為什麼聰明的錢正在追逐這一國防技術轉變

代表VisionWave Holdings，Inc.發佈

BC省温哥華2026年2月2日/美通社/ --股權內幕新聞評論-全球國防劇本正在實時改寫。主權安全不再僅僅與硬件有關;它完全依賴於運行的人工智能系統。這種轉變將大量資本注入特定行業的最佳點。隨着資金涌向先進數字平臺，美國國防科技支出預計將在2026財年達到3840億美元，比2020年水平大幅增長71%[1]。這為軟件主干創建了一個高可信度的設置：電子設計自動化（EDA）。到2033年，這一市場預計將達到335億美元，這一市場由人工智能工作流程的推動，將設計周期從數月縮短到數周[2]。這種交叉為包括VisionWave Holdings，Inc.在內的物理技術堆棧創造了不對稱的優勢。（納斯達克股票代碼：VWAV）、Leidos（紐約證券交易所股票代碼：LDOS）、Moog（紐約證券交易所股票代碼：MOG.A、MOG.B）、GE Aerospace（紐約證券交易所股票代碼：GE）和Tables（納斯達克股票代碼：TENB）。

這種勢頭從戰場延伸到關鍵任務的商業基礎設施。我們正在關注混合動力電動飛機市場的積極規模，隨着推進創新成為降低成本的必要條件，預計到2030年將飆升至67.4億美元[3]。與此同時，監管格局正在鎖定這些收益。新的NIH人工智能網絡安全框架配置文件有效地將自動化暴露管理確立為政府承包商應對2026年周期的主要價值驅動力[4]。這些結構性順風標誌着構建未來十年數字架構的公司的關鍵時刻。

VisionWave Holdings Inc.（納斯達克股票代碼：VWAV）剛剛宣佈了與Boca Jom Ltd.合資企業的一個重大執行里程碑，完成涵蓋電子設計自動化（EDA）工具的三個全面知識產權組合的轉讓。這些不僅僅是紙上的專利。轉讓的IP包括完整的系統架構、源代碼、算法定義、技術圖表、詳細的開發方法和結構化的開發路線圖，管理層認為這些將使合資企業能夠直接進入最終的開發、測試和集成階段。

該IP支持三種先進的半導體設計工具，解決芯片製造中的關鍵瓶頸：AstraDRC用於自動設計規則校正，VerityLVS用於佈局驗證，RelianceRV用於先進製造節點的可靠性測試。隨着芯片變得越來越小、越來越複雜，手動檢查設計是否存在錯誤變得越來越不切實際。這些工具自動化半導體公司目前難以有效處理的工作流程，從而可能加速佈局關閉並減少代價高昂的設計不匹配。

與此同時，VisionWave組建了一支由射頻專家組成的專業團隊來推進其VisionRF平臺，這是一種射頻成像系統，旨在通過牆壁和其他視覺障礙物提供實時態勢感知。該團隊在RF工程、天線設計、雷達系統和高級信號處理方面擁有數十年的綜合經驗。管理層的目標是進行概念驗證演示，其潛在應用涵蓋緊急響應、安全、監視、偵察和戰術軍事行動。

這一進展建立在VisionWave最近與以色列科技公司SaverOne 2014 Ltd.（納斯達克股票代碼：SVRE）達成的戰略交換協議的基礎上，該協議分三階段進行，價值700萬美元。如果實現里程碑並且股東批准，VisionWave可以在完全稀釋的基礎上控制SaverOne約51%的股份。該合作伙伴關係將VisionWave的RF傳感和人工智能分析與SaverOne的Vulnerable Road用户平臺相結合，以檢測傳統光學攝像機和LiDART系統失敗的隱藏威脅。

該公司還收購了qSpeed計算加速引擎，獨立估值為9960萬美元，該引擎將時間關鍵型威脅響應系統的計算周期從幾分鍾縮短到幾秒。美國專利No.12，499，578為其Argus反無人機技術和SkyWeave通信骨干的RF傳感和AI架構提供了可執行的保護。

VisionWave還通過其Solar Drone Ltd.子公司向南歐擴張，為意大利和西班牙籤訂了涵蓋關鍵基礎設施維護市場的分銷協議。該公司計劃在美國部署高達1000萬美元的...在未來6到12個月內，該公司將繼續進行基於基礎的開發，以加快其技術平臺的商業化時間表。

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Leidos（紐約證券交易所：LDOS）宣佈與OpenAI合作部署人工智能，支持國家優先事項，包括提高政府機構的效率和有效性。兩家公司計劃將OpenAI驅動的生成性和代理人工智能集成到戰略市場客户的核心工作流程中，包括數字現代化、醫療服務、國家安全和基礎設施以及國防，作為Leidos NorthStar 2030增長戰略的基礎。

Leidos首席技術官Ted Tanner表示：「Leidos和OpenAI正在利用人工智能的變革力量來幫助改善聯邦機構的運營方式。」「OpenAI最強大的模型採用旨在保護Leidos和客户數據的安全配置，我們正在共同努力提高生產力並加速產品開發和交付。"

除了將OpenAI創新構建到核心運營系統中之外，每個Leidos客户都將受益於Leidos的內部自動化以及通過數千名Leidos員工每天利用OpenAI的ChatGPT和API平臺加速的產品設計和交付。Leidos報告稱，截至2025年1月3日的財年，年收入約為167億美元。

穆格（紐約證券交易所：MOG.A、MOG.B）公佈了創紀錄的2026年第一季度業績，淨銷售額為11億美元，增長21%，調整后稀釋后每股淨收益為2.63美元，反映了強勁的執行力和長期財務目標的持續進展。營業利潤率上升90個基點至12.3%，調整后營業利潤率達到13.0%，均較2025年第一季度上升90個基點。

Moog首席執行官帕特·羅奇（Pat Roche）表示：「我們為2026財年帶來了出色的開局。」「我們以客户為中心帶來了異常強勁的訂單，進一步確保了我們未來的增長。"

預訂總額為23億美元，主要受商用飛機未來增長以及太空和國防領域的新獎項推動，而12個月的積壓增加了30%，達到創紀錄的33億美元。由於廣泛的國防需求，特別是導彈控制和衞星部件，太空和國防銷售額增長了31%，達到3.24億美元，而軍用飛機銷售額增長了16%，達到2.47億美元。

GE Aerospace（紐約證券交易所代碼：GE）在地面測試中成功展示了窄體混合動力電動發動機系統，並於2025年在皮布爾斯測試操作完成了改進版的Poker發動機演示，作為NASA Turbofan發動機動力提取演示項目的一部分。測試超出了NASA的技術性能基準，同時加深了對混合動力電動發動機系統集成和獨立部件以外控制的理解。

GE Aerospace未來飛行副總裁Arjan Hegeman表示：「混合電力推進是GE Aerospace重新定義飛行未來的核心。」「我們的最新里程碑成功展示了一種不需要儲能即可運行的窄體混合電動發動機架構。"

該演示是GE Aerospace首次對商用混合電動發動機演示機進行地面測試，展示了高旁路商用渦輪風扇發動機的動力傳遞、抽取和噴射能力。GE Aerospace正在通過CGM International RISE計劃開發該架構，該計劃已完成350多項測試和3，000個耐久循環，目標是與當今服役的商用發動機相比，燃油燃燒率提高20%以上。

Tables（納斯達克股票代碼：TENB）宣佈全面推出Tamble One AI Exposure，統一了企業之間的人工智能保護、發現和使用治理，包括Tamble One Exposure管理平臺內的SaaS平臺、雲服務、API和代理。該平臺解決了人工智能暴露差距，這是一種在應用程序、基礎設施、身份、代理和數據中出現的基本上看不見的暴露形式，大多數安全團隊都沒有能力管理。

Tables首席產品官Eric Doerr表示：「Tables One將人工智能風險從孤島中引入到統一的網絡風險運營模型中，在那里可以看到、理解和減少風險。」「通過將人工智能風險和更大的業務風險之間聯繫起來，Tamble提供了領導者明智的主動防禦所需的可見性和上下文安全性。"

Tamble為人工智能相關風險提供全面的風險管理，將人工智能風險納入組織已經用來管理跨攻擊面網絡風險的統一方法中。Gartner最近將Tenable評為人工智能驅動暴露評估領域的佼佼者，並在2025年Gartner暴露評估平臺魔力象限中排名領先者，在執行能力方面排名最高，在願景的完整性方面排名最靠右。

文章來源：https://equity-insider.com/2025/09/25/the-ai-defense-technology-developments-on-the-rise-in-2025-26/

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來源：

1. https://www.visualcapitalist.com/sp/gx03-charted-u-s-department-of-defense-technology-spending-2020-vs-2026/ 2. https://www.skyquestt.com/report/electronic-design-automation-market 3. https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/19/3221060/0/en/Hybrid-Electric-Aircrafts-Market-Report-2026-6-74-Bn-Opportunities-Trends-Competitive-Landscape-Strategies-and-Forecasts-2020-2025-2025-2030F-2035F.html 4. https://www.crowell.com/en/insights/client-alerts/nist-releases-draft-framework-for-ai-cybersecurity-solicits-public-comment-what-organizations-using-or-deploying-ai-should-know

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