2026年10月11日星期日，链上分析师威利·吴（Willy Woo）分享了由人工智能（AI）生成的估算结果，称比特币的数字签名在两年内被破解的概率为1.3%，此举引发了关于比特币长期安全性的新一轮讨论。 受伍在X平台发布的帖子启发，Bitcoin.com News 进一步扩展了该实验，参考了约四种人工智能模型，并考察了四个不同时间跨度内的潜在密码学威胁。
人工智能模型预测：到2046年，比特币安全性将面临76%风险
分享
关键要点：
- Willy Woo 10月11日的帖子启发了Bitcoin.com News，对其测试了AI对比特币密码安全性的预测。
- ChatGPT-6 Astra 估计比特币签名在 20 年内被破解的风险为 76%，而 Deepseek 的估计为 34%。
- 这四款AI模型均将量子计算视为更大的长期威胁，其2年内的风险估计值在0%至2%之间。
Willy Woo的帖子引用了据称来自Opus 5.5的估算数据，该模型认为量子计算在两年内破解比特币签名的概率为0.5%，而经典数学或人工智能实现相同结果的概率为0.8%。 尽管这些数字看似相对较低，但此类突破可能带来的后果使这一问题尤为引人关注，尤其是在计算技术持续进步的背景下。
在伍先生最初提出的问题基础上更进一步，Bitcoin.com News 咨询了大约四个 AI 模型，并将预测范围扩展至 2 年、5 年、10 年和 20 年。每个模型都被要求评估比特币加密签名通过量子计算或经典数学及人工智能辅助的数学突破而被攻破的概率。 此举旨在比较各模型的推理逻辑，找出分歧，并考察其预期随时间推移的变化情况。
向AI模型提出的问题
向每个模型提供了以下提示。
“你是一名数学家、量子计算专家和链上分析师，正在撰写一篇简短的理论文章。
请估算比特币当前签名方案（基于secp256k1的ECDSA和Schnorr）被实际破解的概率，即攻击者能够通过与密码学相关的量子计算机，或通过经典/AI在密码分析领域的进步，大规模地从已暴露的公钥中推导出私钥。
请分别针对以下时间跨度提供估计：
- 未来2年
- 未来5年
- 未来10年
- 未来 20 年
针对每个时间段，将答案分解为： 量子：X% 经典/AI：Y% → 总风险 Z% 请保持回答简洁。使用短行，仅提供近似百分比。直截了当。不要含糊其辞、解释推理过程或添加保留条款。 数据应基于当前专家共识（大多数开发者和密码学家认为实际的量子风险远在2030年之后）以及目前尚无已知的针对secp256k1的实用经典破解方法，而非基于推测性的最坏情况场景。 仅输出帖子正文。
AI对比特币密码安全性的预测
下表对比了各模型对比特币 ECDSA 和 Schnorr 签名在各时间范围内被实际破解的累积概率的估算。这些数据代表了各模型对量子计算以及经典或 AI 辅助密码分析风险的综合评估。
| AI模型 | 2年 | 5年 | 10年 | 20年 |
|---|---|---|---|---|
| Deepseek Deepthink | 0% | 1% | 6% | 34% |
| ChatGPT-6 Astra | ~1% | ~10% | ~36% | ~76% |
| Grok Expert | 2% | 10% | 30% | 60% |
| Claude Opus 5.5 | ~1% | ~5.5% | 约31% | 约66% |
来源：Bitcoin.com 新闻 AI 模型实验，2026年10月11日。百分比反映的是模型生成的推测性估计，而非经过验证的概率。
在更长的周期内，这些差异尤为明显。杭州Deepseek的模型给出了最保守的20年展望，认为实际破解加密算法的概率为34%，而OpenAI的ChatGPT-6 Astra则将这一概率定为约76%。 与此同时，xAI的Grok和Anthropic的Claude的预测值介于两者之间，分别为60%和约66%。
尽管存在差异，这四款模型均预测未来二十年的风险将远高于近期。它们的预测还一致将量子计算视为主要的长期隐患，而经典数学和人工智能辅助的密码分析则构成相对较小的威胁。
下表比较了各AI模型对经典数学或AI辅助密码分析在未来2年、5年、10年和20年内破解比特币ECDSA和Schnorr数字签名的概率估计，该评估不考虑量子计算因素。
| AI模型 | 2年 | 5年 | 10年 | 20年 |
|---|---|---|---|---|
| Deepseek Deepthink | 0% | 0% | 1% | 5% |
| ChatGPT-6 Astra | ~0.1% | ~0.5% | ~1% | ~2% |
| Grok Expert | 1% | 2% | 5% | 10% |
| Claude Opus 5.5 | 0.5% | 0.5% | 1% | 2% |
来源：Bitcoin.com 新闻 AI 模型实验，2026年10月11日。数据为模型生成的推测性估计值，并非经过验证的概率。
是什么驱动了AI模型的预测？
在收集到初步概率估计后，我们的新闻编辑部向同一批AI模型提出了第二个问题，这次要求它们解释预测背后的推理依据。 每个模型均被要求用不超过100个单词概述影响其预测的主要因素，特别要关注专家共识、预期的量子计算时间表以及经典密码分析领域的进展。此次跟进旨在阐明驱动每项预测的假设，以及模型为何认为某些时间段比其他时间段更容易受到威胁。
向每个模型展示了以下提示。
请用不超过100个单词，解释你刚刚针对每个时间段给出的概率估计背后的关键原因。仅需聚焦于专家共识、量子计算时间表以及经典密码分析进展这三个主要因素。请直截了当，不要添加新的数值。
Deepseek Deepthink 解释其预测
ChatGPT-6 Astra 解释其预测
短期估计值较低，是因为实际攻击需要大规模运行的容错型量子硬件。 五年期的估计反映了纠错和硬件方面的潜在进展，但仍存在重大的工程障碍。十年期的估计反映了专家调查中对具有密码学意义的量子计算机赋予了显著的可能性；二十年期的估计则为这些障碍的消除留出了更多时间。 经典计算/AI风险仍处于较低水平，因为目前尚未发现对secp256k1的实际破解，且AI技术的进步本身并不能构成密码学上的突破。这些是基于判断的估计，而非针对大规模攻击的共识概率。
Grok专家解释其预测
专家共识认为，针对 secp256k1 的实际量子攻击要到 2030 年之后才会出现。目前尚不存在具有密码学意义的量子计算机；现有系统在逻辑量子位和纠错规模方面仍远低于肖尔算法的要求。
经典密码分析尚未针对该曲线产生任何实际破解手段。目前已知的最佳攻击方法仍完全呈指数级增长，且尚未有由人工智能驱动的捷径得到验证。
由于硬件和算法方面的差距依然存在，短期内实现的可能性较低。随着专家调查将2030年代中后期及以后的可能性评估值逐步上调，该概率将在后期上升；而由于目前尚无任何已知的可扩展攻击手段，经典加密的风险仍微乎其微。
Claude Opus 5.5 解释其预测
该实验揭示了人工智能模型在解读比特币的密码学未来（而非价格预测）方面存在耐人寻味的分歧。尽管短期威胁似乎有限，但长期预测却描绘出一幅不确定性显著更高的图景。 量子计算最终是否会挑战比特币的安全性仍是一个悬而未决的问题，但各模型在一点上基本达成共识：时间、技术进步和准备工作将最终决定这一故事如何展开。
克劳德、ChatGPT 及其他人工智能模型选出了今年年底加密货币市场中涨幅最大的候选币种，其中 HYPE 和 SOL 位居专家小组的首选之列。
立即阅读: 10款AI模型预测加密货币年末赢家
本文由人工智能从英文翻译而来。英文原版为权威来源；自动翻译可能存在不准确之处，尤其是在法律和监管术语方面。
