Die Speicherkapazität von KI stößt an ihre Grenzen und bedroht die Zukunft fortschrittlicher Agentensysteme. Auf einer Veranstaltung der VentureBeat AI Impact Series enthüllten WEKA CTO Shimon Ben-David und VentureBeat CEO Matt Marshall einen kritischen Engpass: GPUs verfügen nicht über genügend Speicher für Key-Value (KV)-Caches, die für KI-Agenten unerlässlich sind, um den Kontext aufrechtzuerhalten. Diese Einschränkung führt zu verschwendeter Rechenleistung, erhöhten Cloud-Kosten und reduzierter Leistung.

Das Problem wirkt sich bereits auf Produktionsumgebungen aus, wird aber oft nicht erkannt. Am 15. Januar 2026 diskutierten Ben-David und Marshall den von WEKA vorgeschlagenen Lösungsansatz: Token Warehousing, ein neuer Ansatz für das Speichermanagement. Diese Methode zielt darauf ab, die Art und Weise, wie KI-Systeme Informationen verarbeiten und darauf zugreifen, zu überdenken.

Der Speicherengpass wirkt sich direkt auf die Skalierbarkeit von zustandsbehafteter KI aus. Ohne ausreichend Speicher haben KI-Agenten Schwierigkeiten, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und darauf aufzubauen. Token Warehousing könnte potenziell anspruchsvollere KI-Anwendungen ermöglichen.

Die aktuelle GPU-Architektur hat Mühe, mit den Anforderungen von langlaufenden KI-Agenten Schritt zu halten. Die Industrie sucht nun aktiv nach Lösungen zur Optimierung der Speichernutzung.

WEKA plant, Token Warehousing weiterzuentwickeln und zu verfeinern. Die Branche wird genau beobachten, ob dieser Ansatz die Speichergrenze von KI wirklich durchbrechen kann.