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过去一年，关于人工智能可能改变加密攻击格局的讨论持续升温。有人担心，随着更强大的AI模型进入市场，自动化漏洞扫描、智能攻击脚本生成等能力会让DeFi行业迎来一轮前所未有的安全冲击。

但现实走势似乎没有完全按照最悲观的剧本发展。

Dragonfly合伙人Haseeb近日表示，GLM 5.2、Fable、GPT 5.6等AI模型已经陆续上线，并且被攻击者实际应用于安全攻击场景，但此前市场担忧的“DeFi黑客末日”并没有出现。

从数据表现来看，2026年DeFi被盗资金规模按照当前速度年化计算，低于2025年的水平，整体仍处于过去几年攻击损失的历史区间内。AI确实降低了一部分攻击门槛，但并没有直接带来大规模资金失守。

这背后反映的是一个更复杂的变化。

过去DeFi黑客攻击往往集中在大型协议，因为头部项目锁仓资产规模巨大，一次漏洞利用可能带来数千万甚至上亿美元收益。攻击者投入大量时间研究智能合约漏洞，寻找高价值目标。

现在，攻击逻辑正在发生转向。

Haseeb指出，虽然攻击事件数量有所增加，但单次攻击造成的损失明显下降。越来越多攻击者开始瞄准小型协议、长期缺乏维护的项目，甚至是已经停止运营但仍留有资金的合约。

对于攻击者来说，这是一笔重新计算后的生意。

大型DeFi协议经过多轮安全事件洗礼，已经建立起更成熟的审计体系、监控机制和风险响应流程。漏洞赏金计划、安全团队投入以及多重审查流程，都提高了攻击成本。

相反，一些小型项目可能上线后就进入“无人维护”状态。代码仍然运行，资金仍然存在，但安全投入已经停止。这类协议成为AI工具更容易放大的攻击入口。

这也解释了为什么行业整体损失没有随着AI能力提升而同步扩大。

AI带来的变化，更像是在提高攻击效率，而不是直接创造新的攻击规模。对于缺乏防护的项目，它可能让漏洞发现更快；但对于已经具备安全能力的头部协议，AI同样可以被用于代码审查、漏洞检测和风险管理。

从年度数据来看，DeFi黑客攻击的中位损失规模正在持续下降，行业正在从过去的“大额单点爆破”，转向“小型协议持续暴露风险”的阶段。

这和传统互联网安全的发展路径有些类似。早期攻击者喜欢寻找大型平台漏洞，因为收益最高；随着安全体系完善，攻击活动逐渐转向薄弱环节。加密行业正在经历类似过程，只是速度更快。

当然，这并不意味着DeFi已经进入安全时代。智能合约风险、跨链漏洞、权限管理问题仍然存在，新的攻击方式也可能随着AI能力升级而出现。

但当前的市场信号说明，风险正在重新分布。

Haseeb认为，对于资金存放在具备持续安全投入能力的大型协议中，用户面临的风险并没有明显恶化。从单个资产安全角度看，DeFi生态并没有因为AI攻击工具出现而整体倒退。

未来真正需要关注的，可能不是AI是否会制造“超级黑客”，而是哪些项目有能力跟上安全竞争的速度。

在这个阶段，DeFi安全的分水岭正在从“有没有代码审计”，转向“有没有长期维护和持续投入”。这或许会成为下一轮行业淘汰的重要标准。