ASUSとPoesisは、調査、リスク管理、取引を行う自律型AIエージェントのテストを実施している。

ASUSとPoesisは、自律型AIエージェントが市場調査、リスク管理、実際の取引を行う1週間の実験で提携した。両社の発表によると、エージェントはNVIDIAの技術を搭載したASUS ExpertCenter Pro ET900N G3ノートパソコン上で動作した。

この実験の意義は、新たなトレーディングボットが開発されたという事実だけにとどまらない。この実験の本質は、AIがもはや単なるアドバイスを提供するだけでなく、新たな市場を垣間見ることができる点にある。.

現在、データ収集、戦略策定、そして継続的な取引を行うことができるエージェントが登場しています。暗号資産の24時間365日稼働という性質と、そのプログラム可能なインフラストラクチャは、この変革を実現する上で最も明確な分野と言えるでしょう。.

アドバイスだけでなく、取引も行うエージェント

ASUSは、エージェントをローカルで実行することを推奨している。同社は、継続的に実行されるAIはクラウド課金方式には適していないと指摘している。これは、エージェントが人間のユーザーからの時折のリクエストに応答するだけでなく、バックグラウンドで継続的に通話を生成し続けるためだ。.

ASUSはブログ記事の中で、これを「トークントラップ」と表現しており、エージェントの継続的な活動によって予測不可能なAPI料金が発生したり、クラウドプロバイダーが課す使用量制限に抵触したりする可能性があると述べている。

ASUSは、コストの例として自社のAscent GX10を挙げている。初期投資は約4,000ドル、年間電気代は約384ドルだが、同等のクラウドベースのワークロードの場合、年間API料金は6,000ドルから8,000ドルかかる。.

GX10はPoesisのテストで使用されたデバイスではなく、テストはExpertCenter Pro ET900N G3を使用して実施されたものの、この比較はローカルエージェント展開に関するASUSの前提を明確に示している。.

ただし、重要な注意点が1つあります。Poesisのテストは、長期的な性能テストではなく、あくまでも短期的な概念実証テストであり、仮想通貨取引のために特別に設計されたものではありません。.

予測モデルからエージェントへ

論文 論文で用いられている4層モデルは、データ認識、推論、戦略生成、そして制御を伴う実行という段階を説明している。応用例としては、取引、ポートフォリオ管理、リスク監視、分散型金融などが挙げられる。

しかし、金融AIの導入は既に始まっている。 金融サービスにおけるグローバルAIレポート」 、調査対象企業の52%が既にエージェント型AIの実験を行っているか、業務に活用しているという。

暗号通貨の取引ルートはすでにエージェントに開放されている

仮想通貨取引所は、2026年をかけて、自律型トレーダーが利用できるインフラの構築に取り組んできた。 Binance Agent OSをリリースし 、AIツールを専用のAgenticサブアカウントに接続した。

この統合を通じた出金はブロックされており、ウォレットの限度額は、スワップの場合は1日あたり5万ドル、 DeFi 取引の場合はデフォルトで10万ドル、x402決済の場合は20ドルとなっています。.

Cryptopolitan 報じたように、より広範な展開には、3月にKrakenとOKX、4月にBitgetとGemini、そして6月にCoinbaseが含まれる。共通するテーマは、許可制の自律性である。エージェントは動作できるが、取引所はアカウントの分離、権限、制限、または管理された環境をエージェントの周りに設けている。

リスクが集中する場所

潜在的なメリットとしては、より広範な市場カバレッジ、より迅速な執行、そしてより高度な電子tronが調査した資本市場におけるより広範な変革の一部である S&Pグローバル。

しかし、自律型エージェントは共通の弱点を増幅させる可能性もある。CFA協会の アルゴリズム市場仮説 は、類似のシグナルに反応する類似のモデルが、混雑した反射的な市場と「アルゴリズムによる単一文化」を生み出す可能性があると警告している。 金融市場基準審議会 も同様に、市場向けAIは依然として人間の監督下で運用されており、説明責任は明確でなければならないと強調している。

暗号資産は容量の問題にも直面している。 Avalanche トレジャリー・カンパニーのCEO、バート・スミス氏 はThe Blockに対し 、エージェントによる取引が金融市場に大規模に及ぶ場合、より多くの決済がブロックチェーン上で行われる可能性があるが、「ブロックの容量が足りなくなる」と語った。

彼の発言は予測ではあるが、インフラ面での課題を的確に捉えている。AIエージェントが市場参加者のより大きな割合を占めるようになれば、市場はより多くの知能だけでなく、はるかに多くの機械主導の活動に対応する必要が出てくるだろう。.

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