Bitcoin Core non riesce a usare i migliori modelli AI per difendersi dagli hacker. Ora oltre 40 organizzazioni del settore, con Block, Coinbase, Strategy, MARA, Galaxy, BitGo, Brink e Trezor tra i firmatari, chiedono ai laboratori AI di cambiare rotta. La richiesta di un accesso AI per sviluppatori Bitcoin arriva dopo settimane di attacchi informatici sempre più sofisticati contro l’infrastruttura crypto.
Summary
Punti chiave
- Il Bitcoin Policy Institute e più di 40 organizzazioni hanno pubblicato una lettera aperta il 10 agosto 2026 per chiedere ai laboratori AI un accesso fidato ai modelli AI frontier per Bitcoin
- Bitcoin garantisce oltre 1.000 miliardi di dollari in valore, ma i suoi sviluppatori restano bloccati dai guardrail dei sistemi AI pubblici
- Ad aprile 2026 gli hacker hanno rubato oltre 634 milioni di dollari da piattaforme crypto, il dato mensile peggiore dal caso Bybit
- Il ricercatore Rob Hamilton, CEO di AnchorWatch, ha dichiarato di essere stato costretto a tornare ai modelli open source cinesi dopo che OpenAI gli ha limitato l’accesso
- Bitcoin Red Team ha già individuato 1.288 vulnerabilità critiche e ad alto rischio nell’ecosistema Bitcoin
Le aziende crypto spingono per l’accesso anticipato ai modelli AI frontier per gli sviluppatori Bitcoin
La coalizione non chiede un accesso pubblico illimitato a modelli AI con capacità cyber avanzate. Chiede invece un programma controllato: accesso anticipato ai modelli di cybersecurity più capaci, potenza di calcolo adeguata, ambienti di ricerca sicuri e canali diretti con i team di sicurezza dei laboratori AI. Sono le stesse risorse che permetterebbero ai ricercatori verificati di analizzare wallet Bitcoin, infrastrutture di pagamento e altro software open-source prima che gli attaccanti possano sfruttare le falle appena scoperte.
“Le ultime settimane hanno reso questa necessità del tutto evidente”, ha scritto il Bitcoin Policy Institute nella lettera aperta pubblicata lunedì 10 agosto. Il documento sottolinea che l’infrastruttura finanziaria open-source sostiene servizi digitali e finanziari critici, mentre Bitcoin da solo protegge oltre 1.000 miliardi di dollari in valore. Una singola vulnerabilità in questo software, avvertono i firmatari, può mettere a rischio i risparmi di una vita.
Accesso limitato per sviluppatori Bitcoin Core a causa delle restrizioni AI
Molti difensori degli asset digitali, inclusi gli sviluppatori di Bitcoin Core, non hanno accesso ai programmi cyber dei laboratori AI e vengono spesso bloccati dai guardrail imposti sui sistemi frontier disponibili al pubblico. Il risultato è che devono affidarsi a modelli open-weight meno capaci rispetto a quelli usati, secondo quanto denunciato dalla coalizione, anche da attori malevoli con risorse tecniche avanzate.
Il caso più emblematico è quello di Rob Hamilton, CEO di AnchorWatch e figura centrale del progetto volontario Bitcoin Red Team. Hamilton aveva iniziato a integrare le funzionalità Trust & Cyber di OpenAI nel proprio lavoro di analisi del codice, salvo trovarsi l’accesso limitato la mattina seguente. “Mi guasta profondamente come americano patriottico dover tornare a usare modelli open source cinesi per condurre le mie ricerche a protezione dell’infrastruttura Bitcoin”, ha scritto su X.
Richiesta di programmi di accesso fidato per i difensori dell’infrastruttura finanziaria open-source
I firmatari hanno chiesto ai laboratori AI frontier di “istituire o espandere programmi permanenti di accesso fidato per difensori qualificati dell’infrastruttura finanziaria open-source“. Nessun laboratorio AI di primo piano ha ancora annunciato pubblicamente un programma che risponda in modo specifico a questa richiesta.
Il ruolo cruciale della cybersecurity con frontier AI contro gli attacchi crescenti in crypto
I modelli AI più avanzati stanno cambiando le regole del gioco nella ricerca sulla sicurezza informatica, ma il vantaggio non è solo dei difensori. La lettera spiega che questi sistemi possono analizzare enormi basi di codice, individuare potenziali debolezze e accelerare lavori tecnici complessi tanto per chi protegge quanto per chi attacca.
Frontier AI migliora l’individuazione di vulnerabilità ma aiuta anche gli avversari
Secondo il Bitcoin Policy Institute, la sicurezza AI crypto potrebbe diventare “una delle tecnologie defensive più potenti mai sviluppate”. Il BPI ha ricevuto diverse segnalazioni indipendenti da maintainer open-source che descrivono attori sofisticati, inclusi possibili avversari stranieri, che utilizzano capacità AI avanzate per sostenere attacchi prolungati nel tempo.
Qui si gioca una partita strategica non banale. I modelli locali, eseguiti su hardware privato, creano una sfida particolare per i fornitori: un attaccante che usa un modello open-source su una propria infrastruttura non è soggetto al monitoraggio, alle restrizioni d’uso o alle sospensioni di account che i servizi AI commerciali possono imporre. Restringere l’accesso ai ricercatori fidati offre quindi una protezione limitata se i malintenzionati possono comunque affidarsi a modelli locali o eludere i controlli commerciali, mentre chi lavora per la difesa resta bloccato fuori dai sistemi più capaci.
Rischio che i difensori restino indietro senza accesso dedicato
“Senza programmi di accesso dedicati, i difensori potrebbero non disporre degli strumenti necessari per stare al passo con le minacce in continua evoluzione all’infrastruttura che gestiscono”, si legge nella lettera. È un avvertimento che pesa ancora di più considerando chi ha firmato l’appello: società quotate o basate negli Stati Uniti con una forte esposizione all’infrastruttura Bitcoin, tra cui Coinbase, Strategy, Block, MARA e Galaxy. Un attacco riuscito potrebbe colpire clienti americani, custodian istituzionali e investitori, anche quando il software vulnerabile è mantenuto da una comunità open-source globale e non da un’azienda singola.
L’aumento recente degli attacchi hacker e l’impatto dell’AI sulla vulnerabilità crypto
I numeri raccontano una tendenza che si aggrava mese dopo mese. Ad aprile 2026 il settore ha registrato un’ondata di attacchi record, con oltre 634 milioni di dollari sottratti da piattaforme crypto: il totale mensile più alto dal caso Bybit, che secondo i dati DefiLlama aveva contribuito a portare le perdite a circa 1,4 miliardi di dollari nel febbraio 2025.
Ad aprile 2026 furti record su piattaforme crypto
Le vicende recenti confermano quanto le vulnerabilità nel software open-source possano restare invisibili per anni. Un errore nel firmware dei wallet hardware Coldcard ha indebolito l’entropia usata per generare le seed phrase, permettendo agli attaccanti di restringere drasticamente il numero di chiavi possibili da testare e svuotare i wallet senza accesso fisico ai dispositivi. Galaxy Research ha stimato furti confermati per 1.596 BTC legati a Coldcard, con un’ulteriore ondata sospetta che potrebbe portare le perdite complessive a circa 2.055 BTC. L’errore, secondo quanto riportato, era presente fin dal 2021.
Nuovi modelli AI alimentano una “apocalisse di vulnerabilità” nel settore crypto
Modelli come Claude Opus 4.8 e ChatGPT 5.5 hanno contribuito a quella che Mitchell Amador, CEO della piattaforma di bug bounty Immunefi, ha definito una “apocalisse di vulnerabilità” per l’industria crypto. L’analisi assistita dall’AI ha permesso di ampliare gli scrutini oltre i singoli difetti scoperti: il volontario Bitcoin Red Team ha riportato 4.962 potenziali problemi individuati in 390 progetti legati a Bitcoin in meno di 30 ore di revisione del codice assistita da AI, con 720 casi classificati inizialmente come severità alta o critica. Al Saturday più recente, il conteggio complessivo delle vulnerabilità critiche e ad alto rischio identificate dal gruppo è salito a 1.288.
Immunefi ha stimato perdite per circa 110 milioni di dollari legate a hack nel solo mese di luglio, con 164 incidenti registrati fino al 3 agosto e una proiezione che porterebbe il numero di attacchi superiori al milione di dollari a un record di 114 casi nel 2026.
Accanto alla richiesta di accesso AI, il settore ha già mosso risorse finanziarie proprie: Strategy, BlackRock, Coinbase e altre sei aziende hanno costituito il Bitcoin Security Consortium, impegnando 15 milioni di dollari in tre anni per finanziare sviluppatori e ricercatori concentrati sulla sicurezza a lungo termine di Bitcoin, con un focus iniziale sulla crittografia post-quantistica. Galaxy ha aperto separatamente un fondo da 5 milioni di dollari dedicato a nuovi sistemi di firma, strumenti di migrazione dei wallet, audit e ricerca su protezioni resistenti al calcolo quantistico.
Resta però il nodo di fondo: i finanziamenti aiutano, ma senza accesso diretto ai modelli AI più capaci, i ricercatori indipendenti continuano a lavorare con un passo indietro rispetto a chi attacca. La decisione dei laboratori AI su come e se rispondere a questa richiesta determinerà se i difensori dell’ecosistema Bitcoin riusciranno a colmare quel divario prima che altre vulnerabilità come quella di Coldcard vengano scoperte da chi ha interesse a sfruttarle, e non a segnalarle.
FAQ
Perché le aziende crypto chiedono un accesso anticipato ai modelli AI frontier?
L’obiettivo è permettere agli sviluppatori Bitcoin e ai difensori open-source di individuare e correggere le vulnerabilità più rapidamente, in un contesto di attacchi informatici sempre più assistiti dall’intelligenza artificiale.
Quali limiti affrontano oggi gli sviluppatori di Bitcoin Core riguardo agli strumenti AI?
Hanno un accesso limitato ai modelli AI più avanzati perché i sistemi disponibili al pubblico impongono guardrail che restringono la ricerca sulla cybersecurity.
Come ha influito la frontier AI sulla cybersecurity delle criptovalute di recente?
La frontier AI accelera la scoperta di vulnerabilità, ma permette anche agli avversari di sostenere attacchi sempre più sofisticati e prolungati.
Quali sono state alcune delle principali perdite crypto legate ad attacchi informatici nel 2026?
Ad aprile 2026 gli hacker hanno sottratto oltre 634 milioni di dollari da piattaforme crypto, il totale mensile più alto dai tempi dei precedenti grandi attacchi come quello a Bybit.
Contenuto realizzato con l’assistenza dell’intelligenza artificiale e con revisione editoriale umana.
