AI 會是加密產業下一個安全警鐘嗎？

2026 年 5 月下旬，一個潛伏多年的 Zcash 隱私池漏洞，在 Anthropic AI 模型的協助下被挖掘出來，距離該公司推出迄今最強大模型不過短短數日。這一事件標誌著一場足以重塑加密安全版圖的典範轉移。隨著 AI 大幅降低在複雜系統深處尋找漏洞的成本與時間，這一趨勢對 DeFi 而言尤為關鍵，因為其可組合性、跨鏈橋與共享基礎設施，造就了遠較傳統系統更廣闊的攻擊面。

2026 年 5 月下旬，隱私公鏈 Zcash（ZEC）爆出一個重大漏洞，使其在今年眾多加密安全事件中格外引人注目，原因只有一個：這個漏洞是在 AI 的協助下發現的。

獨立安全研究員 Taylor Hornby 於 5 月 29 日借助 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 發現了 Zcash Orchard 隱私池中的這一缺陷，據悉該漏洞已潛伏多年，此前從未被察覺。若攻擊者率先發現，理論上可在 Zcash 的隱私池內任意偽造 ZEC。漏洞在數日內完成修補，目前無任何被利用的跡象。即便如此，相關細節公開後，ZEC 幣價仍大幅下挫，再次印證嚴重漏洞一旦公開，市場信心崩潰的速度可以有多快。

Claude Fable 5 於 6 月 10 日正式上線——這是 Anthropic 迄今最強大、據報道也是「最具風險性」的模型 Mythos 的公開安全版本，外界開始廣泛質疑：加密與 DeFi 生態中，還潛藏著多少類似漏洞尚未現形。

AI 如何改變漏洞發現的成本結構

AI 輔助研究可能讓 Zcash 案例中這類深藏多年的漏洞，在未來更容易、也更廉價地被挖掘出來。在加密市場，公開系統承載著巨大的資金體量，且依賴複雜的可組合基礎設施，隱藏的技術假設，可能就此轉化為真實可計的市場風險。

Zcash 案例之所以格外值得關注，不僅在於 AI 協助找到了漏洞，更在於這個漏洞此前已歷經業界頂尖專家的多輪審查仍未被察覺，Zcash 本就是加密領域技術最為複雜的隱私幣之一。對零知識證明系統進行審計，歷來需要稀缺且昂貴的頂尖人才，以及數週的人工分析。Hornby 透過 AI 輔助的工作流程，將上述過程壓縮至數日內完成。

在一個深度人工審查既耗時又昂貴、眾多協議難以按照其複雜程度頻繁委託審計的市場中，這一點意義深遠。同時，這把雙刃劍兩面皆鋒利：對防禦方而言，AI 可協助測試更多假設前提、追蹤更多邊緣案例，更充分覆蓋系統的攻擊面；對攻擊方而言，AI 可自動化偵察流程、縮短漏洞定位路徑，將更多精力釋放至仍需人類判斷介入的利用環節。

對加密市場而言，一旦嚴重漏洞被證明在歷經多輪審查後依然潛伏多年，更深層的隱憂隨之浮現，那些投資者原以為早已安全的系統中，還藏著什麼？

DeFi 的攻擊面遠不止於合約代碼

在一個漏洞愈發容易被發現與利用的世界裡，DeFi 的暴露程度尤為嚴峻。其核心特性——可組合性，即協議互相堆疊、共用彼此的資產、預言機與流動性——意味著單一組件的漏洞，不見得能被侷限在原處。

儘管與 AI 並無直接關聯，2026 年 4 月發生的 KelpDAO 2.92 億美元漏洞事件，清楚呈現了 AI 可能更容易完成「攻擊面繪製與探測」的那類廣域結構風險。事後分析顯示，受影響的 rsETH 合約代碼本身並無缺陷，問題根源在於 LayerZero 訊息傳遞機制背後的鏈下驗證節點基礎設施，使無抵押的 rsETH 得以被用作 Aave 中的抵押品，最終抽空了合法流動性。

無論 AI 在代碼讀寫方面的能力進化到何種程度，加密市場目前最大規模的損失事件，愈來愈頻繁地發生在代碼之外，驗證節點網路、節點基礎設施與運維依賴鏈。這將 AI 安全議題的討論邊界，從智能合約層面延伸至更廣：同樣能夠協助審計人員解讀合約的系統，也同樣能幫助攻擊者繪製依賴關係圖、探測鏈下基礎設施的薄弱環節。

當複雜性演變為市場風險

對於正在評估公鏈資產曝險的機構投資者而言，無論是質押策略、DeFi 策略，還是代幣化資產及基礎設施合作，AI 驅動的安全不確定性，正在使風險定價變得愈加複雜。就收益策略而言，一個對照歷史漏洞率看似具吸引力的收益，一旦考量到已審計系統中的嚴重缺陷可能以更快、更難預料的速度浮現，其吸引力便可能大幅縮水。

這種不確定性，可能進一步推動機構向私有鏈環境轉移，倒不一定是因為私有鏈天然更安全，而是因為其風險邊界更易界定，也更便於向監管機構解釋與說明。

私有鏈的局限在於，以解決一類問題為代價引入了另一類問題。公共 DeFi 攻擊面寬廣，但同時受益於開源審查、對抗性測試、活躍的漏洞懸賞計畫以及廣泛的社群監督。許可鏈縮小了攻擊面，卻也同步縮小了能夠審查代碼的人員池。而任何從私有網路回連至公鏈的跨鏈橋，都會在介面處重新引入風險。AI 或許能讓這些接縫更易監控，卻也同樣可能讓薄弱環節更容易被發現。

Bitcoin 在這一威脅環境中處於最保守的一端，但並非完全置身事外。錢包應用、閃電網路實作、託管軟體以及挖礦基礎設施，皆存在可供探測的攻擊面。Wrapped BTC 產品及 Bitcoin 周邊生態（包括側鏈）可能引入跨鏈橋、錨定機制或智能合約層面的額外風險假設，而這些，在 Bitcoin 基礎層上本就不存在。

關鍵差異在於：Bitcoin 的共識規則與基礎層實作已歷經逾十五年的反覆審視，且演化速度遠較多數 DeFi 系統緩慢。這並不代表 Bitcoin 固若金湯，但確實意味著，自動化工具所能攻擊的「快速演化、高度靈活」的暴露面積，在 Bitcoin 這裡要小得多。

AI 最終能讓加密市場更安全嗎？

隨著 AI 輔助研究使長期隱藏的漏洞更容易被發現，短期內更多嚴重缺陷可能將在用戶、投資者與開發者原本視為安全的系統中浮出水面。部分將透過負責任的漏洞披露流程（Responsible Disclosure）完成修補，另一部分則可能在遭到惡意利用後才公開。即便技術響應足夠迅速，如 Zcash 案例所示，初期的市場反應往往仍難以受控。

長遠來看，AI 有望讓嚴肅的安全工作變得更廉價、更具持續性。協議或許不再主要依賴高成本的一次性審計，而是能夠將對代碼、依賴項、跨鏈橋、私鑰及其他運維薄弱環節的自動化掃描，融入日常開發流程之中。這不會取代專業審計人員的角色，但可使深度安全覆蓋更加頻繁，並減少對稀缺專業人才的高度依賴。

AI 對 DeFi 而言，更可能扮演的角色不是終結者，而是催化劑，迫使整個行業邁向更加成熟的安全模型：複雜系統接受持續監控與測試，安全工作真正成為協議日常運作的一部分。

然而在過渡期間，局面可能相當動盪，更多的緊急補丁、更劇烈的市場反應，以及部分協議被迫快速證明其安全假設依然成立。