GPT-5 y Claude AI encuentran fallos de día cero por valor de millones de dólares en contratos inteligentes de Ethereum
Los modelos frontier de IA — GPT-5 de OpenAI y Claude (Sonnet 4.5 / Opus 4.5) de Anthropic — han demostrado la capacidad de encontrar y elaborar de forma autónoma exploits funcionales contra contratos inteligentes compatibles con Ethereum en entornos simulados. Un proyecto conjunto del equipo rojo de Anthropic y el programa Machine Learning Alignment & Theory Scholars (MATS) creó SCONE-bench (Smart CONtracts Exploitation benchmark) y probó 405 contratos históricamente explotados (2020–2025); entre 10 modelos produjeron exploits para 207 contratos, simulando 550,1 millones de dólares en valor comprometido. Para contratos publicados después de los cortes de entrenamiento de los modelos, los mejores sistemas (Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 y GPT-5) comprometieron 19 de 34 contratos, simulando unos 4,6 millones de dólares en robos.
Pruebas extendidas se dirigieron a 2.849 contratos desplegados recientemente sin fallos reportados. Sonnet 4.5 y GPT-5 encontraron dos vulnerabilidades zero-day desconocidas hasta entonces, generando beneficios simulados cercanos a 3.694 dólares (el coste de la API de GPT-5 en esa prueba fue de 3.476 dólares). La arquitectura Claude también mostró grandes mejoras de eficiencia, reduciendo el coste en tokens por exploit exitoso en ~70% frente a hace seis meses y permitiendo aproximadamente 3,4× más ataques con el mismo presupuesto de cómputo. Todos los experimentos se ejecutaron en blockchains simuladas aisladas para prevenir daño en el mundo real.
Implicaciones para los traders: la IA reduce materialmente el coste y escala la automatización de exploits de contratos inteligentes, incrementando el riesgo cibernético sistémico para DeFi y los activos on-chain —especialmente para contratos recientemente desplegados o sin auditar. Acciones inmediatas para traders: favorecer protocolos auditados y probados en batalla, monitorizar alertas de exploits y flujos on-chain, ajustar el tamaño de las posiciones para la exposición a proyectos nuevos y vigilar la rápida adopción de herramientas de seguridad impulsadas por IA que podrían cambiar los plazos de detección y remediación. Palabras clave SEO: seguridad IA, contratos inteligentes, Ethereum, vulnerabilidades zero-day, riesgo DeFi.
Bearish
Esta noticia es bajista para las criptomonedas y tokens DeFi afectados porque pone de manifiesto un riesgo cibernético sistémico materialmente mayor. Los modelos de IA que reducen el coste y aumentan la escala de los exploits automatizados incrementan la probabilidad de ataques exitosos contra contratos inteligentes nuevos o no auditados. Efectos a corto plazo: mayor presión vendedora y volatilidad en los tokens vinculados a protocolos vulnerables o de pequeña capitalización a medida que los traders reducen riesgo, aumentos de salidas on-chain hacia activos más seguros y movimientos rápidos de precio cuando surgen alertas de exploit. Efectos a medio plazo: presión continua a la baja sobre los tokens de protocolos que no adopten auditorías robustas o defensas basadas en IA, mayores primas de riesgo para proyectos recién lanzados y posible revaloración de la seguridad como factor diferenciador — beneficiando a plataformas DeFi bien auditadas y de primera línea. Factores compensatorios: la adopción acelerada de herramientas defensivas impulsadas por IA y las pruebas de estrés previas al despliegue podrían reducir la frecuencia de exploits con el tiempo, y las recuperaciones de sombrero blanco o los pagos de seguros pueden limitar las pérdidas finales. En conjunto, el impacto neto inmediato sobre el precio es negativo para los tokens de protocolos vulnerables, pero puede ser neutral o positivo para tokens establecidos y bien asegurados a medida que el capital se desplaza hacia entornos más seguros.