一台約20磅的電腦，如今能搭載64核心處理器、1TB記憶體、最高240TB儲存空間，以及強力 GPU，在戰場附近執行人工智慧與其他高負載軟體。

這讓人看見軍事邊緣運算已走了多遠。

Curtiss-Wright 週二推出 PacStar 810 強固型伺服器，供遠離傳統資料中心的部隊、機動指揮所與車輛使用。

重點不只是又有一家國防公司推出新電腦。

而是這種等級的算力，正被帶往哪裡。

讓資料中心更靠近前線

現代軍事單位蒐集大量資訊。

無人機回傳影像，雷達追蹤物體，電子戰系統偵測訊號；車輛、衛星與其他感測器又增加更多資料。

把所有資訊傳到遠方資料中心或雲端處理，不一定可行。

軍事網路頻寬可能有限，連線也可能遭干擾、阻斷或中斷。分散於島嶼、山區或廣大地域的部隊，不見得隨時能可靠連接大型運算中心。

邊緣運算將部分處理工作移到更靠近資料蒐集的位置。

部隊可以在當地處理更多資料，不必全部傳到數百、數千公里外。

算力足夠時，邊緣伺服器可支援多感測器資訊分析、執行 AI 模型、通訊資料處理，或協助操作員處理大量無人機影像。

Curtiss-Wright 表示，PacStar 810 的設計用途從訊號處理，到協調或反制無人機群都有。

這些屬於公司宣稱，實際表現仍取決於配置與使用方式。但硬體已顯示，為傳統資料中心之外環境設計的裝備，如今可容納多少算力。

美國陸軍已朝這個方向前進

推出時機也呼應美軍內部更大的變化。

陸軍正開發下一代指揮管制（NGC2），連結通訊、應用程式、資料與運算基礎設施，讓指揮官更快取得並運用戰場資訊。

NGC2 已不只停留在小型實驗室展示。

陸軍6月表示，第4步兵師在不到一年的開發後，已完成師級 NGC2 測試。同月稍晚，陸軍在第4與第25步兵師作戰測試後，為系統建立共同資料層。（美國陸軍）

7月「融合計畫頂點6」期間，官兵將 NGC2 與90多項研發中能力一同測試。陸軍明確將邊緣運算、第三方應用程式與 AI 模型列為整合技術。（美國陸軍）

規劃投資規模顯示，這些系統已逐漸超越實驗階段。

陸軍2027財政年度預算文件，為指揮管制運算基礎設施申請約10.9億美元；其中包括供三個師 NGC2 使用的900台戰術邊緣伺服器，以及供其他指管需求使用的1,143台。（陸軍財務管理部）

Curtiss-Wright 稱 PacStar 810 適用於 NGC2，但不應混同為陸軍已選用產品。現有資訊無法證明，陸軍已為上述採購選定 PacStar 810。

重點在於，陸軍需求與這類系統發展方向一致：把更多算力推向官兵所在的位置。

陸戰隊也想把 AI 帶到邊緣

美國海軍陸戰隊透過 Dynamis 計畫，追求類似構想。

計畫旨在改善陸戰隊分散部署時蒐集、處理與分享資訊的方式，目標之一是建立戰術邊緣運算節點，並以 AI 協助處理戰場資訊。（海軍陸戰隊）

Dynamis 已進入反覆野外實驗。2026年初演習中，陸戰隊與陸軍單位、業界工程師合作，測試新指管能力與 AI 戰鬥管理系統。（海軍陸戰隊通信訓練支援中心）

Curtiss-Wright 也將 Dynamis 列為 PacStar 810 的可能用途。再次強調，這不代表陸戰隊已選用該伺服器。

比個別產品更值得關注的，是背後共同方向。

兩個軍種都在處理同一基本問題：現代部隊蒐集的資料前所未有地多，而需要資料的地方，通訊卻可能不可靠。

AI 改變前線需要的硬體

過去多年，筆電或較小型戰術伺服器，就能完成許多指揮所運算工作。

AI 改變了這個條件。

執行較大 AI 模型、分析多路影像，或整合多個感測器資訊，可能需要更多記憶體與運算能力。

這也解釋了，戰術邊緣設備為何開始像小型資料中心。

限制仍然存在。

一台9公斤強固型伺服器需要電力，強大處理器與 GPU 會產生熱量。部隊還得搬運電池、網路設備及其他維持運作所需硬體。

更多算力，不會自動帶來更好的戰場決策。AI 仰賴優良資料、可靠軟體與通訊，人員仍須理解取得的資訊並採取行動。

但方向愈來愈清楚。

軍事邊緣不再只是官兵蒐集資訊，再送到別處分析的地方。

它也愈來愈可能就是分析發生之處。

一台20磅伺服器，裝入過去與大得多的運算系統相聯的硬體，只是這項轉變的一個小例子。

更大的故事是，戰場與資料中心之間的距離，正開始縮短。

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本文最初刊登於Medium，日期為2026年8月18日。