¿Cómo están diseñando su flujo de trabajo para la investigación / aprendizaje en este momento? ¿Algún enfoque en particular que se destaque? Actualmente estoy probando 1. Generación rápida a partir de la idea de investigación con la perspectiva de un experto en el espacio 2. Pasar ese mensaje a una investigación profunda 3. Pasar esa generación en pdf a notebooklm Por ejemplo, investigación sobre gpu desde una perspectiva de alto nivel como Vinod kholsa y una perspectiva de ingeniería profunda de un ingeniero de hardware

### **Aviso para una investigación exhaustiva: la pila de inferencia de LLM** **Objetivo:** Genere un análisis detallado y multifacético de la tecnología completa y el panorama empresarial para la inferencia del modelo de lenguaje grande (LLM). El análisis debe enmarcarse para un inversor y operador de riesgo técnicamente astuto, adoptando un enfoque de pensamiento sistémico de primeros principios al estilo de Vinod Khosla. El resultado final debe ser un memorando estratégico que diseccione el ecosistema desde tres perspectivas integradas: 1. **La perspectiva del ingeniero:** La tecnología fundamental y sus cuellos de botella. 2. **La perspectiva del inversor de riesgo:** La estructura del mercado, los puntos de disrupción y las oportunidades asimétricas. 3. **La perspectiva del estratega de negocios:** La cadena de valor, los modelos de negocio y las jugadas estratégicas a largo plazo. --- ### **Consultas de investigación detalladas por perspectiva:** ** Parte 1: La perspectiva del ingeniero - "¿Qué es el sistema y por qué es difícil?" ** * ** Base de hardware: ** * Detalle los componentes de hardware críticos para la inferencia de LLM de nivel de producción (GPU, CPU, memoria, interconexiones). * Compare las GPU clave del centro de datos (por ejemplo, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) en métricas relevantes para la inferencia: ancho de banda de memoria, capacidad y unidades de cómputo especializadas (Tensor Cores). * Explique el cuello de botella técnico fundamental: ¿Por qué la inferencia de LLM es principalmente un problema **ligado a la memoria**, no uno ligado a la computación? * **Software y Capa de Optimización:** * Analizar el papel de los servidores y motores de inferencia. ¿Cuáles son las principales innovaciones de las principales soluciones de código abierto como **vLLM** (por ejemplo, PagedAttention, procesamiento continuo por lotes) y soluciones patentadas como **TensorRT-LLM** de NVIDIA? * Describir las técnicas esenciales de optimización de modelos utilizadas para mejorar el rendimiento, incluida la **cuantificación**, la **decodificación especulativa** y las diferentes formas de **paralelismo** (tensor, canalización). ** Parte 2: La perspectiva del inversor de riesgo: "¿Dónde está la disrupción y la acumulación de valor?" ** * **Mapeo de mercado y incumbencia:** * Identificar a los titulares principales y sus fosos. ¿Qué tan defendible es la posición de **NVIDIA** con su ecosistema CUDA? ¿Cuál es el juego estratégico para hiperescaladores como **AWS Bedrock, Azure OpenAI y Google Vertex AI**? * Mapear los "insurgentes" clave o los proveedores de inferencia especializados (por ejemplo, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). ¿Cuál es su ángulo de ataque único: silicio personalizado, optimización de software o modelos de negocio novedosos? * **Tesis de inversión y "experimentos científicos":** * ¿Cuáles son las oportunidades de "apuesta asimétrica" más atractivas? Centrarse en: 1. **Hardware novedoso:** Empresas que desarrollan nuevas arquitecturas de chips (LPU, etc.) diseñadas específicamente para la inferencia. 2. **Abstracción de software:** Empresas que crean software que desbloquea el rendimiento en hardware más barato, que no es NVIDIA o básico. 3. **Avances algorítmicos:** Investigación fundamental en áreas que podrían reducir radicalmente el costo computacional o de memoria de la inferencia. * Analizar las jugadas de "picos y palas". ¿Qué empresas están construyendo las **LLMOps críticas y las capas de orquestación** (por ejemplo, Portkey) que administran el costo, el enrutamiento y la confiabilidad en múltiples proveedores de modelos? ** Parte 3: La perspectiva del estratega de negocios: "¿Cómo se gana y cuál es el final del juego?" ** * **Análisis de la cadena de valor:** * Deconstruir la cadena de valor de inferencia LLM, desde la fabricación de silicio hasta la aplicación del usuario final. ¿Dónde se captura la mayor parte del valor hoy y dónde es probable que cambie en los próximos 5 a 10 años? * Analizar los modelos de negocio de la competencia: servicios API administrados, implementaciones dedicadas y redes informáticas peer-to-peer. ¿Cuáles son los pros y los contras de cada uno? * **Perspectiva estratégica y la "Prueba de Chindia":** * ¿Cuál es el camino hacia costos radicalmente más bajos para la inferencia? ¿Qué jugadores están mejor posicionados para hacer que la inferencia de alto rendimiento sea lo suficientemente barata como para convertirse en un global,