AIのメモリは限界に達し、高度なエージェントシステムの将来を脅かしています。VentureBeat AI Impact Seriesイベントで、WEKAのCTOであるShimon Ben-David氏とVentureBeatのCEOであるMatt Marshall氏は、重大なボトルネックであるGPUメモリを明らかにしました。現在のGPUは、長期稼働するAIエージェントに必要なKey-Value（KV）キャッシュのための容量が不足しています。

2026年1月15日に特定されたこの問題は、GPUサイクルの浪費、クラウドコストの増加、パフォーマンスの低下につながります。WEKAは、「トークンウェアハウジング」という新しいメモリ管理アプローチを提案しています。これは、AIが長期にわたって記憶し、コンテキストを構築できるようにすることを目的としています。

メモリのボトルネックはすでに本番環境のAIに影響を与えており、ステートフルなエージェントAIのスケーリングを妨げています。専門家は、AIエージェントの潜在能力を最大限に引き出すためには、この問題に対処する必要があると信じています。

最新のAIエージェントは、動作中にコンテキストを維持するためにKVキャッシュに依存しています。GPUメモリが不足すると、情報を再計算せざるを得なくなり、非効率が生じます。

WEKAのトークンウェアハウジングのアプローチは、AIメモリ管理に革命をもたらす可能性があります。業界がこの課題に取り組む中、さらなる詳細は今後数か月で発表される予定です。