一项重大的学术宣布在本周掀起涟漪——OpenAI大规模发布了其AI系统在数学领域的研究成果，这不仅在学术圈引起广泛关注，也使得加密货币业界感到不安。
GitHub上新近上传的一批资料显示，OpenAI利用自有的前沿模型在数学研究中取得了显著进展。这批成果包括722篇手稿，涵盖了377个具体的数学突破，涉及数论、代数几何等多个学科。其中既有米尔恩理性猜想的相关研究，也包括代数特化、准黎曼假设和希尔伯特第十问题等经典数学难题的新进展。这些问题多数长期困扰数学家，如今却由AI逐一破解。
来自罗格斯大学的数学教授Alex Kontorovich在社交媒体上评价这些黎曼猜想的相关成果时认为，若由人类研究者取得，这样的突破足以获得菲尔兹奖。
就在学术界为这些成果震撼之时，加密行业的关键人物却开始感到忧虑。
业内发起「地堡模式」倡议
恐慌情绪在周三于加密社群中蔓延开来。以太坊研究员Justin Drake通过X平台向持币者发出呼吁，建议他们准备实施「地堡模式」这一防御措施——将资金迁移至全新的钱包地址。
他的担忧源于OpenAI模型破解看似无法解决的数学问题的能力。这项能力可能被恶意人士利用，以从公钥反推私钥，而传统区块链钱包的安全性正是建立在这种数学上的复杂性基础之上。
在加密货币体系中，交易的授权需要私钥，而验证则通过公钥进行。虽然从私钥生成公钥十分简单，但逆向过程理论上极其困难。
Drake的担忧在于，高级AI可能发现一条新路径，让逆推私钥这件理论上困难的事用普通硬件就能实现。更令他担心的是，广泛采用的椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)的安全窗口可能会大幅缩短，从原预期的多年时间压缩至数月。需要强调的是，他提出这种可能性的初衷是促使业界未雨绸缪，而非指出已然出现的漏洞。
需要特别注意的是，某类比特币地址在未动用前会将公钥隐藏在密码学哈希之后，但一旦有交易发生，公钥就会暴露。因此，Drake特别强调了对已暴露公钥的大额地址进行转移的紧迫性。
Drake在声明中明确表态，号召业界保持冷静，同步启动防御措施。
他呼吁大型专业机构担当表率。Project11提供的「risq list」可帮助识别那些公钥已泄露的比特币地址，币安、Bitbank、Robinhood、Bitfinex和Tether等平台有机会加强冷钱包的防御等级。
同时，Drake也再三提醒投资者不应仓促行动，因为错误的资金迁移风险可能超过他们想要规避的潜在威胁。这些建议的适用范围也有限制，不是所有钱包或地址类型都适用。
AI威胁来临 量子计算机面临被取代
Drake认为，OpenAI的最新披露说明一个信号——具备超级数学能力的AI系统现已成型。
他进一步指出，某些事件在一周内可能完成过去数十年的工作。在眼前这个阶段，数学领域可能在数周内取得跨越数个世纪的进展。ECDSA签名虽看似固若金汤，但是否真的牢不可破？我们对安全性的信心是否仅建立在尚无人找到破解方法这一虚幻基础之上？
近年来，加密业内对量子计算可能带来的威胁一直保持警惕。但在Drake看来，这个顺序可能需要改写——AI的威胁等级应该被置于量子计算机之上，成为最迫在眉睫的风险。
紧接着，以太坊联合创始人Vitalik Buterin加入讨论。他虽不支持仓促转移资金，但强调不应低估AI加速数学进步对密码学可能产生的威胁，并敦促业界主动降低风险敞口。他的观点涵盖两个维度的密码学风险——来自量子计算和来自AI两个方向。
具体来看，Buterin将新风险指向ML-DSA、FHE和格密码学等领域。讽刺的是，这些本来被视为量子时代的安全堡垒，如今反而可能成为新的薄弱点。
长久以来，业界的共识是「椭圆曲线存隐患，哈希与格密码学可信」。但Buterin预测，在接下来的两年，AI在数学方向的突破可能会改写这一判断——格密码学在特定参数下的安全承诺可能大幅贬值。
他的建议很明确：在新项目中应优先采用基于哈希的密码学，避免基于格的方案。对现有的格密码学应用，也需要重新审视参数配置，采用更为谨慎的方案。
不过，加密领域也不乏不同声音，一些研究人员认为Drake的告诫过于悲观，短期内AI还难以撼动加密安全。
Coinbase的密码学专家Yehuda Lindell直言，当前没有任何依据表明椭圆曲线密码学的基础已然动摇。
