隨著前沿人工智慧模型在程式設計、漏洞發現和自動化網路操作上的能力持續提升，比特幣社區開始討論一類新的安全壓力：開源基礎設施可能被機器以更高速度和更大規模審查。
長期活躍於比特幣社區的匿名人物 CobraBitcoin 表示，他正在關注「下一起重大漏洞事件」。他提到，比特幣大量關鍵組件採用開源模式，這意味著 Bitcoin Core、閃電網路實現、錢包和相關程式碼庫，都可能被更強大的 AI 系統快速分析。
新模型提升漏洞利用能力
這番表態出現在 OpenAI 與 Anthropic 相繼發布新模型之後。報導提到，OpenAI 推出 GPT-6 Astra，Anthropic 則發布 Claude Fable 5.1，兩者都被設計用於處理更長、更複雜的軟體工程任務。
OpenAI 表示，Astra 是其首次大規模部署、達到「關鍵級」網路安全能力門檻的模型。按該公司的說法，這意味著模型在獲得相應工具和存取權限後，可以發現此前未知的安全缺陷，並針對防護較強的系統開發新的利用方式，而不需要人工逐步指揮每一個環節。
- Astra 在 ExploitBench 上得分 100%
- 上一代 GPT-5.6 Sol 得分為 78.5%
- Astra 在 ExploitGym 上的成功率為 42.4%
Anthropic 新發布的 Claude Fable 5.1 則被描述為更適合長時間運行的代理式編程任務，以及跨大型代碼庫的複雜工作。
加密行業已有先例
加密行業此前已見過 AI 輔助漏洞研究可能帶來的後果。5 月 29 日，安全研究員 Taylor Hornby 在 Zcash 的 Orchard 屏蔽池中發現一個嚴重漏洞。
報導指出，此漏洞可能允許攻擊者在 Orchard 內無聲無息地偽造無限數量的 ZEC。隨後，Zcash 開發團隊啟動了緊急協調響應，以處理相關風險。
比特幣開發者開始組織應對
在今年夏天 COLDCARD 錢包經歷一次重大安全警報後，一批比特幣開發者和研究人員組織了被稱為「Bitcoin Red Team」的團隊。
報導顯示，這個團隊正嘗試將 AI 系統與人工審查相結合，以掃描比特幣開源生態中的大規模代碼。相關動向表明，社區已不再僅將 AI 視為效率工具，也開始將其視為安全攻防升級中的新變化。