比特币公司高管和开源开发者近期公开表示，在防御性网络安全工作上，中国 AI 模型目前正超过受限制的美国前沿系统，研究人员为了保护关键比特币基础设施，被迫转向这类模型。
AnchorWatch CEO Rob Hamilton 表示，美国 AI 的限制已严重影响研究工作。他说，在接入 OpenAI 的 trusted cyber program 之后——而且他几个月前就已完成 KYC——他仍在继续分析一个自己已经负责任披露过的代码库时被阻止。
Hamilton 写道：「作为一个有爱国心的美国人，不得不这么做让我非常难受，但我会重新使用中国开源模型开展研究，以保护比特币基础设施。黑帽不会受这些问题影响，受影响的是白帽。」
几天后，他获得了 OpenAI 的「Daybreak Blue」网络安全模型访问权限，但在对比特币基础设施进行 red-teaming 时，19 分钟内又一次被拦截。
Bull Bitcoin 创始人 Francis Pouliot 也公开批评了这一现状。Bull Bitcoin 是一家专注自托管基础设施的比特币专营交易所。Pouliot 发文称：「我从没见过 OpenAI 现在这样。已经离谱到难以置信了。不只是安全问题，凡是和比特币有关的内容都不行。」
他还写道：「如果美国 AI 行业不改变这条路，就彻底完了。」随后又补充「Open-source Chinese LLMs. [orange heart emoji]」，意思是 Kimi K3 这类中国开放模型对比特币领域的工作确实有帮助。
在后续表述中，Pouliot 进一步介绍说，他正在审计的一个项目中，中国开源模型识别出一个可盗取资金的 exploit，在 regtest 环境中演示了利用过程，并协助完成修补；而他付费使用的美国模型在审查同一补丁时则拒绝配合。
为 AnchorWatch 开发并参与 Bitcoin Core 的贡献者 PortlandHODL 也公开提到两类模型之间的表现差距。他写道：「美国前沿 AI 模型：『你说得完全对！』中国开放模型：『发现 78 个关键漏洞。』这背后的含义难以估量。」
在后续发文中，他又表示，自己感觉「现在基本是在请求 Xi 不要让我的软件被黑」，并呼吁 OpenAI 和 Anthropic 为从事防御性安全工作的美国公民建立合适的访问机制。
Galaxy firmwide research 负责人 Alex Thorn 签署了 Bitcoin Policy Institute 近期发布的一封公开信。这封信要求前沿模型向开源防御者开放可信访问。他写道：「美国人不该为了保护自己、项目、公司或客户免受网络攻击，而不得不依赖中国 AI。RED TEAM NEEDS THE MODELS。」
Bitcoin Policy Institute 发布公开信
8 月 10 日，关注比特币政策、近来也聚焦 AI 议题的智库 Bitcoin Policy Institute 发布了一封公开信。公开信获得数字资产生态中 70 多家机构联署，涵盖大型托管机构、交易所、矿业公司和开源开发团体。
信中呼吁前沿 AI 实验室为合格的开源和数字资产防御者建立清晰的 trusted-access programs。公开信认为，现有的限制和安全护栏让合法安全研究人员无法使用最强的模型，被迫依赖能力较弱的开放权重替代方案，而更成熟的攻击者并不会遭遇相同限制。
联署方要求获得对具备网络安全能力模型的提前访问权限、足够的算力、可用于代码审查的安全环境，以及与实验室安全团队的直接沟通渠道。联署方表示，如果防御者能获得公平访问，前沿 AI 可能成为现阶段最强大的防御技术之一。
上述表态反映出比特币安全研究社区中一个更广泛的趋势：OpenAI 和 Anthropic 的美国模型经常拒绝或限制合法的防御性工作，甚至包括那些本应已获得明确访问权限的用户；而 Kimi K3 等中国模型没有同样的护栏限制，并已经给出了可验证的结果。
报道还提到，对中国模型托管基础设施可能构成攻击向量的担忧，可以通过部署方式缓解。因为这些模型是开源的，可以运行在美国托管的数据中心。如果这一趋势持续，可能对美国 AI 市场形成威胁。
Coldcard 漏洞后，比特币生态启动大规模响应
比特币行业的网络安全压力，在 Coldcard 硬件钱包固件缺陷被利用后迅速加剧。报道称，这一利用自 7 月 30 日开始，因生成种子时熵不足，导致超过 1 亿美元的比特币被盗。Bitcoin Magazine 当时发布了紧急提示，敦促受影响用户迁移资金，标题为「COLDCARD SECURITY RISK: IMMEDIATE ACTION REQUIRED」。
随后，一个名为 Bitcoin Red Team 的志愿者行动组成立，由开源开发者 Calle 和 Rob Hamilton 牵头。Calle 也是 Cashu 的创建者以及 Bitchat Android 版本的开发者。
该团队对比特币开源代码仓库开展了大规模、AI 辅助的审计工作。报道称，团队把 Kimi K3 作为主要工作模型，同时有限使用西方系统。Bitcoin Magazine 先前报道显示，这项行动在数百个项目中发现了数千条问题，其中包括数十个关键问题，相关支出主要由 OpenSats 承担。
截至 8 月 8 日，在数十名贡献者参与、累计工作超过 100 小时后，团队称已扫描 501 个项目，生成 7,958 条发现，其中 1,280 条被评为高危或关键严重级别。其算力支出的绝大部分仍流向中国开放权重模型。
Red Team 行动带出的几项结论
最新一轮总结中，Calle 分享了这段高强度 red-team 周期的经验。他表示，这项行动实际上已经完成了对几乎整个比特币开源版图的基础扫描，容易发现的问题基本已经被清理得差不多了。
他还写道，各项目维护者已经验证了许多关键和高危报告，而不同项目的响应速度差异很大，这本身也能反映项目整体健康度。
其中一项核心结论是，每个项目都需要建立自己的长期 AI 审计流程。那些几个月前就开始进行这类审查的项目，当前处境明显更强。无人维护的代码仓库，则应被视为很可能已经失效且不可靠。
Calle 还警告，开源安全审查纯靠人工的时代已经结束。如今验证成本实际上已经接近于零，面对信息过载，开发者需要用 AI 处理，而不是抱怨 PR 噪音。
他认为，多个并行且多样化的人类方法结合起来，依然是寻找漏洞的最强方式，而外部 red-teaming 很可能会长期存在。
Calle 还多次强调，开发者应该停止用 C 编写安全关键代码。在后续发文中，他解释说：「我们正在 C 项目里发现内存安全漏洞，而这些漏洞在许多其他语言中默认就会被阻止。过去，发现一个简单的缓冲区溢出还不够，你还需要一名技术很强的黑客把它变成可端到端利用的 exploit。今天，这只需要一个 prompt。」
报道最后指出，比特币是首个正面面对「长期积累的人类代码」与「前沿 AI 能力」碰撞的大型开源生态，软件行业的其他部分预计也会陆续遇到同样问题。
