La memoria de la IA está llegando a un límite, lo que amenaza el futuro de los sistemas agenticos avanzados. En su intervención en la VentureBeat AI Impact Series, Shimon Ben-David, CTO de WEKA, y Matt Marshall, CEO de VentureBeat, revelaron un cuello de botella crítico: las GPU carecen de memoria suficiente para las cachés Key-Value (KV), esenciales para que los agentes de IA mantengan el contexto. Esta limitación conduce a un desperdicio de potencia de procesamiento y a un aumento de los costes en la nube.

El problema, identificado el 15 de enero de 2026, se deriva de la incapacidad de las GPU para almacenar los datos necesarios para los agentes de IA de larga duración. Esto obliga a las GPU a realizar cálculos repetidamente, lo que dificulta el rendimiento en entornos de producción del mundo real. WEKA propone una solución: el "almacenamiento de tokens", un nuevo enfoque para la gestión de la memoria.

El impacto inmediato se siente en el aumento de los costes operativos y la reducción de la eficiencia de las implementaciones de IA. Las empresas están pagando sin saberlo por un procesamiento redundante. La industria se enfrenta ahora al reto de replantearse la arquitectura de la memoria para la IA.

Los agentes de IA modernos dependen de las cachés KV para recordar las interacciones pasadas y construir un contexto. La arquitectura actual de las GPU tiene dificultades para soportar estas demandas, lo que crea un obstáculo importante para la ampliación de los sistemas de IA con estado.

El desarrollo del almacenamiento de tokens y de soluciones de memoria similares es ahora crucial. El futuro de los agentes de IA depende de la superación de este cuello de botella de la memoria, allanando el camino para sistemas de IA más eficientes y capaces.