Thử nghiệm giao dịch ASUS–Poesis kéo dài một tuần đặt ra vấn đề trách nhiệm AI

ASUS và Poesis đã tiến hành thử nghiệm giao dịch tự động trong một tuần trên thiết bị sử dụng nền tảng NVIDIA($NVDA), với quy trình từ nghiên cứu đầu tư, quản trị rủi ro đến thực hiện giao dịch bằng tiền thật. Quy mô giao dịch, tỷ suất lợi nhuận và các thị trường áp dụng chưa được công bố, nên chưa thể xem đây là kết quả đầu tư hay bằng chứng thương mại hóa.

ASUS cho biết ngày 16 tháng 9 rằng họ đã vận hành trí tuệ nhân tạo (AI) dạng tác nhân cùng Poesis trên thị trường tài chính. Thông cáo chính thức của công ty cho biết thử nghiệm sử dụng các nguyên tắc vận hành được thiết lập trước và tiền thật, nhưng không công bố sàn giao dịch, sản phẩm tài chính hay quy mô vốn. (Thông cáo chính thức)

Hệ thống vận hành trên ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3, dựa trên nền tảng NVIDIA DGX Station. Thiết bị được trang bị NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, cung cấp hiệu năng AI tối đa 20 petaflop và bộ nhớ hợp nhất 748GB.

ASUS và NVIDIA cho biết mô hình, các tác nhân AI và quy trình công việc được chạy ngay trên thiết bị thay vì đám mây. Điều này cho thấy thử nghiệm tập trung vào một cấu trúc xử lý dữ liệu và ra quyết định không phụ thuộc vào đám mây bên ngoài.

Thử nghiệm được thiết kế theo mô hình nhiều tác nhân đảm nhiệm các vai trò khác nhau. Một tác nhân nghiên cứu tài liệu đầu tư, tác nhân khác quản trị rủi ro, trong khi một tác nhân khác thực hiện lệnh.

Alex Popa, nhà sáng lập kiêm CEO Poesis, nói: “Dù mới ở giai đoạn đầu, thử nghiệm cho thấy các tác nhân có thể hoạt động liên tục trong thị trường thực tế dưới những điều kiện giới hạn rõ ràng”. Phát biểu này tập trung vào khả năng vận hành của hệ thống tự động trong môi trường thực tế hơn là tỷ suất lợi nhuận.

Poesis được giới thiệu là một công ty quản lý tài sản dựa trên AI. Tuy nhiên, các thông tin đã công bố chưa cho biết công ty sử dụng sản phẩm tài chính hay chiến lược giao dịch nào, cũng như con người phê duyệt lệnh ở giai đoạn nào.

NVIDIA đã giới thiệu tại một phiên họp GTC 2026 quy trình phân chia vai trò của đội ngũ đầu tư tại các tổ chức tài chính cho nhiều tác nhân AI, trong đó các tác nhân phối hợp theo cấu trúc phân cấp. Mô hình này kết hợp dữ liệu thị trường, tin tức và tài liệu nghiên cứu để phục vụ nghiên cứu đầu tư, phân tích rủi ro, tối ưu hóa danh mục và thực hiện lệnh. (Phiên họp GTC 2026)

Trong một phiên họp riêng, NVIDIA cũng giải thích cách các tác nhân AI tài chính kết hợp dữ liệu thị trường, tin tức và tài liệu nghiên cứu. (Phiên họp AI tài chính)

Tuy nhiên, chưa xác nhận liệu phần trình diễn của NVIDIA và thử nghiệm của ASUS–Poesis có sử dụng cùng phần mềm hoặc chiến lược giao dịch hay không. Hai trường hợp đều phân chia công việc cho nhiều AI, nhưng chưa có cơ sở công khai để cho rằng cách triển khai và kiểm soát cũng giống nhau.

Vấn đề cốt lõi của giao dịch tự động là xác định chủ thể chịu trách nhiệm khi xảy ra sự cố trong quá trình đặt lệnh. Một bản ý kiến gửi Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Mỹ (SEC) đề xuất quản lý dựa trên quyền tự quyết mà hệ thống thực hiện trong lệnh, khả năng tái dựng hành vi giao dịch và chủ thể chịu trách nhiệm, thay vì chỉ dựa vào việc hệ thống được gọi là AI. (Bản ý kiến gửi SEC)

Tài liệu về một cuộc trao đổi riêng với SEC cũng thảo luận cách xác định quy định áp dụng và nghĩa vụ của đơn vị vận hành nền tảng khi tác nhân AI thực hiện giao dịch. Trọng tâm nằm ở việc công ty quản lý tài sản, nhà phát triển hay nền tảng kiểm soát lệnh và lưu giữ hồ sơ, chứ không chỉ ở việc có sử dụng AI hay không. (Tài liệu trao đổi với SEC)

ASUS và Poesis cho biết đã thiết lập các nguyên tắc vận hành từ trước, nhưng chưa công bố quy trình phê duyệt lệnh, cơ chế dừng hay phương thức lưu giữ hồ sơ ra quyết định. Vì vậy, chỉ từ thử nghiệm này chưa thể kết luận rằng giám sát của con người đã bị loại bỏ hoặc các yêu cầu pháp lý đã được đáp ứng.

Trước đó, TokenPost đã đề cập đến việc cần quản lý đồng thời phạm vi quyền hạn và hồ sơ hoạt động khi tác nhân AI truy cập hạ tầng thực tế. Trong giao dịch tài chính, quyền truy cập hệ thống bên ngoài có thể dẫn đến việc thực hiện lệnh, nên việc xác định trước phạm vi tự chủ và điều kiện dừng là cần thiết. (Bài viết trước của TokenPost)

Hợp tác lần này thử nghiệm khả năng kết nối thiết bị điện toán hiệu năng cao với môi trường thực hiện lệnh thực tế, vượt ra ngoài giai đoạn nghiên cứu AI tài chính. Tuy nhiên, thử nghiệm chỉ kéo dài một tuần và chưa công bố các chỉ số kết quả cùng chi tiết giao dịch, do đó tác động thị trường và khả năng thương mại hóa cần được đánh giá sau khi có thêm thông tin.