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Coinbase 加速推動比特幣抗量子化:多方研討未來資產遷移方案

ChainCatcher 消息,Coinbase 發文稱,已聯合斯坦福大學密碼學教授 Dan Boneh 及 Localhost Research,在斯坦福大學舉辦了一場閉門"後量子比特幣研討會",匯集比特幣開發者、密碼學專家、研究人員、機構托管方及硬體錢包專家,共同討論比特幣應對未來量子計算威脅的技術與遷移方案。研討會重點評估了量子計算的發展進展、後量子密碼學以及適用於比特幣的不同後量子簽名方案,並討論了以太坊的抗量子化規劃、機構托管業務面臨的實際要求,以及如何通過新的輸出類型等方式為比特幣引入後量子安全機制。與會者認為,與其預測量子計算何時會對現有密碼體系構成實際威脅,更重要的是提前建立經過充分測試的應對方案。量子計算目前尚未構成緊迫危機,但越早開始研究和協調,越能避免未來在壓力下倉促完成網路升級和資產遷移。不過,目前尚無一種後量子方案獲得共識。不同方案在安全性、交易數據規模、硬體性能、密鑰管理以及用戶遷移難度等方面均存在權衡。與會者認為,比特幣的抗量子化不能僅依賴協議層升級,還需要同時考慮個人用戶、機構托管方、錢包及硬體設備如何生成、存儲、備份和遷移密鑰及資產。

吉姆·克萊默稱將清倉比特幣,擔憂量子計算威脅其安全

ChainCatcher 消息,前對沖基金經理、CNBC 節目主持人 Jim Cramer 表示,由於擔憂量子計算威脅比特幣安全,他計劃出售所持全部 BTC。其表態源於對 IBM 董事長兼 CEO Arvind Krishna 的採訪,後者稱,投資者應警惕量子計算在未來 3 至 4 年內對現代密碼學構成挑戰。Cramer 認為,量子計算可能在相近時間內威脅比特幣網絡。不過,目前尚無人獨立確認其持有多少 BTC,或其是否已經完成出售。其表態後,比特幣仍在 63,764 美元附近正常交易,部分市場參與者則再次將其觀點視為"反向 Cramer"信號。比特幣使用基於 secp256k1 曲線的 ECDSA 簽名機制,理論上,足夠強大的量子計算機可利用 Shor 算法從公鑰推導私鑰。風險主要集中在已暴露公鑰的地址,包括重複使用地址、早期錢包格式,以及交易廣播後尚未確認的短暫時間窗口。研究人員估計,約 600 萬至 700 萬枚 BTC、占供應量約 30%,可能處於該類別。Google Quantum AI 今年 3 月估計,破解相關密碼機制可能需要少於 50 萬個物理量子比特,較此前預測降低約 20 倍。但當前量子系統通常僅擁有數百至數千個物理量子比特,具備更高可靠性的邏輯量子比特數量更少。多數研究人員預計,真正具備密碼破解能力的量子計算機可能要到 2030 年代甚至 2040 年代出現,因此 Cramer 的 3 年預測明顯早於多數技術預期。

Vaulted CEO:量子計算或在未來 4 年“終結”BTC

ChainCatcher 消息,据《福布斯》報導,黃金投資應用 Vaulted CEO David McAlvany 表示,他認為比特幣可能在未來 4 年內因量子計算而消失。他稱,一旦量子計算機能夠快速解決保護比特幣私鑰的數學問題,"那將是比特幣的終結"。不過,McAlvany 隨後承認,自己無法確定相關突破究竟會在 4 年、5 年後,還是兩個月後出現。截至 2026 年中,尚不存在能夠破解比特幣加密算法的量子計算機。其觀點主要基於對量子計算未來發展速度的擔憂,而非已經發生的安全事件。Galaxy Digital 估計,約 700 萬枚 BTC 所在地址已在鏈上暴露公鑰,價值約 4700 億美元;Glassnode 的估計為 604 萬枚,占比特幣供應量的 30.2%。公鑰暴露並不等同於資產已被盜,只有當量子計算機能夠根據公鑰反推出私鑰後,這些地址才可能面臨實際盜取風險。McAlvany 還將比特幣與黃金進行比較,並質疑比特幣能否持續存在 5000 年。他表示,自己相對确信黃金屆時仍會存在,但比特幣"可能存在,也可能不存在"。比特幣開發者目前對解決方案存在分歧。BIP-360 提議增加抗量子地址類型;BIP-361 則計劃分階段停止支持舊式簽名,未及時遷移的資產可能被永久凍結,其中包括被認為屬於中本聰的比特幣。支持者認為,凍結資產優於讓量子攻擊者盜取並拋售,批評者則將其視為沒收。BOLTS Technologies、American Fortress 等公司也在開發跨鏈抗量子方案。American Fortress 於 5 月完成 800 萬美元種子輪融資,並聲稱其技術無需用戶遷移地址即可保護資產,但相關技術論文尚未公布,設計也未接受公開審計。

英偉達發布量子計算 AI 校準模型,推動 AI+量子融合

ChainCatcher 消息,英偉達發布開源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5,用於自動分析量子處理器(QPU)診斷數據,並自主判斷設備調校方案,實現量子計算機校準流程自動化。英偉達表示,Ising Calibration 1.5 是專為量子計算校準場景設計的視覺語言模型(VLM),能夠理解量子芯片實驗數據,並在缺少歷史案例時完成"零樣本"分析,同時可結合相關實驗樣本進行上下文學習(ICL),幫助量子設備持續優化運行狀態。在 QCalEval 量子校準基準測試中,Ising Calibration 1.5 在零樣本推理能力上平均領先同規模開源模型約 10%,在使用相關實驗案例進行上下文學習時,相比上一代模型性能提升約 86.5%,並超過多款開源模型,接近頂級閉源大模型水平。該模型擁有 310 億參數,支持英偉達 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等數據中心 GPU 運行,同時推出 NVFP4 量化版本,可在單張消費級 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署,大幅降低量子實驗室使用門檻。英偉達稱,Ising Calibration 1.5 訓練數據來自多種量子比特架構,包括超導量子比特、量子點、離子、中性原子以及氦表面電子等,為不同類型量子計算設備提供校準能力。業內認為,自動化校準是量子計算規模化發展的關鍵瓶頸之一。英偉達此次推出 AI 驅動的量子校準工具,意味著 AI 模型開始從傳統計算領域向量子硬體控制層延伸,可能成為未來量子計算產業基礎設施的重要組成部分。
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