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    谷歌量子计算再获突破——比特币的安全窗口还有多久?

    作者:BitpushNews

    谷歌在《Science》上发了一篇论文,让加密圈又紧张了起来。

    10月15日,谷歌宣布其Willow量子处理器通过“魔法态培育”技术,将量子态制备的错误率降低了约40倍,逻辑保真度达到99.99%。魔法态是量子计算机执行复杂运算的关键“燃料”,传统制备方式会消耗量子计算机约95%的运算容量。换句话说,谷歌让最难造的那部分变得更便宜了。

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    按照谷歌援引的部分估计,此次实验通过反复检测、剔除错误结果,提高了留下的量子态质量。不过,最终只有约8%的尝试被保留。

    因此,错误率降低40倍并不意味着破解比特币的速度提高40倍,技术也仍需扩大规模验证。

    但市场研究平台Bull Theory在X上写道:“比特币今天还没有麻烦,但差距正在缩小。”

    比特币的“命门”

    Bull Theory的话精准概括了当下量子威胁的真实状态。问题不在于谷歌明天就能破解比特币,而在于每一次技术突破,都在缩短那个临界点到来的时间。

    一旦足够强大的量子计算机出现,受威胁的并非比特币的发行机制,而是控制资产所有权的数字签名系统。传统计算机几乎无法仅凭公钥反推出私钥,量子计算机却可能利用Shor算法做到这一点,让攻击者冒充持有人转走资金。

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    根据链上分析机构Glassnode今年5月的统计,约604万枚比特币已在链上暴露公钥,占当时发行量的30.2%。按每枚8.2万美元计算,涉及资产接近5000亿美元。其中192万枚因地址设计直接暴露,另外412万枚与地址重复使用、部分支出或托管操作有关。

    公钥尚未暴露的钱包暂时相对安全,但部分地址在转账时仍会公开公钥。如果未来量子计算机能在交易确认前推算出私钥,攻击者便可能抢先转走资金。长期无人动用、甚至可能已经遗失私钥的早期比特币尤其棘手,因为这些资产未必还能由原持有人迁往更安全的钱包。

    威胁也不限于比特币。以太坊普通账户采用的签名算法、验证者使用的部分密码体系,以及Solana采用的Ed25519签名,都存在长期量子风险。USDT、USDC等稳定币的链上转账同样依赖底层网络的安全性。

    行业看法

    对于量子威胁何时成为现实,业内仍有分歧。

    Castle Island Ventures联合创始人Nic Carter在接受The Block采访时表示,人工智能正在帮助改善量子纠错,技术进度可能加快,但大规模量子硬件仍面临工程障碍,短期内没有迫在眉睫的威胁。

    量子安全公司Project Eleven首席执行官Alex Pruden则认为,谷歌的新实验未必会提前“Q-Day”,即量子计算机真正具备破解现有密码体系能力的时间点。原因是此前的资源估算已经假设类似技术可行,此次成果更多是验证这些假设,提高预测的可信度。

    华尔街研究机构伯恩斯坦(Bernstein)今年4月也给出相对乐观的判断。其分析师Gautam Chhugani认为,量子计算是比特币可以管理的一次技术升级,而非必然的生存危机,并预计行业仍有约三至五年的升级窗口。不过,这一判断取决于量子计算技术未来的实际进展,并非确定的安全期限。

    应对技术并非从零开始。美国国家标准与技术研究院(NIST)早在2024年就正式发布了ML-DSA和SLH-DSA两套后量子数字签名标准。比特币社区也在讨论BIP-360等升级提案,尝试减少公钥长期暴露,并为未来引入抗量子签名铺路。

    困难在于,新的签名通常需要更多存储空间,可能推高交易费用、增加节点负担。更换密码体系还涉及钱包、交易所、托管机构和整个网络的协调,并非简单的软件更新。

    10月13日,Coinbase发布抗量子迁移技术文件,主张分阶段升级,让活跃钱包率先采用兼容传统签名与抗量子签名的方案。该公司称,目前托管着约12%的比特币供应量,因此迁移方案必须兼顾机构托管和普通用户。

    真正难以解决的是那些无法迁移的旧币。如果未来禁止传统签名交易,遗失私钥的比特币是否应该永久冻结?如果不作限制,这些资产又可能成为量子攻击者的目标。这一争议不仅涉及技术,也触及比特币的产权规则和去中心化共识。

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    相比之下,以太坊基金会已制定更明确的升级时间表:计划在2029年12月前,使主网执行层、共识层和数据层全面具备抗量子能力,并以最早2030年出现实际量子攻击能力作为规划情景。基金会承认,完成这一目标需要密集的网络升级,时间安排相当紧张。

    谷歌尚未给出量子计算机何时能够破解比特币的预测。目前的关键不在于破解技术是否存在,而在于相关硬件能否先于区块链安全升级成熟。量子计算机每一次减少资源需求的突破,都在增加加密行业提前行动的必要性。

    对比特币而言,密码学方案可以逐步改进,但要让数百万持有人、交易所和网络参与者共同完成迁移,可能比研发算法本身更加耗时。

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