La mémoire de l'IA atteint ses limites, menaçant l'avenir des systèmes agentiques avancés. S'exprimant lors d'un événement VentureBeat AI Impact Series, Shimon Ben-David, CTO de WEKA, et Matt Marshall, PDG de VentureBeat, ont révélé un goulot d'étranglement critique : les GPU manquent de mémoire suffisante pour les caches Clé-Valeur (KV), essentiels pour que les agents d'IA maintiennent le contexte. Cette limitation entraîne un gaspillage de puissance de traitement, une augmentation des coûts du cloud et une réduction des performances.

Le problème, identifié le 15 janvier 2026, a déjà un impact sur les environnements de production. Les GPU sont obligés de répéter les calculs, ce qui entrave l'évolutivité des systèmes d'IA qui nécessitent une mémoire à long terme. WEKA propose une solution appelée "token warehousing" (entreposage de jetons), une nouvelle approche de la gestion de la mémoire.

L'impact immédiat est un regain d'attention sur l'infrastructure de l'IA. Les experts estiment que surmonter ce goulot d'étranglement de la mémoire est crucial pour développer des agents d'IA véritablement stateful. L'industrie explore désormais des architectures de mémoire alternatives et des techniques d'optimisation.

Les agents d'IA modernes s'appuient sur les caches KV pour se souvenir des interactions passées et construire un contexte. La capacité de mémoire actuelle des GPU est insuffisante pour répondre à ces exigences. Cette limitation constitue un défi important pour l'avancement de l'IA.

Le développement du token warehousing et de solutions de mémoire similaires est désormais une priorité absolue. L'avenir de l'IA agentique dépend de la percée de ce mur de la mémoire.