以太坊的未来、安全与 AI：Vitalik 在 Devcon 香港分会场的问答实录

作者：ETHTAO

原文链接：https://x.com/Ethtao_Ethtao/status/2120095835912564887

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在 2026 年 11 月 3 日 Devcon 香港分会场，我们围绕以太坊的未来、安全、隐私、去中心化以及 AI 等话题展开了一系列深入讨论。

活动现场，社区成员提出了多个值得深思的问题，并通过线上连线的方式与 Vitalik Buterin 进行交流。Vitalik 针对这些问题分享了自己的观点与思考。

我们整理出了现场的社区提问与 Vitalik 的回应，希望通过这些对话，呈现以太坊社区正在关注的关键议题，以及对未来发展方向的思考。

Question 01 | 如果以太坊存在一个“致命开关”，今天它最可能是什么？是破解密码学安全的量子计算突破、大规模断网，还是稳定币发行方介入治理、推动违背以太坊核心价值的改变？ 还有哪些情景会让网络承受极端压力，甚至威胁其生存？如果强大的参与者蓄意攻击，以太坊最大的弱点在哪里？

提问人：Yudai Suzuki

Vitalik Buterin：我觉得这一点非常有意思。区块链有一个很特别的特点：很多项目其实在十年前就已经存在了，或者说早在十年前就已经启动。虽然现在我们可能早已忘记了它们，但这些项目依然在运行，而且可能仍然拥有一千万甚至一亿美元的价值。

但我认为，这恰恰引出了一个值得我们警惕的问题：在去中心化这个基础领域，项目能够长期存续，并不意味着它们就真正为世界创造了价值。很多项目仍然在持续投入大量时间和资源，却没有给世界带来太大的实际贡献。这让我感到担忧。

当然，如果区块链本身出现 Bug，导致整个网络无法正常运行，后果会非常严重；如果链上的应用出现 Bug，也可能造成巨大的损失。但即使如此，区块链本身仍然可能继续存在。

所以，我认为现在真正重要的问题是区块链的安全性。只有确保安全，区块链的存在和发展才真正有意义。

在我看来，区块链相较于其他技术，真正具有独特优势的地方主要有三个：第一是安全性，第二是应用价值，第三是去中心化。如果一条链无法在这些方面体现出优势，那么它的发展就会面临问题。

现在 AI 也在颠覆这个世界，我们重新思考很多事情，思考以太坊的应用，以太坊加 AI 可以做什么。

Question 02 | 我们如何改进 DeFi 的风险基础设施？

提问人：Dr Imraan Umar

Vitalik Buterin：我认为，DeFi 面临的最大挑战始终是安全问题。本质上，各种 DeFi 协议和系统能够为用户带来一定的收益，比如 3% 或 6% 的年化收益率（APY）。但真正关键的，从来不是 4% 和 5% 的年化收益率之间有什么差别，而是风险——一旦出现问题，用户可能面临 100% 的本金损失。这才是大家最需要担心的事情。

尤其是在当下，随着 AI 技术的发展，利用 AI 发起攻击、寻找系统漏洞的情况越来越多。我认为，市场可能会出现一种趋势：人们对风险变得更加敏感，甚至对各种 DeFi 协议失去信心，开始寻求更简单、更安全的选择。我们可能会看到越来越多的人选择退出 DeFi、撤出资金，进入 Justin 所说的“Bunker Mode”（堡垒模式）。

如果我们不希望这种情况发生，就必须真正确保这些系统足够安全。

我认为，过去五年里，智能合约安全已经取得了非常显著的进步。以前，智能合约漏洞和安全事故相当常见；而现在，对于那些真正重视安全的项目来说，智能合约漏洞已经变得少见得多。如今我们看到的很多攻击事件，问题往往并不出在智能合约本身，而是源于协议中的其他环节，或者某些中心化组件。

此外，我认为预言机（Oracle）也是一个需要投入更多关注的领域。我们需要进一步强化 DeFi 的基础设施，尽可能减少对单一可信方的依赖，让整个系统真正实现信任最小化（Trust Minimization）。这是非常重要的一环。

而且，这里面其实还有不同的技术路径和设计维度。今年早些时候，我曾提出一个想法：我们应该尝试更多地使用期权（Options）来构建 DeFi 产品，而不是依赖 CDP（抵押债务头寸）模式。

原因在于，使用期权时，我们不需要依赖实时预言机，只需要使用更新频率较低的慢速预言机（Slow Oracles）即可。而慢速预言机在安全性方面更容易得到保障。

所以，我认为我们需要从多个维度持续思考和改进这些问题。归根结底，如果我们能够证明，DeFi 在各个安全维度上至少能够达到传统金融（TradFi）的安全水平，那么 DeFi 就有机会取得真正巨大的成功。

Question 03 | 证明成本可能每两年降低 10 倍。三年后，今天的哪些设计决策会显得明显不合理？我们在哪些方面过度设计了？

提问人：Ted Chen

Vitalik Buterin：我认为，我们其实已经在一些决策上验证了这一点。比如说，在过去四到六个月里，我们就有一个已经改变了原有判断的例子，那就是 Poseidon 哈希函数。

当时，我们决定采用一种专门设计的哈希函数，目的是让它更适合零知识证明（ZK Proof）的计算，提高证明效率。但后来我们发现，这个哈希函数实际上已经被证明存在安全问题，或者说，它的安全性远比我们最初预期的要弱。

此外，零知识证明（ZK Proof）的性能提升其实也超出了我们最初的预期，对吧？从那以后，我们基本上就转向了使用常规的、传统的高性能哈希函数。

换句话说，我们不再为了适配 ZK-SNARKs 而专门设计协议，而是越来越倾向于按照常规方式设计协议，再反过来优化 ZK-SNARKs，让它们能够尽可能高效地处理这些协议所需的计算。这种方式带来了更高的安全性，设计也更加简单，整体效果反而更好。

Question 04 | 普通用户的钱包如何平滑过渡到抗量子签名？按照面向 2029 年的 Lean Ethereum 路线图，哪条路径最可能率先大规模落地：基于格的密码学，还是基于哈希的签名结合零知识证明？

提问人：DeBox

Vitalik Buterin：接下来，我想谈谈另一个问题。我一直以来的观点是：哈希函数（Hash Functions）是构建整个密码学体系最安全、最稳妥的基础。

这是因为哈希函数本身不具备任何特定的数学结构，攻击者很难利用某种数学结构上的弱点来发起攻击。它们的设计初衷，就是尽可能接近随机函数的行为。

还有一个原因是，很多使用其他密码学原语的方案，其实同样依赖哈希函数。例如，ML-DSA（基于模格的数字签名算法）就依赖哈希函数；甚至在今天，基于椭圆曲线的数字签名，也需要先对消息进行哈希处理。

因此，如果我们希望采取一种更加保守的安全策略，尽可能减少底层依赖，那么最好只依赖一种密码学基础原语，而最简单、最稳妥的选择就是哈希函数。

从目前的情况来看，未来以太坊很可能会采用一种标准的 Keccak 哈希函数，作为整个密码学体系的核心基础。当然，这个方向未来仍然存在调整的可能性。

另外，目前已经有一个可运行的实现版本，涵盖了以太坊相关组件，但暂时还不包括签名方案。这意味着，如果钱包现在就希望转向后量子签名（Post-Quantum Signatures），至少已经有早期的实验性代码可以供开发者使用。

接下来，我们的计划是尽可能加快这套方案的成熟，并通过 HackerOne 和相关框架，推动它真正落地，让更多用户能够使用，同时确保它具备良好的用户体验。

Question 05 | 你如何看待 AI Agent 的未来包括 ERC-8004？还有哪些可以进一步改进的方向？

提问人：baoger

Vitalik Buterin：我认为，未来的应用一定会越来越多地涉及 AI。AI 很可能会成为一种全新的用户交互界面（UI），越来越多的操作都将直接通过 AI 来完成。

我也认为，AI 为各类服务自动付费是未来必然会发生的事情。事实上，这一趋势已经开始出现，我们也正在看到越来越多的协议致力于制定相关标准，以规范这类支付行为。

如果我们从以太坊能够发挥什么作用的角度来思考这个问题，有一点非常重要：传统金融体系同样会出现 Agent-to-Agent（智能体之间）的支付场景。例如，Stripe 已经开始探索这类应用。未来，传统金融机构也会支持智能体代表用户发起支付，并通过 API Key、权限管理等方式，对支付行为进行授权和限制。虽然这些权限会受到一定约束，但相关功能一定会存在。

因此，我们始终应该问自己一个问题：以太坊能够实现什么，而传统金融做不到？我认为，其中一个重要答案是隐私，另一个就是智能合约。

我认为，未来很可能有大量 DeFi 应用最终会演变成这样一种形态：链上成为一个统一的、开放的订单簿。任何人都可以通过发布智能合约来创建订单，而用户则可以部署自己的 AI Agent，让它们自动扫描链上的各种智能合约，并判断哪些交易或条件值得接受。

我认为，深入思考这种未来的发展模式会非常有意思，而且也十分重要。

所以，总的来说，我认为智能体之间的商业活动（Agent-to-Agent Commerce）、支付与交易，以及相关的注册和应用场景，都非常值得探索。

我们应该继续深入思考，尤其要从以太坊的独特优势出发，思考一个关键问题：以太坊今天能够做到什么，是 Stripe 即使到了六个月之后也无法做到的。

Question 06 | 我曾使用全同态加密（FHE）开发隐私应用。对于资源有限的小团队，你会优先选择哪个日常场景，实现默认隐私保护？又该如何验证真实的用户需求？

提问人：yoona

Vitalik Buterin：我认为，FHE（全同态加密）真正适合发挥作用的应用场景，很多可能还需要更长时间才能成熟，而且往往不局限于金融领域。例如，在一些涉及大量个人隐私数据的场景中，我们希望在保护数据隐私的前提下进行计算。这可能包括去中心化科学（DeSci）、统计分析、数据收集以及各类研究项目。在这些场景中，我们既希望能够利用人们的数据开展计算和研究，又必须保护他们的隐私。

不过，我认为 FHE 面临的挑战主要有两个。第一个挑战是计算开销较高。不过，我认为这一点是可以接受和解决的，额外的性能开销总体上是可控的。第二个挑战则更加棘手：我们始终需要有一组人掌握解密密钥，负责对计算结果进行解密。 如何建立这样一个可信的密钥管理群体，确保他们不会被攻击、密钥不会遭到窃取，同时让用户相信这套机制足够安全，是一个非常困难的问题。

毕竟，现在发生的密钥泄露和被盗事件实在太多了。因此，如何建立可信的解密机制，是 FHE 落地过程中一个很大的挑战。

我认为，FHE 在某些特定应用中确实非常有价值，但我发现，很多项目在实际落地时都会遇到这个问题。我知道有一个去中心化科学项目也遇到了类似的困难，最终觉得解决起来过于复杂，于是不得不大幅降低安全标准，把相关参数降低到两三之类的水平。

因此，我个人的看法是，对于很多应用场景，也许在未来一到两年内，会有一种更有效的方案：将目前最好的混淆协议（Obfuscation Protoco