赵长鹏（常被称作 CZ） 刚刚发表豪言，就被现实反驳了。

10月23日，CZ发文表示，加密货币不会受到AI的威胁，其安全性甚至超过银行和互联网。与其忧虑AI可能攻击加密货币，不如警惕钓鱼链接。

一周后，加密货币领域发生了有史以来规模最大的盗窃案，一个热钱包内的多种加密货币在一次交易中被全部转移，总价值约63亿美元。

作为对比，此前的行业最高纪录是2025年2月被盗的约15亿美元加密货币。而这次的金额直接增长了数倍。

链上分析领域的领军者Chainalysis指出，攻击者在极短时间内完成了高频大额交易，这显然是AI所为，人类即便使用脚本也无法实现这样的操作。

事件发生后，比特币价格从81000美元上方一度跌至约76300美元，最大跌幅接近6%，创下六周以来的新低。24小时内爆仓金额约15亿美元。

尽管金额惊人，但这只能算是一个“标志性事件”，它既非开端，黑客针对加密货币领域的攻击也不会就此终止。

Blockworks发布报告称，由于AI性能的提升，今年已发生超过300起加密攻击，同比增加111%。仅第三季度，就出现了255起安全事件。

Epoch AI的报告显示，2026年6月全行业高危和关键漏洞报告约1500个，是此前月度纪录的3.5倍以上，其源头指向了Anthropic的Mythos。报告认为，正是AI的网络安全能力增长，才使得那些人类几乎无法察觉的漏洞接连被曝光。

以太坊基金会研究员贾斯汀·德雷克（Justin Drake）表示，AI最多只需几个月，就能找到破解比特币和以太坊钱包的方法。即使将资产转移到尚未暴露的新地址（堡垒模式），也只是在拖延时间。

AI要给加密货币领域判死刑了吗？

据报道，63亿美元加密货币劫案的攻击者在10月28日就已经做好了准备。攻击者先在链上创建了一个新的钱包地址，作为这次行动的操作账户。

有人先向这个地址转入少量资金，主要用于支付后续操作的链上手续费，同时也测试了这个新钱包能否正常运作。

北京时间10月30日凌晨，真正的攻击拉开序幕。多个区块链上的资产相继被转移，主要过程仅用了约20分钟。

随后数小时内，攻击者再次返回同一个钱包，继续寻找可转移的资产。仅以太坊上的流出金额就超过了33亿美元。

平台暂停提款，发行方和链上合作方紧急冻结相关资产，约30亿美元被原地锁定，剩余部分则开始跨链、拆分和兑换。

在2026年第三季度，CertiK记录了247起安全事件，总损失约12.6亿美元。仅9月单月，损失就达约7.685亿美元。

除了这起涉及63亿美元的被盗案外，本季度另外两大加密货币被盗事件分别发生在Bitget和Liquid Network上，损失金额约为3.88亿美元和3.19亿美元。

Bitget通过事后调查发现，攻击者利用第三方安全产品中的零日漏洞，进入内部系统，获取了高权限凭证，然后将伪造的提款指令送入钱包后台。

私钥并未泄露，冷钱包也未被攻破。但那些原本用于保护系统的产品，反而成了进入系统的通道。

Liquid Network的问题则源于一个缓存键冲突。相关代码曾进入主开发分支，但未出现在正式发布版本中，因此未纳入常规意义上的正式审计。

这两件事有一个共同点：攻击者并未像许多人想象的那样，正面攻击比特币或以太坊最坚固的数学城墙，而是选择了“后门”。

这些“后门”一直存在，但过去黑客对这些“后门”毫无兴趣。因为寻找它们既耗时又费力。

“后门”可能隐藏在第三方组件中、未发布的分支中，或是久远的代码里。寻找“后门”的过程如同大海捞针，因此平台过去的想法是“你若能找到算你厉害”。

然而，AI让大海捞针变得不再那么困难。

2026年9月8日，谷歌威胁情报团队披露了这样一起案例：攻击者借助AI，在不到6小时内规划、搭建并执行了一场大规模凭证窃取行动，数千条第三方凭证遭到泄露。

在这起案例中，人类仅负责一开始向AI输入提示词，规划整场攻击，机器则负责扫描、排错和轮换网络地址。在攻击过程中，人类几乎没有参与。

Anthropic在9月的威胁报告中也提到了类似的攻击方法，攻击者开始将侦察、利用和数据窃取串联成工作流，让多个代理并行运行。

加密货币领域的特点就是开放。大量代码开源，链上资产、交易路径和协议关系公开，这对于擅长收集资料的AI来说，无异于开卷考试。

还有一点，如果是普通软件，AI发现漏洞后，防守方至少还有机会弥补。例如回溯数据、下线网站等。但在加密货币领域，AI发现漏洞后可以立即转账，无需经过传统金融系统的人工审批。

银行转账出现异常后，可能还有拦截、撤销和追回流程。但链上交易一旦确认，通常只能依靠冻结部分资产、协调平台或追踪后续流向来止损。

就像人类无论如何也无法学会飞行一样，加密货币领域在“基因”上就无法完全防范AI。

实际上，去年Anthropic就已经“预言”了如今加密货币领域的困境。

2025年12月，Anthropic进行了一项智能合约实验。研究团队收集了405个在2020年至2025年间真实遭受攻击的合约，让10个前沿模型尝试复现攻击。

结果，模型为其中207个生成了可直接使用的攻击脚本，占比约一半，对应模拟被盗金额约5.5亿美元。

好在这些合约是历史样本，攻击也只发生在沙盒中，一些案例可能还进入过训练数据。

但即便排除了所有模型“背答案”的可能性，Opus 4.5、Sonnet 4.5和GPT-5依然能在其中19个合约上做出可用攻击，最高对应约460万美元的模拟损失。

随后，研究团队又让模型检查了2849个没有已知漏洞的新合约，模型各自发现了两个新漏洞。

2026年4月，Anthropic发布了Claude Mythos Preview和Project Glasswing。

Anthropic当时表示，新模型能够在主流操作系统、浏览器和开源软件中发现并协助利用此前未知的漏洞，因此没有直接公开，而是先交给一组经过筛选的防守合作方。

前文提到，Epoch AI发布报告称，21家主要机构在6月披露了约1500个高危和关键漏洞，超过此前月度纪录的3.5倍。但到了7月，又发现了将近2500个漏洞。

苏黎世联邦理工的弗洛里安·特拉默（Florian Tramèr）团队与Anthropic联合进行实验，让主流模型解答191道密码分析题。

弗洛里安表示，模型的密码分析能力增长极快。2025年夏天，研究者甚至不确定AI能否复现较简单的攻击，几个月后，模型已经开始发现此前无人注意的漏洞。

Anthropic紧随其后也发布了报告，称在这个实验过程中，Claude甚至还找到了针对HAWK的攻击。

HAWK是一种为抗量子而设计的实验性签名方案，它不仅能防范现在的计算机，还能防范未来算力更高的量子计算机。Claude在安全方面的能力可见一斑。

贾斯汀因此呼吁加密货币领域要进入“堡垒模式”：将资产转移到未暴露过公钥的新地址，尽量减少链上留下的线索。但这种做法只是一种“缓兵之计”，并不能阻止AI找到新漏洞，盗取加密资产。

然而，以太坊的核心创始人，外号为“V大”、“V神”的Vitalik却在9月份表示，“AI黑客不会让网络安全失效”，同时他也表示自己约90%的净资产仍在加密资产中。

V神认为，只要防守方同样使用AI，并且能将“安全”定义得足够清晰，长期来看反而可能更有利于防守。

AI是否真的宣判了加密货币领域的死刑，取决于“加密货币领域”指的是什么。

所以，AI会不会“杀死加密货币领域”，要先看说的是哪一种死法。

如果说的是比特币、以太坊的底层算法立即被攻破，所有资产因此归零，那纯属胡说八道。但如果说的是加密货币领域所有资产以及平台利益，显然，事态已经有些严峻了。

AI未必会让链消失，却会让“维持安全”这件事变得越来越困难。

项目需要不断检查代码、修补漏洞。即便是那些有能力购买最强模型、掌握更多数据、拥有专业团队的大机构，也并不安全，甚至反而更容易成为被攻击的目标。

加密货币领域的存在与否，早已与区块链技术本身无关，它取决于资产信用。如果加密货币盗窃愈发频繁，平台信用清零，即便AI没有攻破加密货币底层代码，加密货币领域也将不复存在。

加密货币领域当然不会坐以待毙，各大平台机构也纷纷开始了自救。

Mythos展示能力后，大型交易平台、托管机构和链上项目都希望尽早接入。有托管公司使用上一代模型检查系统，已经发现了传统审计遗漏的问题。

Uniswap Labs的负责人则在社交媒体上公开询问，“有没有认识Anthropic的，帮忙牵个线？”

到了10月，Anthropic推出了面向关键开源项目的OSS Scanner，允许维护者申请定期扫描，一些加密项目也提交了申请。

从商业角度看，这再正常不过。Anthropic提供了工具，平台机构拿来使用。

但从加密货币领域的行业叙事看，这件事就有点微妙了。

在加密货币领域里，任何人都可以无需许可地部署合约，任何人都可以运行节点。加密货币领域的一切都应该是去中心化的，不应该存在“许可证”这个概念。

但若想获得Anthropic的安全扫描能力，就必须先接受Anthropic的审核，遵守Anthropic的规则。

这种依赖并不只发生在安全领域。

5月1日，孙宇晨宣布上线AI中转站b.ai，用一个接口聚合多家模型，支持稳定币支付和区块链登录。

10月下旬，OpenAI发布新规，自11月20日起，模型路由、AI网关这类向第三方提供模型直连的服务，需要先经过审查批准。b.ai这类平台随之面临选择，要么接受上游的身份、风控与合规要求，要么放弃GPT相关模型。

这条支线让AI与加密货币领域的关系变得更加纠结，它已经不是“谁杀死了谁”那么简单了。

加密货币领域为AI提供支付通道和分发网络，AI公司则给加密货币领域立下了新的“规矩”。

一方面，加密货币领域所有人都希望获得模型能力，模型公司则希望借助加密货币领域，了解能力被谁使用、以什么方式使用。双方形成了一种共生关系。

加密货币领域的自救也发生在资金追踪上。

例如Chainalysis，他们已经在链上调查中引入了Agent功能，利用多年积累的交易与案件数据，辅助跨链追踪、合规研判和报告生成。

AI有没有给加密货币领域判死刑，目前尚无定论。不过可以肯定的是，AI公司未来势必会在加密货币领域掌握更多话语权。没有AI的平台机构，也将丧失所有抗风险能力。

所以更准确的说法是，过去依赖去中心化叙事的加密货币领域，如今已经接到了它的最后通牒。

本文来自微信公众号 “字母榜”（ID：wujicaijing），作者：苗正，36氪经授权发布。