以太坊基金會研究員 Justin Drake 呼籲加密貨幣產業進入「Bunker Mode」（避難所模式）：將資金有序遷移至公鑰仍保持隱藏的地址。這項呼籲背後，是他對 AI 驅動數學可能在量子電腦有機會之前，率先破解橢圓曲線數位簽章演算法（ECDSA）——即比特幣與以太坊用於簽署交易的機制——的警告。

暴露機制已廣為人知。地址是公鑰的雜湊值，這使公鑰在首次簽章將其揭露於鏈上之前保持隱藏。因此，若 ECDSA 被破解，攻擊者便可從任何以這種方式暴露的公鑰推導出私鑰。

2026年3月，Drake 共同撰寫了一篇關於針對橢圓曲線密碼學之量子攻擊的 Google Quantum AI 論文。他於2026年10月在 X 上發表這項行動呼籲，就在 OpenAI 釋出722份 AI 生成數學手稿的一天之後。Drake 對「破解」的定義是：在現有硬體（例如大型 GPU 叢集）上，於大約一週內還原私鑰。

Bunker Mode 如何保護資金

Bunker Mode 針對的是 ECDSA 的一個特性：公鑰僅在簽署的瞬間才會顯現。這意味著只有已經簽署過交易的地址才會暴露。因此，Drake 建議在每次簽章後將剩餘餘額轉至全新，必要時可使用同一組助記詞。大型且經驗豐富的持有者應率先行動，而此舉既不需要新密碼學，也不需要新錢包。

與此同時，Drake 呼籲保持冷靜。倉促遷移弊大於利，這也是他強調的是規劃而非倉促的原因。他特別呼籲 Binance、Bitbank、Robinhood、Bitfinex 與 Tether 強化其冷儲存。整個系統所依賴的簽署者——例如預言機與 layer-2 網路的安全委員會——應額外為每筆簽署訊息輪替其 ECDSA 金鑰。作為替代或補充，他提出以 SPHINCS 等基於雜湊的機制建構的多重簽章方案。Project11 的「risq list」已在追蹤暴露的比特幣公鑰，並顯示哪些持倉已公開其公鑰。

對於小型持有者，Drake 提出他所稱的「中本聰護盾」效應。據他所述，屬於比特幣創造者中本聰的約20,000個已暴露地址，在鏈上各持有50枚 BTC，攻擊者很可能會優先鎖定它們。因此，持有少於50枚 BTC 的錢包將獲得部分保護。不過，這一地址數量出自 Drake 本人，目前尚無獨立驗證。

為何 Drake 認為 AI 數學是更迫近的風險

OpenAI 的釋出觸發了這項呼籲。該公司將一份未發布內部模型所產出的722份數學手稿發布於網路。這些手稿涵蓋約20個子領域，其中部分包含以 Lean 撰寫的形式化證明。目前這些成果尚未經獨立審查，不過 OpenAI 計畫發布更多 Lean 證明並資助審查計畫。

Drake 將近期 AI 數學的進展視為一記警鐘。他指出，整數乘法的 n-log(n) 上界與 3SUM 猜想皆已被攻破，並補充5月時埃爾多什單位距離猜想被反證一事。在他看來，橢圓曲線因其豐富的代數結構而格外脆弱——他點出 Schoof、Frobenius 與配對（pairings）為相關關鍵字。相比之下，雜湊函數的設計宗旨正是最小化代數結構。因此他寫道，為 ECDSA 可能在 Q-Day 之前被破解的可能性做好準備，是合理的。他表示，最壞情況下，這可能在數個月而非數年內發生。

此外，Drake 引用 Ewin Tang 的研究推測，高效的量子演算法之後可能出現對應的古典演算法。他提出的一種，是能同時破解橢圓曲線與 RSA 的古典版 Shor 演算法。他以「超級智慧」一詞描述這項威脅，但這是他自己的措辭，並非既定結論。因此，這仍是一個未有實證攻擊的情境。

量子風險與 AI 風險是兩種不同的情境

2026年3月的 Google Quantum AI 論文顯示，研究人員如今能多麼精確地量化量子威脅。除了 Drake 之外，共同作者還包括來自以太坊基金會與史丹佛大學的研究人員。該論文描述了兩個針對 secp256k1 曲線的 Shor 演算法電路。第一個需要少於1,200個邏輯量子位元與9,000萬個 Toffoli 閘；第二個需要少於1,450個邏輯量子位元與7,000萬個 Toffoli 閘。一台擁有少於50萬個物理量子位元的超導量子電腦，可在數分鐘內執行此攻擊——與先前的估計相比約降低20倍。Google 並未公布電路本身，而是發布了零知識證明。

然而，目前沒有任何量子電腦能執行此攻擊。Google 的 Willow 晶片僅有105個量子位元，因此與擁有50萬個物理量子位元的機器之間仍有巨大差距。Google 以2029年為目標完成自身向後量子密碼學的遷移，並建議區塊鏈進行切換、避免重複使用已暴露的地址，並考量對棄置幣的處理選項。Drake 於3月估計，Q-Day——即成功量子攻擊發生之日——在2032年前到來的機率為10%或更高。

值得關注的是兩種情境之間的不對稱性。量子風險有已知方法，但尚無合適硬體；AI 情境則缺乏任何已知方法——但依 Drake 的定義，突破將在現有 GPU 叢集上運行。由此推論，這類突破的到來將不會有硬體訊號，這與量子風險不同，後者的進展會反映在量子位元數量上。話雖如此，Drake 明確將「數個月而非數年」的時間框架僅適用於最壞情況。因此，追蹤這兩條時間線須仰賴外部指標：硬體方面是量子位元數量，AI 方面則是 OpenAI 表示計畫進行的 Lean 證明釋出與審查計畫。

基於雜湊的密碼學：以太坊的出路

作為出路，Drake 主張全面押注基於雜湊的密碼學，並避免曲線、格（lattices）或同源（isogenies）等結構化數假設。在他看來，SHA 或 BLAKE 家族中經過驗證的雜湊函數，可提供合理的「後 AI」安全性。以太坊在 strawmap.org 上的路線圖已採用具端對端形式化驗證的基於雜湊的機制，但 Drake 希望其時間表經過審查並加速——他稱之為「最大防禦性加速」。

此外，以太坊基金會今年成立了自身的後量子團隊。11月，Drake 將在倫敦向機構發表演講，活動為 Ethereum Institutional 主辦的問答環節。對機構持有者而言，這場討論首先將冷儲存衛生列為重點，同時也帶出哪些地址已暴露公鑰的問題。最終，Drake 的訊息是：冷靜規劃，而非恐慌遷移。