2026 đe dọa tính toán lượng tử đối với Bitcoin? Grayscale: ít nhất còn phải chờ thêm 4 năm nữa mới có thể xảy ra

投資公司灰度(Grayscale)在其 2026 年數位資產展望報告中稱量子計算是未來一年的「障眼法」,明確表示該技術構成長期密碼學挑戰,但預計不會在 2026 年影響加密貨幣市場價格。該報告引用估計數據表明,在 2030 年之前,能夠破解比特幣密碼的量子系統不太可能出現。

恐慌與現實:量子威脅被誇大了嗎?

2026量子計算威脅比特幣

近期關於量子計算可能破解比特幣的擔憂在社群中發酵,部分源於 Google 最新發布的量子晶片 Willow 的進展。然而,Grayscale 的報告為這種恐慌情緒潑了一盆冷水。該資產管理公司明確指出,儘管量子威脅確實存在,但不太可能在短期內影響加密貨幣市場或估值。

這種澄清對於理解量子計算與區塊鏈安全的關係至關重要。量子計算的威脅並非空穴來風,密碼學家們長期以來一直警告說,功能足夠強大的量子電腦可能會破解用於保護比特幣和其他區塊鏈的公鑰密碼。在這種情況下,研究人員表示,攻擊者原則上可以從公開可見的資訊中推導出私鑰。

安德森·霍洛維茨基金的研究合夥人、喬治城大學副教授賈斯汀·泰勒解釋:「量子電腦能做到的事情——而這與比特幣息息相關——就是偽造比特幣目前使用的數位簽名。擁有量子計算機的人可以授權一筆交易,將你帳戶中的所有比特幣取走,或者在你沒有授權的情況下進行交易。這就是令人擔憂的地方。」

然而,理論上的可能性與實際威脅之間存在巨大差距。Grayscale 的報告強調,當前的量子計算技術距離達到破解比特幣所需的算力水平還有相當長的距離。這種差距不是幾個月或一兩年能夠彌補的,而是需要至少到 2030 年才有可能實現的技術突破。

2026 vs 2030:技術門檻的真實時間線

Grayscale 報告中最關鍵的判斷是時間線預測。報告稱,雖然對後量子密碼學的研究將會持續並可能加速,但最早也要到 2030 年才有可能出現能夠破解比特幣密碼的量子電腦。這個判斷並非 Grayscale 的臆測,而是基於 DARPA(美國國防高等研究計劃署)的量子基準測試工作中引用的時間表。

為何 2026 不可能出現威脅?這涉及量子計算的技術門檻。破解比特幣的 SHA-256 哈希算法和 ECDSA(橢圓曲線數位簽名算法)需要的不僅是量子比特數量,更關鍵的是量子比特的質量、錯誤率和相干時間。當前最先進的量子計算機雖然已經達到數百個量子比特,但錯誤率仍然過高,無法執行破解比特幣所需的複雜運算。

根據學術估計,破解比特幣需要約 1300 萬個物理量子比特,並且需要在幾小時內完成計算。考慮到當前量子計算的發展速度和技術瓶頸,2030 年被視為較為樂觀的預測,而實際時間可能更晚。因此,2026 年的威脅論確實如 Grayscale 所說是「障眼法」。

量子威脅時間線分析

2026 年現狀: 量子計算仍處於實驗室階段,錯誤率過高,無法執行破解比特幣所需的長時間穩定運算。大多數區塊鏈已開始研究後量子密碼升級,但不會因緊急威脅而倉促實施。

2030 年預期: 根據 DARPA 和學術界估計,這是能夠破解比特幣密碼的量子系統可能出現的最早時間點。區塊鏈社群需在此前完成後量子密碼學升級。

長期準備: Grayscale 表示大多數區塊鏈最終都需要進行後量子密碼升級。這是一個漸進的過程,而非緊急響應。比特幣社群已經開始討論相關提案,但實施時間表仍較為寬裕。

投資影響:為何 2026 市場不會因量子恐慌崩盤

Grayscale 有理由緩解人們對量子運算的擔憂,因為它透過不斷增長的加密貨幣交易所交易產品線,擴大了加密貨幣市場對零售和機構投資者的影響,其中包括今年推出的與狗狗幣、瑞波幣和 Chainlink 相關的基金。作為主要的加密資產管理公司,Grayscale 的觀點對投資者情緒具有重要影響。

報告明確指出,由於量子威脅不太可能在 2030 年之前成為現實,因此 2026 年加密貨幣價格不會因此受到影響。這對投資者意味著幾個重要信號。首先,短期內不需要因量子恐慌而拋售加密資產。其次,任何利用量子威脅製造的 FUD(恐懼、不確定和懷疑)都應被視為市場操縱或信息不對稱。第三,長期投資者應關注區塊鏈項目是否在進行後量子密碼學研究,但這不應成為 2026 年投資決策的主要考量。

Grayscale 的報告呼應了許多區塊鏈開發者的觀點。比特幣核心開發者和以太坊研究團隊都已表示,量子威脅是需要準備但不必恐慌的長期議題。實際上,密碼學界對後量子算法的研究已經相當成熟,美國國家標準與技術研究院(NIST)已經發布了後量子密碼標準,區塊鏈整合這些標準只是時間和共識問題。

對於 2026 年的投資者而言,更需要關注的是宏觀經濟環境、監管政策、機構採用和實際應用場景的發展,而非尚在實驗室階段的量子計算威脅。

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