该论文通过一个竞赛理论模型研究了AI增强的攻防投资博弈。攻击者和防御者在多个攻击表面上分配资源，其中攻击者的投资通过两个渠道发挥作用：无条件增强攻击能力，以及条件性削弱防御效能，从而产生一个随防御者自身投资而内生深化的“对手折扣”。作者推导出闭式军备竞赛比率，将攻防投资的相对边际有效性分解为六个结构性基元，并证明了在连续最佳反应动态下均衡的唯一性和全局收敛性。核心结果围绕信号互相关性——即一个攻击表面上的威胁情报对另一个表面检测的告知程度。当信号完全互相关时，军备竞赛比率与攻击表面数量无关：攻击者从表面扩散中获得的结构性优势被完全中和。在基准的完全稀释情形下（无互相关），每个表面的防御有效性随攻击表面增加而消失。扩展到异质性防御者面对按期望值攻击的攻击者时，模型指出双重无效率：私人防御的过度投资（零和转移外部性）和共享信号互相关的投资不足（公共物品）。这些形式化结果，结合基本模型之外的公共物品推理，刻画了在对抗性竞赛中集体信息聚合何时能够主导私人能力投资成为决定性因素。