以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 认为，AI 不会让黑客获得无法追赶的优势。随着模型能力提升，开发者反而可能借助 AI 提高加密软件的安全性，并把验证范围扩大到更复杂的系统。
AI被视为安全工具
Buterin 在 X 上表示，外界越来越常见的判断是，AI 驱动的攻击会让网络安全失守，但他并不认同。他称，只要防御体系逐步完善，安全形势未必会持续偏向攻击者。
他提到，AI 可能让形式化验证更容易落地。所谓形式化验证，是用数学证明来确认软件是否满足既定安全要求。过去，这类方法通常只覆盖局部模块，难以应用到完整系统。
难点在于先定义安全
Buterin 认为，如果 AI 足够强，能够处理高难度数学问题，那么它也可能被用于验证复杂程序是否符合明确的安全标准。不过他同时表示，真正困难的部分，是先把“什么叫安全”定义清楚。
随着区块链系统不断扩容并加入隐私功能，安全要求也变得更复杂。单靠人工审计，越来越难覆盖所有组件之间的交互风险，这也是开发者转向 AI 辅助工具的重要原因。
以太坊和比特币都在采用AI防御
近期，以太坊和比特币生态都在加快把 AI 用于防御侧。开发者正利用 AI 代理扫描代码、测试攻击路径，并在漏洞被利用前完成验证。
今年 5 月，安全研究员 Taylor Hornby 借助 Anthropic 的 Claude Opus 4.8，发现 Zcash Orchard 隐私池中一个已存在 4 年的缺陷。该问题理论上可能导致 ZEC 被无限伪造且难以察觉。开发团队在 6 月完成修补，并表示未发现该漏洞曾被利用的证据。
7 月，以太坊基金会研究人员称，AI 代理在关键网络基础设施中发现了漏洞。同月，攻击者开始利用 Coldcard 钱包一个存在多年的固件缺陷，最终造成约 1.3 亿美元比特币被盗。Coldcard 开发商 Coinkite 表示，AI 很可能帮助识别了这一问题。
到 8 月，相关压力已扩散至更广泛的比特币软件生态。Boltz 暂停其兑换服务，称疑似攻击者发现漏洞的速度快于开发者修复速度。Core Lightning 也确认，部分由 AI 生成报告指出的问题确实成立。
- 比特币志愿安全团队审计了 390 个项目
- AI 辅助流程共标记出 4962 个潜在漏洞
- 行业正把 AI 更系统地用于代码审查与防御测试
以太坊计划扩大验证范围
Buterin 表示，AI 现在有机会把验证对象从单个组件扩展到整个程序，这也是以太坊未来几年准备推进的方向。他认为，区块链若要继续发展扩容和隐私能力，就必须把软件安全提升到更高水平。
