币圈界报道：

AI赋能量子算法优化，比特币抗量子能力受严峻考验

9月9日发布的学术论文揭示，人工智能智能体在提升量子计算效率方面取得关键进展，使针对比特币核心加密算法secp256k1的特定运算环节所需资源量下降超过八成。该成果虽未构成实际攻击能力，但凸显软件层面优化对量子计算门槛的显著影响。

关键子程序优化大幅压缩量子算力消耗

2024年5月启动的“ECDSA.Fail”竞赛聚焦于secp256k1点加法电路的效率改进，采用逻辑量子比特数量与平均Toffoli门数乘积作为评估标准。截至7月26日，整体资源评分由初始的107.5亿降至14.96亿，其中最优方案仅需1,151个逻辑量子比特及约130万次门操作，后续设计更将门数压至百万以下，最低记录为813个量子比特。

完整攻击模型预估仍需庞大量子设施支撑

IonQ建模估算，完成一次完整的secp256k1私钥恢复攻击需约1,457个逻辑量子比特与3,900万个Toffoli门，等效于19,397个物理离子阱量子比特和近26天运行时间。Google团队则提出更高规模预测，认为完整攻击可能需要1,200至1,450个逻辑量子比特及7,000万至9,000万个门。由于当前优化仅覆盖攻击流程中单一子步骤，无法直接用于推断完整攻击的可行性。

超六百万枚比特币面临公钥泄露风险

Glassnode数据显示，目前约有604万枚比特币（占总量30.2%）存在公钥暴露隐患。其中192万枚处于直接可见输出地址，另有412万枚因历史交易行为（如地址重复使用）而存在关联性暴露风险。此外，当交易被确认前，其隐藏公钥可能在内存池阶段即被推导，若量子计算机具备足够算力，或可在确认前完成私钥反推。

后量子安全转型迫在眉睫，多路径并行推进

BIP 360提议引入“Pay-to-Merkle-Root”输出类型，以缓解Taproot支出时的密钥路径暴露问题。然而该机制无法消除内存池中的短期风险，亦不具追溯效力，对已暴露资产无保护作用。据Coinbase咨询报告，仍有约170万枚比特币存于早期P2PK地址，部分或与中本聪钱包或遗失密钥相关，其迁移策略尚待明确。全球范围来看，以太坊计划于2029年底前实现广泛量子抗性，而G7国家亦呼吁金融体系协同制定后量子安全过渡框架。