外國媒體:AI 可管理比特幣運營,但在共識層面遇到困難

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AI summary icon精華摘要

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外國媒體指出,人工智慧可支援比特幣運作,但無法取代共識機制。中本共識要求所有節點進行確定性驗證,這與人工智慧的機率性本質相衝突。人工智慧或可協助節點維護、頻寬管理及挖礦效率,但高昂成本仍是障礙,像 Uber 和微軟等公司已面臨人工智慧開支上升的壓力。
幣界網報導:

外媒認為,隨著代理式 AI 系統快速推高企業算力開支,市場開始討論一個更激進的問題:如果 AI 能長期獨立運行複雜系統,它是否能接手比特幣網絡的部分工作。文章給出的答案是,理論上可以介入運維層,但很難進入共識層。

AI 更適合做運維

文章指出,比特幣本身已具備較高的自動化程度。節點會獨立驗證區塊,礦工持續競爭出塊,網路規則也會自動執行。在這一框架下,AI 更可能扮演「自治系統管理員」的角色,而非直接改寫協議邏輯。

  • 保持節點在線並排查故障
  • 修復軟體漏洞並優化頻寬使用
  • 監測攻擊並調整記憶體池優先級

文章還提到,AI 也可能用於閃電網路通道再平衡、監控對等節點延遲,以及根據電價和收益情況動態分配挖礦資源。對大型礦場而言,這類能力與現有的自動調優系統有一定延續關係,只是自動化程度更高。

共識層難由 AI 接手

文章認為,AI 真正難以進入的部分,是比特幣驗證和共識本身。當前網絡的設計重點之一,就是讓每個節點都以相同方式檢查 UTXO、驗證簽名並執行規則。這個過程必須可重複、可預測,不能依賴概率式判斷。

如果將生成式 AI 的判斷引入交易是否合法、區塊是否有效等問題,不同模型可能得出不同結論,網路將立即面臨分裂風險。因此,AI 不適合作為比特幣共識的判斷基礎。

成本壓力更現實

文章同時指出,AI 仍可作為驗證流程之外的輔助層存在,例如更快識別異常鏈上活動、垃圾交易攻擊、惡意對等節點,或提前預測記憶體池擁堵情況。

不過,真正的障礙可能是成本。文中舉例稱,Uber 的 2026 年 AI 編碼預算據稱在四個月內就已耗盡,微軟也被報導開始限制內部對 Claude Code 的存取,原因同樣是支出快速上升。按這一邏輯,AI 接管比特幣基礎設施並非完全不可想像,但短期內更現實的方向仍是輔助運維,而不是替代共識。

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