ASUS와 Poesis는 실제 자본을 활용하여 자체 거래 AI 에이전트를 테스트하고 있습니다

ASUS와 Poesis는 자율 AI 에이전트가 시장 조사를 수행하고, 위험을 관리하며, 실제 거래를 처리하는 일주일간의 실험을 공동으로 진행했습니다. 양사의 발표 에 따르면, 이 에이전트들은 NVIDIA 기술을 사용하는 ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 노트북에서 작동했습니다

이 실험의 중요성은 단순히 또 다른 거래 봇이 개발되었다는 사실에만 있는 것이 아닙니다. 이 실험의 핵심은 인공지능이 더 이상 단순한 조언만을 제공하는 것을 넘어 새로운 시장을 엿볼 수 있게 해준다는 점입니다.

이제 우리는 데이터를 수집하고, 전략을 개발하고, 지속적으로 거래를 수행할 수 있는 에이전트들을 목격하고 있습니다. 암호화폐의 24시간 연중무휴 특성과 프로그래밍 가능한 인프라는 이러한 변화를 구현하기에 가장 적합한 분야입니다.

단순히 조언만 하는 것이 아니라 직접 거래를 하는 에이전트

ASUS는 상담원을 로컬에서 실행할 것을 권장합니다. 지속적으로 실행되는 AI는 클라우드 기반 요금 체계에 적합하지 않다고 지적합니다. 상담원이 백그라운드에서 끊임없이 통화를 생성하기 때문에, 사람 사용자의 간헐적인 요청에만 응답하는 것이 아니기 때문입니다.

ASUS는 블로그 게시글 에서 이를 "토큰 함정"이라고 설명하며, 에이전트 활동이 지속되면 예측할 수 없는 API 요금이 발생하고 클라우드 제공업체가 부과하는 사용량 제한에 걸릴 수 있다고 지적했습니다.

ASUS는 Ascent GX10을 예로 들어 비용 측면에서 다음과 같이 설명합니다. 초기 투자 비용은 약 4,000달러이며 연간 전기료는 약 384달러입니다. 반면, 유사한 클라우드 기반 워크로드에 대한 연간 API 사용료는 6,000달러에서 8,000달러에 이릅니다.

Poesis 테스트에 사용된 기기는 GX10이 아니었고 ExpertCenter Pro ET900N G3를 사용하여 테스트가 진행되었지만, 이 비교를 통해 ASUS의 로컬 에이전트 배포 관련 전제 조건이 명확하게 드러납니다.

하지만 중요한 주의 사항이 하나 있습니다. 포에시스 테스트는 장기적인 성능 테스트가 아닌 단기적인 개념 증명 테스트이며, 암호화폐 거래를 위해 특별히 설계된 것도 아닙니다.

예측 모델부터 행동 에이전트까지

한 논문은금융 AI의 진화를 규칙 기반 알고리즘 거래에서 머신러닝 예측, 그리고 현재의 에이전트 기반 금융으로 설명합니다. 이 논문에서 제시하는 4단계 모델은 데이터 인식, 추론, 전략 생성, 그리고 제어를 통한 실행 단계를 설명합니다. 가능한 응용 분야로는 거래, 포트폴리오 관리, 위험 모니터링, 그리고 탈중앙화 금융 등이 있습니다.

하지만 금융 분야의 AI 도입은 이미 진행 중입니다. '금융 서비스 분야 AI 보고서 따르면, 조사 대상 기업의 52%가 이미 에이전트형 AI를 실험하거나 업무에 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.

크립토 플랫폼은 이미 에이전트들에게 개방되었습니다

암호화폐 거래소들은 자율 거래자들이 사용할 수 있는 인프라 구축에 2026년 한 해를 투자해 왔습니다. Binance 8월 20일 AI 도구를 전용 Agentic 하위 계정에 연결하는 Agent OS를 출시했습니다

연동을 통한 출금은 차단되며, 지갑 한도는 스왑의 경우 일일 5만 달러, DeFi 거래의 경우 기본적으로 10만 달러, x402 결제의 경우 20달러입니다.

Cryptopolitan 보도에 따르면 , 이번 확대 시행에는 3월 크라켄(Kraken)과 OKX, 4월 비트겟(Bitget), 4월 제미니(Gemini), 그리고 6월 코인베이스(Coinbase)가 포함됩니다. 공통적인 특징은 권한 기반 자율성입니다. 에이전트는 활동할 수 있지만, 거래소는 계정 분리, 권한 설정, 제한 또는 통제된 환경을 통해 에이전트를 보호하고 있습니다.

위험이 집중되는 곳

잠재적 이점은 시장 범위 확대, 거래 속도 향상, 그리고 더욱 심층적인tron분석한 자본 시장의 광범위한 변화의 일부입니다 이는 S&P 글로벌이.

하지만 자율 에이전트는 공통적인 약점을 증폭시킬 수도 있습니다. CFA 협회의 알고리즘 시장 가설은 유사한 신호에 반응하는 유사한 모델들이 혼잡하고 반사적인 시장, 즉 "알고리즘적 단일 문화"를 만들어낼 수 있다고 경고합니다. 금융시장기준위원회(FMSB) 또한 시장에 적용되는 AI는 여전히 인간의 감독 하에 운영되어야 하며 책임 소재가 명확해야 한다고 강조합니다.

암호화폐 역시 용량 문제에 직면해 있습니다. Avalanche Treasury Company)의 CEO 바트 스미스는 더 블록(The Block )과의 인터뷰에서 에이전트 기반 활동이 금융 시장에 대규모로 도달할 경우 더 많은 결제가 블록체인으로 이동할 수 있으며, "블록 공간이 충분하지 않다"고 말했습니다.

그의 발언은 예측에 불과하지만, 인프라 구축에 따르는 과제를 잘 보여줍니다. 인공지능 에이전트가 시장 참여자로서 더 큰 비중을 차지하게 된다면, 시장은 더 많은 지능뿐만 아니라 훨씬 더 많은 기계 주도 활동을 처리해야 할 것입니다.