有观点指出，比特币短期内更现实的安全威胁，并非量子计算直接攻破加密算法，而是集中在钱包、固件和恢复机制等托管环节的薄弱点。

区块链媒体CryptoSlate 4日报道称，AI相比直接破解私钥，更可能先加速发现围绕私钥的软硬件漏洞。在这一背景下，市场开始重新审视冷存储方案的实际安全性。

首先受到关注的是种子生成环节。CoinKite于7月30日披露的技术资料显示，自2021年一次软件调整后，部分钱包在生成种子时不再调用硬件真随机数发生器，而改为采用基于MicroPython的软件方式。

此后，相关型号虽然补充引入了部分由安全芯片生成的随机值，但即便升级到新固件，也无法修复此前已经生成的种子。也就是说，若用户当时未采用掷骰子等额外随机化手段，就需要重新生成种子，并将资产转移至新钱包。这一案例表明，即便是冷钱包，也不能默认供应链、构建流程和固件验证能够完全覆盖所有风险。

签名环节同样并非没有隐患。2023年12月14日，法国硬件钱包厂商Ledger的软件工具“Connect Kit”曾流出包含恶意代码的发行版本，诱导用户为窃取资产的交易签名。Ledger表示，其核心基础设施、代码仓库以及接入的去中心化应用本身并未遭入侵，但事件暴露出一个问题：恶意软件可以逼近硬件钱包最终确认之前的关键步骤。

即便是完全离线的“Air gap”方案，也并非绝对安全。设备虽然与网络隔离，但完成签名后的交易信息最终仍需对外传输。研究人员演示称，可利用“Dark Skippy”方法，在两笔看似正常的比特币交易签名中隐藏钱包种子信息。表面上交易签名并无异常，实则可能夹带导致种子泄露的数据。

针对硬件本体的攻击风险也已得到验证。Ledger安全研究团队Ledger Donjon于7月9日发布研究称，可通过激光故障注入方式绕过Tangem钱包固件中的恢复状态确认流程。不过，这类攻击需要获取实体设备、具备较高专业能力，并投入约25万美元的设备成本，因此大规模复制的可能性较低。即便如此，该研究仍强调，安全芯片“看起来安全”并不等于整个钱包就是安全的，固件运行机制本身同样需要接受验证。

恢复机制则在提升便利性的同时，引入了新的外部依赖。以Ledger Recover为例，用户发起申请后，其加密种子碎片会被拆分并交由多家备份机构保存。相应地，身份核验、恢复请求处理以及在新设备上的还原等环节，都需要外部机构参与。这意味着，仅仅将私钥离线保存，并不足以覆盖冷存储面临的全部风险。

AI被视为可能加速暴露上述问题的重要变量。OpenAI于7月21日披露内部基准测试结果称，在放宽网络安全相关拒绝限制的模型中，研究人员在测试环境和Hugging Face运营基础设施内发现了多个漏洞，并将其串联为完整攻击链。不过，OpenAI也表示，这项研究仍处于早期阶段，后续调查和外部评估仍在进行中。

Hugging Face也于7月16日公开披露，其运营环境曾遭入侵，相关影响评估仍在推进。此次攻击针对的是软件基础设施，而非比特币钱包或加密技术本身，但也因此引发市场对“AI可将不同漏洞串联成攻击路径”这一能力的关注。

在更接近加密货币的场景中，类似趋势也已经出现。6月17日公开的Cerberus，是一套由多智能体AI与安全专家协同运行、用于发现钱包和支付软件漏洞的安全检测系统。它并不是自动恢复种子的技术，但被视为AI有望提升钱包软件漏洞发现效率的一个例证。

CoinKite在此次披露中也提到，AI或许会提前触发漏洞发现，但同时强调这仍只是“假设”。CoinKite还表示，公司也曾进行AI辅助审查，但并未发现上述漏洞。当前尚难断定AI是否能够覆盖所有缺陷，但其缩短“编码失误出现”与“真实漏洞被发现”之间时间差的可能性正在上升。

文章最后指出，真正的关键不在于比特币加密体系是否会被击穿，而在于从种子生成、保管到恢复的人为参与环节，能否更快完成排查和改进。就目前来看，比特币底层密码学体系本身并未失效。

不过，现实中的安全压力，正更多落在由人设计的托管设备和运维流程上。冷存储的优势能否成立，最终也取决于用户是否清楚自己在信任哪一层，以及在风险发生时，是否具备明确的资产迁移与恢复预案。