Comment concevez-vous votre flux de travail pour la recherche et l’apprentissage en ce moment ? Une approche particulière qui se démarque ? Actuellement, je suis en train d’essayer 1. Générer rapidement à partir d’une idée de recherche avec le point de vue d’un expert dans l’espace 2. Passer cette invite à la recherche approfondie 3. Transmettre cette génération en pdf à notebooklm Par exemple, la recherche sur le gpu d’un point de vue de haut niveau comme Vinod kholsa et le point de vue de l’ingénierie profonde d’un ingénieur matériel

### **Demande de recherche complète : La pile d'inférence LLM** **Objectif :** Générer une analyse détaillée et multifacette du paysage technologique et commercial de l'inférence des grands modèles de langage (LLM). L'analyse doit être formulée pour un investisseur et opérateur en capital-risque techniquement averti, adoptant une approche par principes fondamentaux et pensée systémique dans le style de Vinod Khosla. Le résultat final doit être un mémo stratégique qui dissèque l'écosystème sous trois perspectives intégrées : 1. **La perspective de l'ingénieur :** La technologie fondamentale et ses goulets d'étranglement. 2. **La perspective de l'investisseur en capital-risque :** La structure du marché, les points de disruption et les opportunités asymétriques. 3. **La perspective du stratège commercial :** La chaîne de valeur, les modèles commerciaux et les stratégies à long terme. --- ### **Questions de recherche détaillées par perspective :** **Partie 1 : La perspective de l'ingénieur — "Quel est le système et pourquoi est-il difficile ?"** * **Fondation matérielle :** * Détaillez les composants matériels critiques pour l'inférence LLM de qualité production (GPU, CPU, mémoire, interconnexions). * Comparez les principaux GPU de centre de données (par exemple, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) sur des métriques pertinentes pour l'inférence : bande passante mémoire, capacité et unités de calcul spécialisées (Tensor Cores). * Expliquez le goulet d'étranglement technique fondamental : Pourquoi l'inférence LLM est-elle principalement un problème **lié à la mémoire**, et non un problème lié au calcul ? * **Couche logicielle et d'optimisation :** * Analysez le rôle des serveurs et moteurs d'inférence. Quelles sont les innovations clés des solutions open-source de premier plan comme **vLLM** (par exemple, PagedAttention, traitement continu) et des solutions propriétaires comme **TensorRT-LLM de NVIDIA** ? * Décrivez les techniques essentielles d'optimisation des modèles utilisées pour améliorer les performances, y compris **la quantification**, **le décodage spéculatif**, et les différentes formes de **parallélisme** (tensoriel, pipeline). **Partie 2 : La perspective de l'investisseur en capital-risque — "Où se trouve la disruption et l'accumulation de valeur ?"** * **Cartographie du marché et incumbence :** * Identifiez les principaux acteurs en place et leurs protections. Quelle est la défense de la position de **NVIDIA** avec son écosystème CUDA ? Quel est le jeu stratégique pour les hyperscalers comme **AWS Bedrock, Azure OpenAI et Google Vertex AI** ? * Cartographiez les principaux "insurgés" ou fournisseurs d'inférence spécialisés (par exemple, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Quel est leur angle d'attaque unique : silicium personnalisé, optimisation logicielle ou nouveaux modèles commerciaux ? * **Thèses d'investissement et "expériences scientifiques" :** * Quelles sont les opportunités les plus convaincantes de "pari asymétrique" ? Concentrez-vous sur : 1. **Matériel novateur :** Entreprises développant de nouvelles architectures de puces (LPU, etc.) conçues spécifiquement pour l'inférence. 2. **Abstraction logicielle :** Ventures créant des logiciels qui débloquent des performances sur du matériel moins cher, non NVIDIA, ou du matériel de commodité. 3. **Percées algorithmiques :** Recherche fondamentale dans des domaines qui pourraient réduire radicalement le coût computationnel ou mémoire de l'inférence. * Analysez les jeux "picks and shovels". Quelles entreprises construisent les couches critiques **LLMOps et d'orchestration** (par exemple, Portkey) qui gèrent le coût, le routage et la fiabilité à travers plusieurs fournisseurs de modèles ? **Partie 3 : La perspective du stratège commercial — "Comment gagner et quel est le jeu final ?"** * **Analyse de la chaîne de valeur :** * Déconstruisez la chaîne de valeur de l'inférence LLM, de la fabrication de silicium à l'application utilisateur finale. Où la majorité de la valeur est-elle capturée aujourd'hui, et où est-elle susceptible de se déplacer dans les 5 à 10 prochaines années ? * Analysez les modèles commerciaux concurrents : services API gérés, déploiements dédiés et réseaux de calcul pair-à-pair. Quels sont les avantages et les inconvénients de chacun ? * **Perspectives stratégiques et le "test Chindia" :** * Quel est le chemin vers des coûts d'inférence radicalement inférieurs ? Quels acteurs sont les mieux positionnés pour rendre l'inférence haute performance suffisamment bon marché pour devenir un marché mondial,