ASUS и Poesis тестируют самоторгующего ИИ-агента с реальным капиталом

ASUS и Poesis объединили усилия для проведения недельного эксперимента, в ходе которого автономные агенты на основе искусственного интеллекта проводили исследования рынка, управляли рисками и совершали реальные сделки. Согласно заявлению обеих компаний, агенты работали на ноутбуке ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 с использованием технологий NVIDIA.

Значение эксперимента заключается не только в том, что был разработан еще один торговый бот. Суть эксперимента в том, что он позволяет нам заглянуть на новый рынок, где ИИ больше не просто дает советы.

Сейчас мы наблюдаем появление агентов, способных собирать данные, разрабатывать стратегии и осуществлять торговлю на постоянной основе. Круглосуточный характер криптовалют и их программируемая инфраструктура делают их наиболее подходящей сферой для реализации этих изменений.

Агент, который не просто консультирует, а совершает сделки

Компания ASUS выступает за локальное развертывание агентов. Фирма отмечает, что ИИ, работающий непрерывно, плохо подходит для облачной системы выставления счетов. Это связано с тем, что агенты постоянно генерируют звонки в фоновом режиме, вместо того чтобы просто отвечать на случайные запросы от пользователя.

В статье в блогеASUS описывает это как «ловушку токенов», где непрерывная активность агентов может привести к непредсказуемым счетам за API и столкновению с ограничениями на использование, установленными облачными провайдерами.

Компания ASUS приводит в пример свой Ascent GX10, демонстрируя высокие затраты: первоначальные инвестиции составляют около 4000 долларов плюс примерно 384 доллара в год на электроэнергию, по сравнению с 6000–8000 долларами в год на оплату API для аналогичной облачной рабочей нагрузки.

Несмотря на то, что в тесте Poesis использовалось не устройство GX10, а тестирование проводилось с помощью ExpertCenter Pro ET900N G3, сравнение наглядно демонстрирует преимущества развертывания локальных агентов, установленные компанией ASUS.

Однако следует помнить об одном важном моменте. Тестирование Poesis — это лишь краткосрочное испытание концепции, а не долгосрочное тестирование производительности, и оно не было специально разработано для торговли криптовалютами.

От прогностических моделей к действующим агентам

В статье, опубликованной в марте 2026 года, описывается эволюция финансового ИИ от алгоритмической торговли на основе правил до прогнозирования с помощью машинного обучения, а теперь и до агентских финансов. Ее четырехслойная модель описывает этапы восприятия данных, рассуждений, генерации стратегий и исполнения с контролем. Возможные области применения включают торговлю, управление портфелем, мониторинг рисков и децентрализованные финансы.

Однако внедрение ИИ в финансовой сфере уже идет полным ходом. Согласно глобальному отчету об использовании ИИ в финансовых услугах, составленному Кембриджской школой бизнеса Judge на основе информации от 628 компаний из 151 страны, до 52% опрошенных компаний уже экспериментируют с агентным ИИ или используют его в своей деятельности.

Криптовалютные платформы уже открываются для агентов

В 2026 году криптобиржи потратили много времени на создание инфраструктуры, которую смогут использовать автономные трейдеры. Binance запустила Agent OS 20 августа, подключив инструменты искусственного интеллекта к выделенным субсчетам Agentic.

Вывод средств через интеграцию заблокирован, а лимиты на использование кошелька составляют 50 000 долларов США в день для свопов, 100 000 долларов США по умолчанию для транзакций DeFi и 20 долларов США для платежей x402.

Как Cryptopolitan сообщало, более широкое внедрение включает Kraken и OKX в марте, Bitget в апреле, Gemini в апреле и Coinbase в июне. Общая тема — автономия с ограниченным доступом: агенты могут действовать, но биржи вводят разделение учетных записей, ограничения, лимиты или контролируемые среды для них.

Там, где концентрируются риски

Потенциальные преимущества заключаются в более широком охвате рынка, более быстром исполнении сделок и более глубокой электроннойtron, что является частью более масштабной трансформации рынков капитала, рассмотренной S&P Global.

Однако автономные агенты могут также усугубить общие недостатки. Гипотеза алгоритмического рынка Института CFA предупреждает, что схожие модели, реагирующие на схожие сигналы, могут создавать переполненные, рефлексивные рынки и «алгоритмическую монокультуру». Совет по стандартам финансовых рынков также подчеркивает, что ИИ, ориентированный на рынок, по-прежнему работает под контролем человека и что ответственность должна оставаться четкой.

Криптовалюты также сталкиваются с проблемой нехватки места. Avalanche Treasury Company Барт Смит заявил изданию The Block , что если агентская деятельность достигнет финансовых рынков в больших масштабах, большая часть расчетов может перейти на блокчейны, и «места в блоках будет недостаточно».

Его комментарий — это предположение, но он точно отражает проблему инфраструктуры: если агенты искусственного интеллекта станут более многочисленным классом участников рынка, рынкам придется обрабатывать не только больше информации, но и гораздо больше действий, управляемых машинами.