A memória da IA está atingindo um limite, ameaçando o futuro dos sistemas agentivos avançados. Durante sua participação na VentureBeat AI Impact Series, o CTO da WEKA, Shimon Ben-David, e o CEO da VentureBeat, Matt Marshall, revelaram um gargalo crítico: as GPUs não têm memória suficiente para caches Key-Value (KV), essenciais para que os agentes de IA mantenham o contexto. Essa limitação leva ao desperdício de poder de processamento e ao aumento dos custos de nuvem.

O problema, identificado em 15 de janeiro de 2026, decorre da incapacidade das GPUs de armazenar os dados necessários para agentes de IA de longa duração. Isso força as GPUs a realizar cálculos repetidamente, prejudicando o desempenho em ambientes de produção do mundo real. A WEKA propõe uma solução: o "armazenamento de tokens" ("token warehousing"), uma nova abordagem para o gerenciamento de memória.

O impacto imediato é sentido no aumento dos custos operacionais e na redução da eficiência para as implementações de IA. As empresas estão pagando, sem saber, por processamento redundante. O setor agora enfrenta o desafio de repensar a arquitetura de memória para IA.

Os agentes de IA modernos dependem de caches KV para lembrar interações passadas e construir contexto. A arquitetura atual da GPU tem dificuldades para suportar essas demandas, criando um obstáculo significativo para escalar sistemas de IA com estado.

O desenvolvimento do armazenamento de tokens e de soluções de memória semelhantes é agora crucial. O futuro dos agentes de IA depende da superação desse gargalo de memória, abrindo caminho para sistemas de IA mais eficientes e capazes.