A memória da IA está a atingir um limite, ameaçando o futuro de sistemas agentivos avançados. Durante um evento da VentureBeat AI Impact Series, o CTO da WEKA, Shimon Ben-David, e o CEO da VentureBeat, Matt Marshall, revelaram um gargalo crítico: as GPUs carecem de memória suficiente para caches Key-Value (KV), essenciais para que os agentes de IA mantenham o contexto. Esta limitação leva ao desperdício de poder de processamento, ao aumento dos custos de nuvem e à redução do desempenho.

O problema já está a impactar ambientes de produção, embora muitas vezes não seja reconhecido. Em 15 de janeiro de 2026, Ben-David e Marshall discutiram a solução proposta pela WEKA: token warehousing, uma nova abordagem para o gerenciamento de memória. Este método visa repensar como os sistemas de IA lidam e acessam informações.

O gargalo de memória impacta diretamente a escalabilidade da IA stateful. Sem memória suficiente, os agentes de IA lutam para aprender e construir sobre experiências passadas. O token warehousing pode potencialmente desbloquear aplicações de IA mais sofisticadas.

A arquitetura atual da GPU tem dificuldades para acompanhar as demandas de agentes de IA de longa duração. A indústria está agora a procurar ativamente soluções para otimizar o uso da memória.

A WEKA planeja desenvolver e refinar ainda mais o token warehousing. A indústria estará observando atentamente para ver se esta abordagem pode realmente romper a barreira de memória da IA.