Jak právě teď navrhujete svůj pracovní postup pro výzkum/učení? Nějaký konkrétní přístup, který vyniká? V současné době zkouším 1. Okamžité generování výzkumného nápadu s pohledem odborníka v dané oblasti 2. Předání této výzvy k hlubokému výzkumu 3. Předání této generace v pdf do notebooklm Např. výzkum o gpu z pohledu vysoké úrovně jako Vinod kholsa a hluboký inženýrský pohled hardwarového inženýra

### **Výzva ke komplexnímu výzkumu: Zásobník odvození LLM ** **Objektivní:** Generujte podrobnou, mnohostrannou analýzu kompletního technologického a obchodního prostředí pro odvozování velkého jazykového modelu (LLM). Analýza musí být koncipována pro technicky zdatného investora a provozovatele rizikového kapitálu, který si osvojuje přístup založený na prvních principech a systémovém myšlení ve stylu Vinoda Khosla. Konečným výstupem by mělo být strategické memorandum, které rozebírá ekosystém ze tří integrovaných perspektiv: 1. **Perspektiva inženýra:** Základní technologie a její úzká místa. 2. **Perspektiva rizikového investora:** Struktura trhu, body narušení a asymetrické příležitosti. 3. **Perspektiva obchodního stratéga:** Hodnotový řetězec, obchodní modely a dlouhodobé strategické hry. --- ### **Podrobné výzkumné dotazy podle perspektivy:** **Část 1: Pohled inženýra — "Co je to systém a proč je těžký?" ** * **Hardwarový základ:** * Podrobně popisuje kritické hardwarové komponenty pro odvozování LLM na produkční úrovni (GPU, CPU, paměť, propojení). * Porovnejte klíčové GPU datových center (např. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) na základě relevantních metrik pro odvození: šířka pásma paměti, kapacita a specializované výpočetní jednotky (Tensor Cores). * Vysvětlete základní technické překážky: Proč je LLM inference primárně problém vázaný na paměť, nikoli na výpočet? * **Softwarová & optimalizační vrstva:** * Analyzujte roli inferenčních serverů a enginů. Jaké jsou hlavní inovace předních open-source řešení, jako je **vLLM** (např. PagedAttention, kontinuální dávkování) a proprietárních řešení, jako je **NVIDIA TensorRT-LLM**? * Popište základní techniky optimalizace modelu používané ke zlepšení výkonu, včetně kvantizace, spekulativního dekódování a různých forem paralelismu (tenzor, zřetězení). **Část 2: Perspektiva rizikového investora – "Kde je narušení a nárůst hodnoty?" ** * **Mapování trhu a zavedenost:** * Identifikujte primární držitele moci a jejich příkopy. Jak obhajitelná je pozice **NVIDIA** s jejím CUDA ekosystémem? Jaká je strategická hra pro hyperscalery, jako jsou **AWS Bedrock, Azure OpenAI a Google Vertex AI**? * Zmapovat klíčové "povstalce" nebo specializované poskytovatele inference (např. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Jaký je jejich jedinečný úhel náběhu – vlastní křemík, optimalizace softwaru nebo nové obchodní modely? * **Investiční teze & "Vědecké experimenty":** * Jaké jsou nejpřesvědčivější příležitosti pro "asymetrické sázky"? Soustředit se na: 1. **Nový hardware:** Společnosti vyvíjející nové architektury čipů (LPU atd.) navržené speciálně pro inferenci. 2. **Softwarová abstrakce:** Podniky vytvářející software, který odemyká výkon na levnějším hardwaru jiného výrobce než NVIDIA nebo komoditním hardwaru. 3. **Průlomové algoritmy:** Základní výzkum v oblastech, které by mohly radikálně snížit výpočetní nebo paměťové náklady na inferenci. * Analyzujte hry "krumpáče a lopaty". Které společnosti vytvářejí kritické vrstvy LLMO a orchestrační vrstvy (např. Portkey), které spravují náklady, směrování a spolehlivost napříč více poskytovateli modelů? **Část 3: Pohled obchodního stratéga – "Jak vyhrát a jaká je koncovka?" ** * **Analýza hodnotového řetězce:** * Dekonstruujte hodnotový řetězec inference LLM, od výroby křemíku až po aplikaci koncového uživatele. Kde je většina hodnoty, která je dnes zachycena, a kam se pravděpodobně posune v příštích 5-10 letech? * Analyzujte konkurenční obchodní modely: spravované služby API, vyhrazená nasazení a peer-to-peer výpočetní sítě. Jaké jsou výhody a nevýhody každého z nich? * **Strategický výhled & "Chindia Test":** * Jaká je cesta k radikálně nižším nákladům na inferenci? Kteří hráči mají nejlepší pozici k tomu, aby vysoce výkonnou inferenci zlevnili natolik, aby se stali globální,