AI 模型降低量子安全比特币交易的成本

要点摘要

在为期一周的优化挑战中，构建一笔量子安全比特币交易的估计 GPU 计算成本急剧从约 $320 降至约 $67。 AI 辅助解法引领了许多顶级改进，像是 Anthropic 的 Opus 5 与 Fable 5.1 等模型取得领先成果，其他模型如 GPT-6 Astra、Grok 4.6 与 Kimi 也紧随其后。组织者强调该数字是在特定硬件假设下的估计，且这些技术本身并不会使比特币完全具备量子安全性。

情绪分析

• 整体情绪是谨慎乐观的：比赛展示了来自算法与实现改进的快速实际收益，而这些改进大多由使用先进 AI 模型的开发者驱动。进展在技术上令人印象深刻，并暗示在短期内可实现有意义的成本降低。
  70%

文章正文

在短短一周内，一场公开的优化竞赛大幅降低了构造量子抗性比特币交易所需的估计 GPU 计算量。该竞赛由 StarkWare 与合作伙伴 Yukon Research 及 Eigen Labs 举办，邀请参赛者尽可能减少在将专用交易广播给矿工之前那个资源密集型暴力搜索步骤所需的 GPU 小时数与相关成本。

最初在链上的量子安全交易由 StarkWare 开发并在主网被挖出，约需 3,100 GPU 小时，估计构建成本约为 $320。核心的计算挑战是一个暴力搜索，寻找符合特定模式的哈希输出：由于只有极少数哈希符合该约束，软件必须生成并测试大量候选项。算法效率、代码优化与 GPU 利用率的改进会直接转化为更少的哈希周期与更低的计算成本。

在竞赛期间，解法在验证吞吐量方面有显著提升。一项重要基准从在标准 RTX 4090 上约每秒 1.46 亿个已验证候选，提升到超过 8.2 亿，这是通过两个赛道中一系列推动的改进达成的。总体而言，竞赛产生了数十项进展，累积起来在所述硬件假设下估计约降低了 80% 的成本。

值得注意的是，许多表现优异的作品由使用 AI 模型来引导或生成优化的开发者推动。StarkWare 强调采用 Anthropic 的 Opus 5 与 Fable 5.1 的提交保持领先纪录，OpenAI 的 GPT-6 Astra、Grok 4.6 与 Kimi 也名列前茅。这些结果说明 AI 辅助开发如何加速在计算密集型密码工作负载上的低级性能调优。

StarkWare 提醒，头条所述的 $67 是一个估计值，而非固定的市场价格。它依赖于竞赛中使用的硬件假设，并会在解法进一步改善纪录时改变。重要的是，优化后的程序本身并不会使比特币具备量子安全性。这些特殊交易属于非标准交易：必须直接发送给矿工而非正常传播，且只保护尚未公开其公钥的币。因此，StarkWare 与其他人仍然认为像采用后量子原语的软分叉等协议层级变更，是更稳健的长期解决方案。

此努力正值关于比特币对未来量子计算机脆弱性的更广泛关注之际，常以“Q-Day”来讨论——届时足够强大的量子硬件可能击破许多钱包所使用的椭圆曲线密码学。机构与服务提供者已在准备应急计划并探索后量子托管方法。该竞赛展示了在实际防御措施与成本方面的即时宝贵进展，但也突显今天改进权宜之计与在整个网络上实施系统性密码升级之间的差别。

总之，该竞赛展示了协调的优化与 AI 辅助开发如何能在计算受限的密码任务上带来快速且可衡量的改进。虽然这些进展降低了构造某些量子抗性交易的成本，社区仍需在协议变更与更广泛部署策略上做出决定，以确保对量子威胁的长期韧性。

这些进展对短期缓解工作具有重要意义，但无法替代协议层级的后量子解决方案的必要性。

关键洞见表