AI 破解数学猜想，加密大佬呼吁全行业躲进地堡

据 Woofun AI 消息，人工智能在数学领域的突破性进展正重塑加密货币的安全边界，研究员 与联合创始人 相继发出预警，建议行业进入"地堡模式"以应对潜在威胁。

北京时间 10 月 7 日， 公布了一系列由内部前沿模型产出的数学成果，最终在 上整理出 722 篇手稿及 372 个成果族，覆盖数论、几何、组合数学、理论计算机科学等多个领域，其中包含米尔恩理性猜想与代数特化、准黎曼假设、希尔伯特第十问题等重要方向。OpenAI 透露，评估过程中向模型提出了约 4000 个问题，平均每个结果使用了相当于约 3 小时 思考的计算量。

当晚，Justin 发出激进呼吁，认为 AI 可能提前破解椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA)，直接威胁、等主流区块链账户安全。长期以来，行业将防御重心押注在遥远的"Q-day"（量子计算攻破现代公钥加密之日），但 Drake 警告，AI 带来的数学超级智能可能在经典计算硬件上提前宣判 ECDSA 死刑，风险时间尺度已从"几十年后"缩短至数月、数年甚至一周，攻击者或仅需调用大型 GPU 集群即可反解私钥。

Woofun AI 整理数据显示，AI 数学进化速度惊人：今年 5 月公布 Erdős 单位距离猜想反例，8 月公布长期开放问题进展，9 月宣布解决 Navier-Stokes 千禧年难题，如今一次性公开数百个结果，可谓数周之内跨越几个世纪数学进程。Drake 指出，ECDSA 拥有丰富数学结构，从 Schoof 算法、Frobenius 到 pairing 等工具均建立于此，而密码学哈希函数旨在减少可利用结构，结构越丰富越可能存在捷径。若 AI 找到类似 Shor 算法的经典算法，ECDSA 保护下的资产将直接暴露。

为此，Drake 提出"地堡模式"：普通持币者应将资产迁移至从未签名交易的新地址，因此类地址公钥未暴露，仅经过哈希处理，一旦签名交易则公钥公开，增加被攻击风险。对于交易所、托管机构、预言机、L2 安全委员会等关键签名者，建议强化冷钱包、定期轮换 ECDSA 公钥，甚至采用基于哈希的签名方案进行多重签名。Drake 强调应"慢慢来"，避免恐慌性迁移，尤其持币量低于 50 个 的地址受"之盾"隐性庇护——即中本聪名下 2 万个各存有 50 BTC 且公钥已暴露的地址。未来退出地堡模式需依赖"后 AI 密码学"，全面押注基于哈希的密码学，规避结构化数学假设。

Buterin 态度更为克制，赞同在不繁琐前提下将资金保存在从未签署交易的全新地址，但不建议仓促迁移，因密钥迁移存在操作风险，错误迁移损失可能大于黑客攻击。他认为行业应认真考虑后量子密码学潜在风险，不仅椭圆曲线可能受 AI 加速数学冲击，ML-DSA、FHE、格密码等方案也未必高枕无忧。人类历史上曾反复出现看似高复杂度问题被找到隐藏结构而大幅降低破解难度的情况，若 AI 将数十年探索压缩至数月，格密码中也可能存在捷径。

Vitalik 看好纯哈希的密码学，因哈希函数设计目标为避免可利用结构，若 AI 优势在于发现隐藏结构，无结构体系更值得信任。但纯哈希无法解决公钥加密 (PKE) 问题，关乎网站安全访问、加密通信、VPN 及互联网安全底层，数学定理证明单靠无代数结构哈希函数无法构建 PKE，必须引入带陷门数学结构，只要存在结构就需默认 AI 有能力突破。为使基于格的加密系统长期保持理论安全，Vitalik 建议将参数和密钥尺寸放大十倍。