Agentische KI erfordert neue Speicherarchitektur für Skalierung

Agentische KI stellt einen deutlichen Fortschritt gegenüber stateless Chatbots dar und ermöglicht komplexe Arbeitsabläufe. Damit diese Systeme jedoch in der Praxis skalierbar bleiben, ist eine völlig neue Speicherarchitektur nötig.

Während die Basismodelle auf Billionen von Parametern anwachsen und die Kontextfenster Millionen von Tokens umfassen, steigen die Rechenkosten für die Speicherung von Historie schneller als die Verarbeitungsfähigkeit. Das bedeutet, dass die Systeme immer mehr Speicher benötigen, um frühere Interaktionen zu behalten, während die Rechenleistung nicht im gleichen Tempo wächst.

Unternehmen, die agentische KI einsetzen, stehen daher vor der Herausforderung, effiziente Speicherlösungen zu entwickeln, die sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die Kosten im Griff behalten. Nur so können die Vorteile dieser fortschrittlichen KI-Architektur voll ausgeschöpft werden.