AI 助降抗量子比特币成本至 67 美元，但非终极解

据 Woofun AI 消息，Quantum-Safe （）实验通过引入人工智能（AI）辅助，大幅降低了构建具备抗量子攻击能力比特币（Bitcoin）交易的计算成本，但这并不意味着比特币已完全具备抵御量子威胁的能力。该实验利用现有协议规则，在不依赖传统椭圆曲线签名的情况下构建交易，其核心突破在于优化了链下暴力搜索环节的资源消耗，为应对潜在的量子计算风险提供了一种虽有限但实用的过渡性方案。

在技术性能层面，8 月份的基准测试揭示了显著的工程进展。生成首个公开发布的此类交易最初需要消耗 3,100 GPU 小时，预估成本高达 320 美元；而在公开优化竞赛后，这一成本骤降至约 67 美元。使用 RTX 4090 芯片的顶级求解器将候选交易的搜索速度从每秒 1.46 亿次提升至超过 8.2 亿次。

Woofun AI 整理数据显示，这种效率飞跃主要归功于人类开发者借助 AI 工具优化代码，而非由自主运行的人工智能系统独立完成。尽管这体现了 AI 在加速复杂计算方面的潜力，但必须明确区分的是，这些进步是由人类主导的辅助优化，而非 AI 自主决策的结果。全球金融体系正日益重视量子计算风险， 等金融科技平台虽可能成为目标，但量子漏洞引发的破坏更具广泛性。

然而，上述性能数据仅基于基准测试硬件得出的估算值，反映的是计算引擎效率，而非实际交易费用或商业产品定价，更不代表完整的端到端交易处理流程。

从局限性分析来看，QSB 本质上是一种局部解决方案，而非针对整个网络的升级方案。由于这类交易并非标准格式，它们会绕过比特币的标准中继网络，必须直接发送给矿工处理，这增加了部署的复杂性。

此外，该方法仅能保护公钥尚未公开的比特币，更便宜的搜索方式无法消除这一根本限制。 公司指出，随着比特币价格在动荡一年后趋于稳定，建立量子防御体系的正确途径依然是通过软分叉实现。量子威胁的本质在于，一台能运行肖尔算法的容错量子计算机可能破解椭圆曲线签名，而格罗弗算法虽会降低哈希函数安全性，但不会破坏其底层加密机制。目前尚无证据表明存在能窃取比特币的量子计算机，NIST 的后量子密码学计划也着眼于未来防范。因此，AI 无法决定比特币的迁移路径或更改共识机制规则，其最大价值在于为开发者争取时间，核心责任仍在于协议设计、严格测试及社区共识。

综上所述，人工智能在验证理论、优化代码及降低防御成本方面发挥了关键作用，但它并非解决量子威胁的终极答案。比特币社区必须认识到，AI 仅能提供缓冲期，真正的安全屏障依赖于严格的协议升级和广泛的共识形成。对于投资者而言，理解这一技术边界至关重要，避免将局部优化误读为全面防御。

值得注意的是，本文提及的 2026 年模因币、ICO 项目等信息源自 99Bitcoins 在 X 平台的推广，以及 TradingView 研究团队在 YouTube 和 TradingView 平台提供的市场分析、图表展示及技术数据服务，这些内容旨在提供教育类洞察，不构成投资建议。读者在关注量子防御进展的同时，也应理性看待市场动态，结合多方信息进行独立判断。