以太坊基金会研究员Justin Drake呼吁加密货币行业进入"Bunker Mode"（地堡模式）：将资金有序迁移至公钥仍处于隐藏状态的地址。这一呼吁背后，是他对AI驱动的数学研究可能在量子计算机尚未得手之前、率先破解椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）——即比特币和以太坊用于交易签名的方案——的警告。

其暴露机制已广为人知。地址是公钥的哈希值，这使得公钥在链上首次签名将其揭示之前一直处于隐藏状态。因此，如果ECDSA被破解，攻击者便可以从任何以这种方式暴露过的公钥推导出私钥。

2026年3月，Drake与他人合著了Google Quantum AI论文，研究针对椭圆曲线密码学的量子攻击。他于2026年10月在X上发布了这一行动呼吁，恰逢OpenAI发布722份AI生成的数学手稿一天之后。Drake将"破解"定义为在如今可获得的硬件（例如大型GPU集群）上，于大约一周内恢复出私钥。

Bunker Mode旨在如何保护资金

Bunker Mode针对的是ECDSA的一个特性：公钥仅在签名时刻才会可见。这意味着只有已经签署过交易的地址才会暴露。因此，Drake建议每次签名后将剩余余额转入一个全新地址，必要时可使用同一助记词派生。大型且经验丰富的持有人应率先行动，而这一迁移既不需要新的密码学技术，也不需要新的钱包。

与此同时，Drake呼吁保持冷静。仓促的迁移弊大于利，这也是他强调规划而非急躁的原因。他特别呼吁Binance、Bitbank、Robinhood、Bitfinex和Tether加强其冷存储。整个系统所依赖的签名方——例如预言机和layer-2网络的安全委员会——还应为每条签名的消息轮换其ECDSA密钥。作为替代或补充方案，他提议采用基于SPHINCS等哈希方案构建的多重签名设置。Project11的"risq list"已经在追踪已暴露的比特币公钥，并显示哪些持仓已暴露其公钥。

对于规模较小的持有人，Drake指出了他所称的"中本聪护盾"效应。据他所述，属于比特币创造者中本聪的已暴露地址约有20,000个，每个地址在链上持有50 BTC，攻击者很可能首先瞄准这些地址因此，持有少于50 BTC的钱包可享有部分保护。不过，这一地址数量出自Drake本人，尚无独立验证。

为何Drake认为AI数学是更近的风险

OpenAI的发布触发了这一呼吁。该公司在网络上公布了由一款未发布的内部模型生成的722份数学手稿。这些手稿涵盖约20个子领域，其中一些包含以Lean编写的形式化证明。目前尚无对结果的独立审查，尽管OpenAI计划发布更多Lean证明并资助审查项目。

Drake将AI数学领域的近期进展视为一次警示。他指出，整数乘法的n-log(n)界限和3SUM猜想均已被攻破，他还提及5月份Erdős单位距离猜想被证伪一事。在他看来，椭圆曲线尤为脆弱，因为它们具有丰富的代数结构——他将Schoof、Frobenius和pairings列为相关关键词。相比之下，哈希函数的设计目标是最小化代数结构。因此他写道，为ECDSA在Q-Day之前被破解的可能性做好准备是合理的。他表示，在最坏情况下，这可能数月内而非数年内发生。

此外，Drake援引Ewin Tang的观点推测，一种高效的量子算法之后可能出现经典等价算法。他说，一种可能性是Shor算法的经典版本，可同时破解椭圆曲线和RSA。他用"超级智能"一词来描述这一威胁，但这一措辞是他个人的说法，并非已确立的研究结论。因此，这仍然是一个没有演示性攻击的场景。

量子风险与AI风险是两种不同的场景

2026年3月的Google Quantum AI论文显示了如今研究人员能够以多高的精度量化量子威胁。除Drake外，合著者还包括来自以太坊基金会和斯坦福大学的研究人员。论文描述了两个针对secp256k1曲线的Shor算法电路。第一个电路需要不到1,200个逻辑量子比特和9,000万个Toffoli门；第二个需要不到1,450个逻辑量子比特和7,000万个Toffoli门。一台物理量子比特少于500,000的超导量子计算机可以在几分钟内完成该攻击——与早期估计相比大约缩减了20倍。Google未公开电路本身，而是发布了一份零知识证明。

然而，目前没有任何量子计算机能够实施这一攻击。Google的Willow芯片只有105个量子比特，因此距离拥有500,000物理量子比特的机器仍有很大差距。Google将自身迁移至后量子密码学的目标定在2029年，并建议区块链进行切换、避免重复使用已暴露的地址，并考虑对被遗弃代币的处理方案。Drake在3月估计，Q-Day——即成功实施量子攻击之日——在2032年前到来的几率为10%或更高。

值得注意的两种场景之间的不对称性。量子风险已有已知方法，但尚无合适的硬件；而AI场景则缺乏任何已知方法——然而按照Drake的定义，一旦突破，将能在现有GPU集群上运行。由此可以推知，这样的突破不会伴随硬件信号出现，这与量子风险不同，后者的进展体现在量子比特数量上。话虽如此，Drake明确将"数月而非数年"的时间框架仅限于最坏情况。因此，追踪两条时间线需要借助外部指标：硬件方面看量子比特数量，AI方面则看OpenAI已表示计划发布的Lean证明和审查项目。

基于哈希的密码学：以太坊出路

作为出路，Drake希望全力押注基于哈希的密码学，避免曲线、格或同源等结构化数学假设。在他看来，SHA或BLAKE家族中经过验证的哈希函数将能提供看似可靠的"后AI"安全性。以太坊在strawmap.org上的路线图已经依赖经过端到端形式化验证的哈希方案，但Drake希望对其时间表进行审查并加快进度——他将这一路线称为"最大程度的防御性加速"。

此外，以太坊基金会今年组建了自己的后量子团队。11月，Drake将作为以太坊机构版Q&A活动的一部分在伦敦与机构投资者交流。对于机构持有人而言，这一讨论首先将冷存储规范提上日程，同时带来的问题是：他们的哪些地址已经暴露过公钥。归根结底，Drake的主张是有序规划，而非恐慌迁移。