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比特币（BTC）面临量子计算风险，研究团队转向人工智能，研发对应防护技术抵御安全威胁

2026-10-19 22:23:57 | 来源：本站整理 | 作者：佚名
研究人员正在用 AI，解决比特币面临的量子安全隐患,比特币当前签名算法，理论上会被高性能量子计算机破解,科研团队利用 AI 推演攻击场景，测试抗量子密码方案，寻找网络升级办法,现阶段量子硬件还达不到攻击标准，属于长期风险，大家持续关注密码学研究进展,

比特币（BTC）面临量子计算风险，研究团队转向人工智能，研发对应防护技术抵御安全威胁

量子计算未来可能威胁比特币底层加密安全，如今研究人员选择用 AI 来寻找应对方案。比特币现在用的 ECDSA 算法，理论上会被成熟量子机破解。科研人员使用 AI 做密码推演，测算量子攻击成本，同时测试新一代抗量子加密方案。

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好在目前量子硬件还达不到攻击标准，属于远期风险。这项研究的目标，就是提前找到安全升级方案，保障比特币网络在量子时代依旧安全，投资者可以持续关注密码学领域的技术进展。

对加密货币的量子威胁长期以来一直显得遥远且难以应对。然而，最近的一项实验提供了一个实用但有限的框架：AI辅助的开发者和研究人员成功降低了创建量子抗性比特币交易的计算成本。虽然前景看好，但这并不意味着人工智能已经让比特币完全量子化。

该实验名为量子安全比特币（QSB），利用当前比特币协议规则构建不依赖标准椭圆曲线签名的交易。最耗资源的阶段是在交易提交到网络前进行的链外暴力搜索。

8月，生成首个公开发布的示例大约需要3100小时的GPU小时，估算成本为320美元。经过一次公开优化竞赛，这一成本降至约67美元，而RTX 4090上表现最佳的求解器将候选搜索速度从每秒1.46亿提升至超过8.2亿次。

这代表了显著的工程进展，凸显了人工智能帮助开发者编写代码和优化复杂计算的潜力。然而，这些进展是通过人类开发者在竞赛中利用人工智能工具实现的，而非自主人工智能系统。

全球金融体系已经非常重视量子风险。虽然像Revolut这样的金融科技平台是潜在目标，但量子脆弱性可能引发更广泛的颠覆。

值得注意的是，性能数据反映的是基准硬件估算，而非交易费用或商业产品定价。该基准测试衡量的是计算引擎的效率，而非完整的端到端交易处理。

更重要的是，QSB作为本地修复，而非全网升级。由于这些交易是非标准的，它们绕过了比特币的标准中继网络，必须直接传输给矿工。

此外，这种方法仅适用于尚未公开公钥的币;更便宜的搜索并不能消除这些限制。StarkWare承认，随着比特币价格在经历动荡一年后趋于稳定，软分叉仍是逐步实现量子防御的正确途径。

量子威胁来袭，AI守护比特币

所以，威胁是真实存在的，尽管时间线仍然不确定。运行Shor算法的足够强大容错量子计算机可能会破坏比特币用于授权消费的椭圆曲线签名。

哈希函数则存在另一种、不那么紧迫的风险：虽然格罗弗算法降低了其安全性，但并未破解底层的密码学。目前，没有证据表明存在能够窃取比特币的量子计算机，NIST的后量子密码学计划更侧重于未来的准备，而非当前的威胁。

人工智能是解决方案吗？单靠这个就不行了。虽然人工智能可以帮助研究人员检验理论、优化代码并降低防御成本，但它无法选择比特币的迁移路径、改变共识规则或保护未加密币。它最大的价值在于为开发者争取更多时间和资源，但核心责任仍在于协议设计、严格测试和社区共识。

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Tag：比特币   BTC  

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