以太坊联合创始人Vitalik Buterin警告，人工智能推动数学研究提速，可能削弱现有加密签名以及部分后量子密码方案的安全余量。不过，他强调，目前没有证据表明比特币和以太坊所用的椭圆曲线签名已遭到实际攻破；持币者不应因此仓促把资产转入新钱包，因为迁移操作出错可能带来更直接的损失。
Buterin于10月7日表示，用户可以在可行时降低相关风险，但不建议立即大规模转移资金。他称，自己因迁移失败造成的损失，超过因黑客攻击造成的损失。
OpenAI数学成果引发密码学讨论
这场讨论此前已由以太坊研究员Justin Drake推动。Drake呼吁行业为“堡垒模式”做准备，包括考虑将资产转至从未在链上暴露过公钥的新地址。他担心，人工智能进展可能加速针对比特币和以太坊所用椭圆曲线密码的数学攻击。
讨论升温的背景，是OpenAI于10月6日公布内部前沿模型生成的数学成果，其中包括以Lean形式化的机器生成证明。OpenAI没有报告任何针对区块链密码学的攻击；Buterin和Drake也都没有提出ECDSA已被实际破解的证据。
Buterin关注的不止是椭圆曲线。他特别提到格密码，包括ML-DSA，认为AI驱动的数学发现可能在未来两年削弱人们对这类方案安全余量的判断。这对正在为量子计算做准备的行业提出了额外挑战：格密码是替代量子计算机可能威胁的传统密码技术的重要候选方案之一。美国国家标准与技术研究院（NIST）已于2024年将ML-DSA标准化为后量子数字签名算法。
Buterin指出，支撑这类密码系统的数学结构仍可能存在尚未发现的弱点。他以整数分解的发展为例：一般数域筛法等进展，大幅降低了攻击RSA所需的计算工作量，促使密码系统采用更长的密钥。他认为，AI可能把数十年的数学进展压缩到较短时间内，并推动针对椭圆曲线或格问题的攻击方法出现改进。
“如果AI能在两年内带来50年的数学进展”，Buterin写道，这些进展也可能显著提升对格密码的攻击能力。这里讨论的是潜在的研究方向，并非已确认的实用破解手段。
以太坊路线图转向更多哈希密码设计
这类担忧也解释了以太坊开发者为何更倾向于采用以哈希函数为基础的密码设计。Buterin表示，过去一年，以太坊的“精简”路线图逐渐转向仅依赖哈希的系统，减少对ML-DSA、Falcon等格签名方案的采用，也降低零知识证明中对格承诺的依赖。
WOTS和SPHINCS等哈希签名方案在这一方向中占据更大比重。与椭圆曲线和格密码相比，哈希方案较少依赖可能被研究者发现新捷径的复杂数学结构。椭圆曲线依赖群运算等性质；格密码则建立在一系列计算困难问题之上，如果攻击方法变得更高效，其实际抗攻击能力评估也可能随之变化。哈希函数的数学结构相对简单，但这并不意味着它能解决所有密码学需求。
例如，安全通信、匿名通信、网站连接等场景所用的公钥加密，通常不能只靠哈希函数构建。这些系统需要特定数学结构，形成只有授权用户才能使用的解密“陷门”。Buterin认为，如果AI显著提升密码分析效率，依赖这些结构的系统或许需要提高安全参数；他提到，密钥尺寸扩大至原来的十倍，在某些情况下可能成为合理选择。
潜在影响并不限于区块链。安全通讯工具、VPN、Tor、加密网页流量及隐私协议，都可能面临更大密钥带来的性能与安全余量权衡。
持币者可关注公钥暴露，但不必恐慌迁移
对加密资产持有者而言，Buterin提出的即时防护范围相对有限。若用户能够将资产保存在从未签署过交易的地址，公钥通常仍隐藏在地址哈希之后；一旦账户发起交易，公钥便会公开。这个差异可能影响相关地址面对未来密码学风险时的暴露程度，但不代表已有攻击正在发生。
多重签名运营方也可以考虑在链下收集签名，并在操作完成后轮换签名密钥，以缩短已暴露密钥可能被利用的时间。不过，密钥轮换和资产迁移本身也需要谨慎执行。钱包服务商、托管机构和协议开发者需要评估密码学进展带来的长期变化，同时避免升级流程引入新的操作故障。
目前，公开信息中没有显示比特币或以太坊的ECDSA签名已被实际攻破。Buterin的核心提醒是认真跟踪AI对数学研究和密码分析的潜在影响，同时不要把前瞻性风险误读为必须立即迁移资产的紧急指令。