Hvordan designer dere arbeidsflyten deres for forskning/læring akkurat nå? Noen spesiell tilnærming som skiller seg ut? For øyeblikket prøver jeg ut 1. Rask generering fra forskningsidé med et perspektiv fra en ekspert på rommet 2. Gi den oppfordringen videre til dyp forskning 3. Overføre den generasjonen i pdf til notebooklm F.eks. forskning om gpu fra et høynivåperspektiv som Vinod kholsa og dypingeniørperspektiv fra en maskinvareingeniør

### **Forespørsel om omfattende forskning: LLM-slutningsstabelen** **Målsetting:** Generer en detaljert, mangefasettert analyse av fullstack-teknologien og forretningslandskapet for Large Language Model (LLM)-slutning. Analysen må utformes for en teknisk dyktig ventureinvestor og operatør, som tar i bruk en første-prinsipp, systemtenkende tilnærming i stil med Vinod Khosla. Det endelige resultatet bør være et strategisk notat som dissekerer økosystemet fra tre integrerte perspektiver: 1. **Ingeniørens perspektiv:** Den grunnleggende teknologien og dens flaskehalser. 2. **Ventureinvestorens perspektiv:** Markedsstrukturen, disrupsjonspunkter og asymmetriske muligheter. 3. **Forretningsstrategens perspektiv:** Verdikjeden, forretningsmodeller og langsiktige strategiske spill. --- ### **Detaljerte forskningsspørsmål etter perspektiv:** **Del 1: Ingeniørens perspektiv – «Hva er systemet og hvorfor er det vanskelig?» ** * **Maskinvare Foundation:** * Detaljere de kritiske maskinvarekomponentene for LLM-inferens i produksjonskvalitet (GPUer, CPUer, minne, sammenkoblinger). * Sammenlign de viktigste datasenter-GPU-ene (f.eks. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) på relevante beregninger for slutning: minnebåndbredde, kapasitet og spesialiserte databehandlingsenheter (Tensor-kjerner). * Forklar den grunnleggende tekniske flaskehalsen: Hvorfor er LLM-slutning først og fremst et **minnebundet** problem, ikke et beregningsbundet? * **Programvare og optimaliseringslag:** * Analyser rollen til inferensservere og motorer. Hva er kjerneinnovasjonene til ledende åpen kildekode-løsninger som **vLLM** (f.eks. PagedAttention, kontinuerlig batching) og proprietære løsninger som **NVIDIAs TensorRT-LLM**? * Beskrive de essensielle modelloptimaliseringsteknikkene som brukes for å forbedre ytelsen, inkludert **kvantisering**, **spekulativ dekoding**, og de forskjellige formene for **parallellitet** (tensor, pipeline). **Del 2: Ventureinvestorens perspektiv – «Hvor er forstyrrelsen og verdiøkningen?» ** * **Markedskartlegging og etablering:** * Identifiser de primære etablerte og deres vollgraver. Hvor forsvarlig er **NVIDIAs** posisjon med CUDA-økosystemet? Hva er det strategiske spillet for hyperskalere som **AWS Bedrock, Azure OpenAI og Google Vertex AI**? * Kartlegg de viktigste «opprørerne» eller spesialiserte slutningsleverandører (f.eks. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Hva er deres unike angrepsvinkel – tilpasset silisium, programvareoptimalisering eller nye forretningsmodeller? * **Investeringsoppgaver og "vitenskapelige eksperimenter":** * Hva er de mest overbevisende "asymmetriske spill"-mulighetene? Fokus på: 1. **Ny maskinvare:** Selskaper som utvikler nye brikkearkitekturer (LPUer, etc.) designet spesielt for slutning. 2. **Programvareabstraksjon:** Satser på å lage programvare som låser opp ytelse på billigere, ikke-NVIDIA- eller vanlig maskinvare. 3. **Algoritmiske gjennombrudd:** Grunnleggende forskning på områder som radikalt kan redusere beregnings- eller minnekostnadene ved slutning. * Analyser "hakker og spader"-spillene. Hvilke selskaper bygger de kritiske **LLMOp-ene og orkestreringslagene** (f.eks. Portkey) som administrerer kostnader, ruting og pålitelighet på tvers av flere modellleverandører? **Del 3: Forretningsstrategens perspektiv - "Hvordan vinner du og hva er sluttspillet?" ** * **Verdikjedeanalyse:** * Dekonstruere LLM-inferensverdikjeden, fra silisiumproduksjon til sluttbrukerapplikasjonen. Hvor fanges mesteparten av verdiene i dag, og hvor er det sannsynlig at den vil skifte i løpet av de neste 5-10 årene? * Analyser de konkurrerende forretningsmodellene: administrerte API-tjenester, dedikerte distribusjoner og peer-to-peer databehandlingsnettverk. Hva er fordelene og ulempene med hver? * **Strategiske utsikter og "Chindia-testen":** * Hva er veien til radikalt lavere kostnader for slutninger? Hvilke aktører er best posisjonert til å gjøre høyytelsesslutninger billig nok til å bli en global,