GPU メモリ壁が AI エージェントの成長を阻む？WEKA が示す 4.2倍の効率化

40% のコストが、実は「無駄な再計算」に消えています。 AI エージェントが実験段階から実際の業務へと移行する中で、深刻なインフラ課題が浮き彫りになってきました。それは演算能力（コンピューティング）ではなく、メモリの不足です。現在の GPU は、AI が文脈を維持するために必要な「KV キャッシュ」を保持するための十分なスペースを持っていないことが明らかになりました。

AI エージェントの普及を阻む GPU メモリ壁 の正体

ロイターや業界の分析によると、AI モデルが応答を生成する際に使用する KV キャッシュ は、会話が長くなるほど膨大な容量を消費します。10万トークン のシーケンス 1 つで、約 40GB ものメモリが必要です。最新の GPU でも 288GB 程度の HBM（広帯域メモリ）しか搭載しておらず、モデル自体を格納するスペースも必要なため、すぐに限界に達してしまいます。

この「メモリの壁」に突き当たると、システムは過去のデータを破棄せざるを得ません。その結果、GPU は以前に計算した内容を何度もやり直すことになり、組織は冗長な計算だけで最大 40% ものオーバーヘッドを抱えていると WEKA の CTO、シモン・ベン＝ダヴィド氏は指摘しています。

トークン・ウェアハウジングによる解決策

データプラットフォーム企業の WEKA は、この問題に対し「トークン・ウェアハウジング」という新しいアプローチを提案しています。これは GPU メモリ内にすべてを詰め込むのではなく、高速な共有ネットワーク層にキャッシュを拡張する技術です。この手法を導入した顧客は、KV キャッシュ のヒット率が 96〜99% に向上し、GPU 1枚あたりのトークン生成効率が最大 4.2倍 に高まったと発表されました。