エージェント型AIは、メモリ容量を次のボトルネックに変えるかもしれません。

Astera Labsは、新しいLeoコントローラがハイパースケーラーでサンプリングを行っており、AIラボ、ハイパースケーラー、ネオクラウドにまたがる設計採用（デザイン・ウィン）を確保したと述べています。

Leo Xは、長いコンテキストやKVキャッシュのワークロードに向けて、メモリをAIファブリックに直接接続します。

Asteraが示したテスト構成では、Leo Xは初回トークンまでの時間を最大62%短縮し、トークン処理スループットは22%向上したと報告されています。

Leo 2は、DDR5に加えてDDR4も再利用できるため、クラウド事業者が、設置済みのすべてのDIMMを交換せずにメモリを拡張できるようになります。

それによって $ALAB には、価値への明確な道筋があります:

より多くのメモリ階層とプーリングには、より高性能な接続（コンネクティビティ）用シリコンが必要になる場合があります。

しかし、設計採用は売上ではありません。

顧客名は明かされておらず、生産のタイミング、見込まれる販売、マージンも開示されていません。

私は、指名された導入事例、量産開始、そしてLeoの売上がガイダンスに入ってくるのを注視します。

AIメモリのボトルネックは、メモリメーカーだけに恩恵があるわけではないかもしれません。

その一方で、メモリを計算（コンピュート）に接続する企業には追い風になる可能性もあります。