Wie gestaltet ihr gerade euren Workflow für Forschung/Lernen? Gibt es einen bestimmten Ansatz, der heraussticht? Momentan probiere ich Folgendes aus: 1. Generierung von Aufforderungen aus Forschungsideen aus der Perspektive eines Experten auf diesem Gebiet 2. Übergabe dieser Aufforderung an eine tiefgehende Forschung 3. Übergabe dieser Generierung im PDF-Format an notebooklm Zum Beispiel Forschung über GPUs aus einer hohen Perspektive wie Vinod Khosla und aus einer tiefen Ingenieursperspektive eines Hardware-Ingenieurs.

### **Aufruf zur umfassenden Forschung: Der LLM-Inferenz-Stack** **Ziel:** Erstellen Sie eine detaillierte, facettenreiche Analyse der Full-Stack-Technologie und des Geschäftsumfelds für die Inferenz von großen Sprachmodellen (LLM). Die Analyse muss für einen technisch versierten Risikokapitalgeber und Betreiber formuliert werden und einen Ansatz aus erster Prinzipien und systemischem Denken im Stil von Vinod Khosla verfolgen. Das endgültige Ergebnis sollte ein strategisches Memo sein, das das Ökosystem aus drei integrierten Perspektiven zerlegt: 1. **Die Perspektive des Ingenieurs:** Die grundlegende Technologie und ihre Engpässe. 2. **Die Perspektive des Risikokapitalgebers:** Die Marktstruktur, Störpunkte und asymmetrische Chancen. 3. **Die Perspektive des Geschäftsstrategen:** Die Wertschöpfungskette, Geschäftsmodelle und langfristige strategische Ansätze. --- ### **Detaillierte Forschungsfragen nach Perspektive:** **Teil 1: Die Perspektive des Ingenieurs — "Was ist das System und warum ist es schwierig?"** * **Hardware-Grundlage:** * Detaillieren Sie die kritischen Hardwarekomponenten für die produktionsgerechte LLM-Inferenz (GPUs, CPUs, Speicher, Interconnects). * Vergleichen Sie die wichtigsten Rechenzentrums-GPUs (z. B. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) anhand relevanter Metriken für die Inferenz: Speicherbandbreite, Kapazität und spezialisierte Recheneinheiten (Tensor Cores). * Erklären Sie den grundlegenden technischen Engpass: Warum ist die LLM-Inferenz hauptsächlich ein **speichergebundenes** Problem und kein rechengebundenes? * **Software- und Optimierungsschicht:** * Analysieren Sie die Rolle von Inferenzservern und -motoren. Was sind die Kerninnovationen führender Open-Source-Lösungen wie **vLLM** (z. B. PagedAttention, kontinuierliches Batching) und proprietärer Lösungen wie **NVIDIA's TensorRT-LLM**? * Beschreiben Sie die wesentlichen Modelloptimierungstechniken zur Verbesserung der Leistung, einschließlich **Quantisierung**, **spekulativer Dekodierung** und der verschiedenen Formen der **Parallelität** (Tensor, Pipeline). **Teil 2: Die Perspektive des Risikokapitalgebers — "Wo liegt die Störung und Wertakkumulation?"** * **Marktanalyse & Incumbency:** * Identifizieren Sie die wichtigsten Akteure und ihre Verteidigungsmechanismen. Wie verteidigungsfähig ist **NVIDIA's** Position mit seinem CUDA-Ökosystem? Was ist der strategische Ansatz für Hyperscaler wie **AWS Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI**? * Kartieren Sie die wichtigsten "Insurgenten" oder spezialisierten Inferenzanbieter (z. B. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Was ist ihr einzigartiger Angriffswinkel — maßgeschneiderter Silizium, Softwareoptimierung oder neuartige Geschäftsmodelle? * **Investitionshypothesen & "Wissenschaftsexperimente":** * Was sind die überzeugendsten "asymmetrischen Wetten"? Konzentrieren Sie sich auf: 1. **Neuartige Hardware:** Unternehmen, die neue Chiparchitekturen (LPUs usw.) entwickeln, die speziell für die Inferenz konzipiert sind. 2. **Software-Abstraktion:** Unternehmen, die Software entwickeln, die die Leistung auf günstigeren, nicht-NVIDIA- oder Commodity-Hardware freischaltet. 3. **Algorithmische Durchbrüche:** Grundlegende Forschung in Bereichen, die die Rechen- oder Speicherkosten der Inferenz radikal senken könnten. * Analysieren Sie die "Picks and Shovels"-Spiele. Welche Unternehmen bauen die kritischen **LLMOps- und Orchestrierungsschichten** (z. B. Portkey), die Kosten, Routing und Zuverlässigkeit über mehrere Modellanbieter hinweg verwalten? **Teil 3: Die Perspektive des Geschäftsstrategen — "Wie gewinnt man und was ist das Endspiel?"** * **Wertschöpfungskettenanalyse:** * Zerlegen Sie die Wertschöpfungskette der LLM-Inferenz, von der Siliziumherstellung bis zur Endbenutzeranwendung. Wo wird heute der Großteil des Wertes erfasst, und wo wird er sich voraussichtlich in den nächsten 5-10 Jahren verschieben? * Analysieren Sie die konkurrierenden Geschäftsmodelle: verwaltete API-Dienste, dedizierte Bereitstellungen und Peer-to-Peer-Computernetzwerke. Was sind die Vor- und Nachteile jedes Modells? * **Strategische Ausrichtung & Der "Chindia-Test":** * Was ist der Weg zu radikal niedrigeren Kosten für die Inferenz? Welche Akteure sind am besten positioniert, um leistungsstarke Inferenz so günstig zu machen, dass sie global werden kann.