原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）
作者｜Azuma（@azuma_eth）
AI 再次在数学领域取得了惊人的进展。
北京时间 10 月 7 日晨， OpenAI 公布了由其内部前沿模型所产出的一系列数学成果，最终在 Github 上整理出了 722 篇手稿、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，其中不乏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数学方向。 OpenAI 透露，整个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 ChatGPT Pro 思考的计算量 。
就在当晚，以太坊基金会研究员、技术大神 Justin Drake 发出了一个颇为激进的呼吁 —— 加密行业应该开始冷静规划“地堡模式”（bunker mode），即逐步将资产迁移至此前从未签名过交易的新地址。
Drake 的逻辑很直接，AI 恐怖的数学能力进化速度，可能让“椭圆曲线数字签名算法”（ECDSA）在量子计算真正成熟之前就遭到破解，并直接威胁到到比特币、以太坊等主流区块链的账户的安全。
ECDSA 与“地堡模式”
长期以来，加密货币行业一直将关于账户安全的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）上，但 Drake 这次所预警的却是， AI 带来的数学超级智能，很可能会在经典计算硬件上提前宣判 ECDSA 的死刑 —— 这种风险的时间尺度已不能再简单地用“几十年后”来衡量，最悲观的推演甚至可能发生在数月、数年之内，攻击者或许只需调用一个大型 GPU 集群，就可能在短短一周内直接反解出私钥。
Drake 的担忧并非全无道理，AI 在数学能力上的进化速度有目共睹。今年 5 月，OpenAI 曾公布了 AI 对 Erdős 单位距离猜想的反例；8 月，又公布了一批长期开放问题的进展；9 月，则进一步宣布内部模型解决了 Navier-Stokes 千禧年难题；而如今，又是一次性公开了数百个数学研究结果……
Drake 在其呼吁文章中提到，我们可能正置身于一个“数周之内跨越几个世纪数学进程”的拐点。 如果 AI 可以在极短时间内挑战人类长期以来对数学问题难度的判断，那么密码学中那些“我们目前认为足够困难”的问题，同样可能存在尚未被发现的捷径。
而 ECDSA 之所以格外危险，在于它拥有非常丰富的数学结构。从 Schoof 算法、Frobenius 到 pairing 等工具，都建立在这些结构之上，而密码学哈希函数的设计目标之一，恰恰是尽可能减少可以被利用的数学结构 —— 结构越丰富，理论上就意味着可能存在更多尚未被发现的“捷径”。
因此，Drake 提出了一个相当极端、但他却认为值得提前准备的假设。未来 AI 可能找到一个类似 Shor 算法的经典算法，让攻击者不依赖量子计算机，就能快速从公开信息反推出私钥。如果这种情况发生，ECDSA 保护下的资产就可能直接暴露。
正是在这一背景下，Drake 提出了所谓的“地堡模式”。对于普通持币者而言，最核心的建议是将资产逐步迁移到此前从未发起过交易的新地址。 这么做的原因在于，此类地址的公钥尚未直接暴露在链上，地址本身只经过哈希处理，而一旦地址完成签名交易，公钥则可能公开，未来如果出现针对 ECDSA 的新型攻击，攻击者理论上就拥有了更多可利用的信息。 而对于交易所、托管机构、预言机、L2 安全委员会等关键签名者，他则给出了更激进的建议，包括强化冷钱包、定期轮换 ECDSA 公钥，甚至在条件允许的情况下采用基于哈希的签名方案进行多重签名。
Drake 特别强调，这个过程应该“慢慢来”，不要恐慌，也不要仓促进行大规模迁移，因为迁移本身同样会产生新的操作风险。 尤其是那些持币量低于 50 个 BTC 的地址，一定程度上会受到“中本聪之盾”的隐性庇护 —— 即中本聪名下那 2 万个各存有 50 BTC 且公钥已暴露的地址。
Drake 最后提到，未来若要安全地退出地堡模式，业界需要一套能够应对 AI 时代的“后 AI 密码学”。他建议全面押注基于哈希的密码学，彻底规避任何带有结构化的数学假设，因为只要背后依赖某种复杂的数学结构，就应该假设 AI 未来可能被找到新的攻击路径。
Vitalik 的态度：可以转移，但不要太仓促
在 Drake 发出预警之后，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 也就此发布了自己的看法。
相比 Drake 的激进预警，Vitalik 的态度明显更加克制。 他首先明确表示，赞同大家在操作不繁琐的前提下，将资金保存在从未签署过交易的全新地址中，但不建议任何人今天就因为 AI 数学突破而仓促迁移资产，因为密钥迁移本身就存在操作风险，错误的迁移甚至可能比黑客攻击造成更大的损失。
但这并不意味着 Vitalik 认为风险可以忽略。恰恰相反，Vitalik 认为行业应该认真考虑一种此前并未充分纳入风险模型的可能性 —— 不仅椭圆曲线可能受到 AI 加速数学的冲击，连未来被寄予厚望的“后量子密码学”，也未必高枕无忧。
Vitalik 特别点名了 ML-DSA、FHE 以及格密码 。过去行业普遍认为，量子计算主要会威胁椭圆曲线和 RSA，而格密码等方案则可以作为下一代安全基础，但 Vitalik 确认为，在 AI 加速数学的假设下，这种区分可能并没有那么稳固。
Vitalik 的解释是，人类历史上已经反复出现过类似的情况 —— 一个问题原本被认为需要极高的计算复杂度，但数学家经过几十年的研究，最终找到了隐藏的结构，将破解难度大幅降低。 如果 AI 能把原本需要数十年的人类数学探索压缩到几年甚至几个月，那么格密码中就也有可能存在尚未被发现的捷径。
与 Drake 一样，Vitalik 也更加看好纯哈希的密码学。在他看来，椭圆曲线、格密码等方案都建立在特定数学结构之上，而哈希函数的设计目标恰恰是尽可能避免这种可利用结构。如果 AI 的优势在于发现隐藏的数学结构，那么一个“没有结构可供发现”的密码学体系，显然更值得信任。
不过，纯哈希并不能一劳永逸地解决所有问题。 签名和证明可以完全转用纯哈希，但真正的死结在于公钥加密（PKE）——而这关乎到网站安全访问、加密通信、VPN 以及整个互联网的安全底层。数学定理早已证明，单靠没有任何代数结构的哈希函数，根本无法构建出公钥加密体系，要实现它，就必须引入带有陷门的数学结构，而只要存在结构，就必须默认 AI 有能力在这类结构上取得突破 —— 面对这个现实困境，Vitalik 给出的建议是，如果想让一套基于格的加密系统在未来长期保持理论安全，最简单的办法就是直接把参数和密钥尺寸放大十倍。
至于 Vitalik 对操作端的建议，除了不建议用户仓促转移资金之外，Vitalik 也给链上应用提出了两项防御策略。 一是隐私协议最好别再把加密凭证（notes）直接写死在链上，而是尽可能走链下第三方通道；二是多签钱包应优先选择在链下完成签名确认，避免让签名者的公钥过早暴晒在全网视野中。 如此一来，即便底层的 ECDSA 遭遇不可逆的数学打击，多签系统也只是“优雅降级”为一个由签名收集者把控的单签模式，至少强过门户大开、任何人都能随意提款的灾难结局。
AI 时代，业界的安全基石还牢固吗？
无论是倡导极端防御的 Justin Drake，还是更重工程现实的 Vitalik Buterin，两位以太坊核心大脑在同一时间节点的接连预警，实际上向整个加密货币世界抛出了一个更为沉重的哲学命题： 当 AI 开始引领数学研究，业界赖以立足的基石真的牢固吗？
在过去十余年里，“In Math We Trust”一直是去中心化信仰的底层图腾。我们习惯于相信精妙复杂的代数结构是坚固的避风港，并将未知的破解风险推给遥远的未来。然而，OpenAI 在数百个数学猜想上的进展，残酷地揭示了一个事实 —— 人类眼中的“坚不可摧”，或许只是因为我们自身的算力在数学迷宫中走得太慢。
当 AI 开始以数周跨越数百年的速度推演漏洞，攻守天平便已失衡。未来的防御可能不得不走向一种“返璞归真”的极简主义，从崇拜复杂精巧的结构，退守到毫无结构可言的纯哈希模式。
这或许是区块链与人工智能第一次真正意义上的底层安全对撞。对身处其中的普通人而言，无需在惊恐中仓皇失措，但必须告别对静态安全的盲目迷信。在数学超级智能拉开序幕的新周期里，保持清醒并对未知的攻击面心存敬畏，才是保护链上财富最好的“地堡”。
