随着比特币后量子升级讨论持续升温，AI正成为新的变量。

据区块链媒体U.Today当地时间28日报道，Anthropic的前沿AI模型在弱化加密算法的研究中提出了新的攻击路径，进而引发外界关注：在量子计算机真正形成威胁之前，AI会不会先一步冲击后量子密码所依赖的数学基础。

这场争议的起点，是Anthropic的“Claude Mythos Preview”模型。报道称，该模型发现了针对弱化版高级加密标准（AES）的新攻击方法。Anthropic表示，AI生成的攻击思路可将针对这一弱化算法的攻击效率提高200倍至1000倍。

研究团队认为，这一结果显示，前沿AI模型已具备一定的原创密码分析能力。Anthropic还表示，该模型提出了针对后量子签名方案HAWK的改进攻击方法。

在这一背景下，比特币再次成为讨论焦点。比特币目前仍采用ECDSA进行交易签名验证，而密码学界早已警告，一旦足够强大的量子计算机出现，ECDSA最终可能被攻破。因此，比特币开发者一直在评估迁移至后量子签名方案的可行路径，其中基于格子的方案长期被视为重要候选方向。

不过，这项研究并不意味着比特币或整个互联网安全已经面临迫在眉睫的现实风险。研究团队强调，相关攻击对象并非真实运行环境中的加密系统，而是出于研究目的被刻意弱化的体系。Anthropic也表示，现代AES目前仍然安全。

业界关注的重点，正转向AI究竟能以多快速度推动密码学研究。Coin Center执行董事Peter Van Valkenburgh表示，即便比特币未来升级为基于格子的后量子签名方案，也仍存在一种可能：在量子计算机对ECDSA构成实质威胁之前，更强的大语言模型（LLM）或许会率先动摇其底层数学结构。上述表态并非指向已经发生的现实风险，而是强调在设计安全模型时，不能只单独评估量子威胁。

争论的核心在于，比特币的安全升级可能并不只是“应对量子计算”这么简单。如果AI系统持续加速数学发现和密码分析进程，那么比特币以及其他区块链网络在评估后量子安全时，或许需要同时把量子解密能力与AI驱动的密码分析风险纳入考量。

在这种趋势下，围绕比特币下一代签名方案的讨论预计将变得更加复杂：既要判断量子计算机何时可能威胁现有签名机制，也要评估AI发现未来密码体系弱点的速度。尽管当前网络并未处于危险之中，但后量子迁移的评估标准可能因此进一步变化。

社交平台上也出现了较为激进的观点：“最离谱的时间线是：比特币升级为基于格子的后量子签名方案，随后前沿LLM却在量子计算机攻破ECDSA之前，先一步击穿格子数学。Anthropic的研究表明，AI推动数学进展，可能会像量子计算推动算力进展一样，成为新的威胁来源。”