OpenAI數學大爆炸 加密行業需是否需要一場資產大遷移？

撰文：Shannon@金色財經

AI數學大爆炸可能動搖加密根基。

美國時間2026年10月6日，OpenAI發布了一系列由內部前沿模型產生的新數學成果。沒有經過同行評議發布在學術期刊上，而是直接將成果公布在一個 GitHub 代碼倉庫中。裡面是722 篇數學手稿，涵蓋了 372 個此前懸而未決的頂級數學難題家族。

一舉突破722個數學難題。這一舉動震驚了數學界。

而且，根據OpenAI所言，每項成果所消耗的平均計算資源，大約相當於 ChatGPT Pro 思考三小時。

這也震動了加密行業。

這是否代表數學超級智能已經到來？如果AI能如此輕易突破如此多的數學難題，那麼加密貨幣背後的橢圓曲線等密碼學還會有之前人們所深信的可靠性嗎？

這都是加密行業不得不面對的問題。

雖然10月7日是Token2049新加坡大會舉行之日，昨日加密行情普跌，人們也一貫以「逢會必跌」聊以自慰。

但，是不是可能OpenAI數學大突破引發的擔憂才是10月7日行情下跌的真正主因？

以太坊研究員Justin Drake就發文警告加密行業需要啟動一場有控制的資產大規模遷移，轉移到全新的地址。他認為，橢圓曲線簽名算法ECDSA 可能早於「量子日」（qday）就被攻破，在最壞情況下是幾個月而非幾年。而且，在 OpenAI 公布的 722 項數學成果中，密碼學突破所占比例明顯偏低。Justin Drake表示他自己曾親眼見證美國政府審查學術界的量子密碼分析成果。密碼學突破占比偏低是美國政府幕後干預是最可能的情形。

以太坊研究員Justin Drake：加密行業需要啟動一場有控制的資產大規模遷移

原文如下：

今天（美國時間10月7日）我呼籲區塊鏈行業冷靜地開始為「掩體模式」（bunker mode）做規劃。

我個人的建議是：啟動一場有控制的資產大規模遷移，轉移到全新的地址，也就是公鑰仍然隱藏在哈希之後的地址。持有者——從大型、成熟的持有者開始——應當考慮把大部分資金轉移到從未簽署過交易的地址上。而當他們真的簽署一筆交易時，也應同時把剩餘資金轉移到一個新地址（可以由同一個助記詞生成）。

不要着急。雖然我認為有理由採取行動，但倉促的遷移弊大於利。也不要恐慌。把資產轉移到受保護的地址是一個簡單、預防性的步驟，既不需要新的密碼學，也不需要新的錢包。

在我看來，現在有理由為一個可能性做準備：ECDSA 可能早於「量子日」（qday）就被攻破，在最壞情況下是幾個月而非幾年。我所說的「攻破」，是指在現成硬體（例如一個大型 GPU 集群）上實現快速的私鑰恢復（例如一周之內）。

最近這幾天，人類的數學直覺被狠狠地教訓了一倍。長期持有、無人質疑的猜想紛紛倒下，其中包括整數乘法的 n log(n) 界，以及 3SUM 猜想。事後回看，今年 5 月埃爾德什單位距離猜想被意外證偽，就是給我們的警告信號。

10月6日 OpenAI 的發布讓事情變得清楚：數學超級智能已經到來。人們說，有些星期里會發生幾十年的事。而我們即將經歷的，是幾個星期里發生幾個世紀數學進展的時代。我們那套神奇般的 64 字節 ECDSA 簽名，會不會好得不像是真的？會不會一直以來，它靠的都只是「隱蔽式安全」（security through obscurity）？

橢圓曲線似乎對超級智能格外脆弱。曲線承載着豐富的結構，為 Schoof 算法、Frobenius、配對等精妙技巧留出了空間。（相比之下，哈希函數的設計目標就是儘量削減代數結構。）

另外，正如 Ewin Tang 可以證實的那樣，一個高效的量子算法有時會預示着一個高效的經典算法。我們應當對這樣一種可能性保持開放：存在一個類似 Shor、但同時攻破橢圓曲線和 RSA 的經典算法。

同樣值得注意的是，在 OpenAI 公布的 722 項數學成果中，密碼學突破所占比例明顯偏低。我曾親眼見證美國政府審查學術界的量子密碼分析成果。幕後干預是我認為最可能的情形。

我呼籲大型、成熟的參與者以身作則。Project11 的「risq 名單」（bitcoin-risq-list.projecteleven[.]com）是一個很好的、追蹤已暴露 BTC 公鑰的工具。Binance、Bitbank、Robinhood、Bitfinex 和 Tether 都有機會強化自己的冷儲存。下個月我將在倫敦與機構進行一場現場問答（forum.ethereuminstitutional[.]org/london-2026）。

再次強調，請不要着急。持有低於 50 BTC 的錢包可部分享受「中本聰之盾」的掩護，也就是他那 20,000 個各持有 50 BTC 的已暴露地址。像預言機和 L2 安全委員會這類承擔關鍵簽名職能的簽署方，應當考慮在每次簽名時輪換 ECDSA 公鑰，和／或採用基於哈希的方案（如 SPHINCS）進行多重簽名。

安全地退出掩體模式，需要後 AI 時代的密碼學。我的傾向是全力以赴押注基於哈希的密碼學，徹底避開結構化的數學假設——無論是來自曲線、格還是同源。一個經過充分實戰檢驗的哈希（例如來自 SHA 或 BLAKE 家族）就能帶來看起來可信的後 AI 時代安全性。

strawmap.org 上的以太坊路線圖，把基於哈希的密碼學與端到端形式化驗證作為應對量子威脅的方案，全面予以採納。鑒於數學超級智能的出現，這些時間表現在必須被重新審視並加速。我將推動最大程度的防禦性加速。

與此同時，以太坊創始人Vitalik發文，不建議任何人今天急着把資金轉移到新錢包，但確實應該認真對待AI加速給密碼學帶來的風險.

Vitalik：不建議急着遷移 但確實應該認真對待AI加速給密碼學帶來的風險

我不建議任何人今天急着把資金轉移到新錢包。但我們確實應該認真對待由 AI 加速的數學給密碼學帶來的風險，並且不僅要儘量減少對量子脆弱型密碼學的暴露，也要儘量減少對潛在「AI 脆弱型」密碼學的暴露。

遺憾的是，從這個視角看，新出現的核心風險領域正是 ML-DSA / FHE / 格（lattices）。

（這也是除量子之外，ECDSA 可能比預期更早倒下的另一個原因，因此有了「使用全新地址」的建議。）

到目前為止，大多數人的思維方式是「橢圓曲線會被攻破，哈希是安全的，格是安全的」。但格的具體安全性很有可能會在未來兩年的 AI 數學進展中遭受重創。

基本的威脅模型是這樣的：樸素地做因式分解需要 2^(n/2) 的時間，但幾十年來聰明人不斷發現並優化數域篩法，把它降到了 2^O(n^(1/3))，這就是為什麼 RSA 的密鑰和簽名需要約 400 字節（而不是 64 字節）。那麼，會不會在橢圓曲線和格的問題上，也存在類似的「壁櫥里的骷髏」——我們不夠聰明以至於發現不了，但機器人很快就能發現？

這正是過去一年以太坊的 lean 路線圖一直朝「僅用哈希」方向走的重要原因之一：不用格，不用 ML-DSA，不用 Falcon，不在 ZK 證明中使用基於格的承諾，等等。lean 以太坊中的簽名全部基於哈希，要麼是 WOTS，要麼是 SPHINCS-。

在簽名和證明方面，我們已經知道如何做到只用哈希。更大的挑戰在於公鑰加密——而這遠遠超出了區塊鏈的範疇。安全通信、匿名化協議，很多事情都需要公鑰加密。

而遺憾的是，有一些長期存在的數學定理說明了為什麼公鑰加密無法僅靠哈希實現。你必須擁有某種具有至少一種可用「結構」的陷門對象——要麼是群論（包括同源），要麼是格，要麼是基於編碼的，或者未來甚至是更新奇、更詭異的東西（局部混合？）。但對於任何具有結構的東西，你都應假定 AI 至少會在破解該結構方面取得一些進展。在這裡，一個合理的推論是：如果你想讓某樣東西具備可信的長期安全性，就把密鑰尺寸乘以 10。

對我來說，那是一個非常可信的世界，做出這種預測一點也不極端。如果 AI 能在兩年內帶來 50 年的數學進展，那麼這 50 年的數學很可能包含一次「樸素因式分解 → GNFS」級別的、針對我們破解格能力的提升。在那個世界裡，格依然存在，但為了保證同等安全水平，它們必須顯著變大。

而在這些更大的新尺寸下，在任何只要能用哈希構造的場景里，基於哈希的構造都會在實際效率上勝過基於格的構造。

從理論上說，哈希當然也可能被攻破（例如 P = NP 就意味著這一點）。但我認為 P = NP 的可能性非常低。而且直覺上，一個數學對象完全不存在可利用結構（正如哈希所追求的那樣），要比一個數學對象恰好有約 3 種可利用結構（對橢圓曲線而言：結合律、Schoof、配對），並且不存在我們尚未發現的、會大幅削弱其安全性的秘密「第四種結構」（對橢圓曲線而言，即 ECDLP 與配對安全性），要可能得多。LWE、SVP、RLWE 以及整個格問題家族也是如此。

因此，我們目前不認為有任何理由要擔心並開始給哈希增加字節長度（如果我們更擔心了，我們會先增加輪數，而不是先動字節長度）。

具體的 TL;DR，以下是我個人的觀點：

• 在只要能用哈希構造的場景中，基於哈希 > 基於格

• 對任何基於格的東西，在參數尺寸上要遠比現在更偏執。記住，區塊鏈只是密碼學故事的一小部分；這一點遠超區塊鏈，同樣適用於例如訪問網站、安全消息、Tor / VPN……

• 對隱私協議，強烈傾向於不要把加密後的便箋（notes）放在鏈上。相反，通過某種第三方機制把它們發到鏈下。

• 如果這對你不算困難，把自己的資金放在尚未用於發起過交易的地址上是個好主意。如果這對你很容易，那就去做。但要小心遷移；我個人在搞砸的遷移中損失的錢，比我所有被駭客攻擊損失的錢加起來還多。

• 對多簽錢包而言，把確認放在鏈下比放在鏈上更好，因為這樣簽名者錢包的簽名就不會暴露給公眾；這樣，如果 ECDSA 被 AI 攻破的速度遠快於預期，至少多簽會「優雅降級」為 1-of-1，而那個「1」就是當時收集簽名的人——這比「任何人都能把錢拿走」要好得多。

但也有人持不同看法，如Coinbase密碼學主管Yehuda Lindell就發文表示不認同Drake的看法，「沒有任何證據表明像橢圓曲線密碼學這樣沿用了幾十年的安全性假設會被打破。」

Coinbase密碼學主管：沒有任何證據表明像橢圓曲線密碼學的安全性假設會被打破

我本來不想評論，因為我覺得Drake的觀點很糟糕，但既然它已經傳播開來，我覺得有必要說幾句。據我所知，沒有任何證據表明像橢圓曲線密碼學這樣沿用了幾十年的安全性假設會被打破。

人工智慧能夠證明一些以往難以證明的定理，並不意味著那些被認為是難題的問題就不難。我們對難題的假設並非僅僅基於人類的易錯性，而是基於一種信念，即難題本身就具有內在的難度。

當然，我們無法證明橢圓曲線離散對數問題是難的，因為我們還沒能證明 P ≠ NP。但僅僅拋出「人工智慧在數學方面表現出色，所以橢圓曲線的難度岌岌可危」這種說法，完全沒有任何邏輯依據。

此外，如果它真的被破解，對我們的數字世界，包括傳統金融行業，將造成巨大的影響。一旦我能破解ECC，我就可以生成偽造的PKI證書並冒充銀行網站。

更糟糕的是，我可以生成惡意銀行應用程序，甚至是操作系統，並對其進行簽名，然後推送到人們的手機和電腦上，完全控制它們。但這純屬危言聳聽，因為沒有任何證據表明這種能力存在。

而且沒有任何證據表明橢圓曲線的難度比哈希函數的難度更高。事實上，從歷史數據來看，哈希函數比橢圓曲線更容易被破解。所以，這同樣是基於推測而非任何證據。

總之，在沒有任何證據的情況下發表此類言論，恰恰是極其不負責任的行為。這正是散布恐懼、不確定和懷疑（FUD）的定義——它既無法被證明是錯誤的，也沒有任何證據證明它是真的。

來源：金色財經

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在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。