Come state progettando il vostro flusso di lavoro per la ricerca/apprendimento in questo momento? Qualche approccio particolare che si distingue? Attualmente sto provando 1. Generazione rapida da un'idea di ricerca con la prospettiva di un esperto nel settore 2. Passare questo suggerimento a una ricerca approfondita 3. Passare quella generazione in pdf a notebooklm Ad esempio, la ricerca sulla gpu da una prospettiva di alto livello come Vinod Kholsa e una prospettiva di ingegneria profonda da un ingegnere hardware
### **Richiesta per una Ricerca Completa: Lo Stack di Inferenza LLM** **Obiettivo:** Generare un'analisi dettagliata e multifaccettata del panorama tecnologico e commerciale per l'inferenza dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM). L'analisi deve essere inquadrata per un investitore e operatore di venture tecnicamente esperto, adottando un approccio basato sui primi principi e sul pensiero sistemico nello stile di Vinod Khosla. L'output finale dovrebbe essere un memo strategico che disamina l'ecosistema da tre prospettive integrate: 1. **La Prospettiva dell'Ingegnere:** La tecnologia fondamentale e i suoi colli di bottiglia. 2. **La Prospettiva dell'Investitore di Venture:** La struttura di mercato, i punti di interruzione e le opportunità asimmetriche. 3. **La Prospettiva dello Stratega Aziendale:** La catena del valore, i modelli di business e le strategie a lungo termine. --- ### **Domande di Ricerca Dettagliate per Prospettiva:** **Parte 1: La Prospettiva dell'Ingegnere — "Qual è il Sistema e Perché è Difficile?"** * **Fondazione Hardware:** * Dettagliare i componenti hardware critici per l'inferenza LLM di grado produttivo (GPU, CPU, Memoria, Interconnessioni). * Confrontare le principali GPU per data center (ad es., NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) su metriche rilevanti per l'inferenza: larghezza di banda della memoria, capacità e unità di calcolo specializzate (Tensor Cores). * Spiegare il colli di bottiglia tecnico fondamentale: Perché l'inferenza LLM è principalmente un problema **legato alla memoria**, non un problema legato al calcolo? * **Strato di Software e Ottimizzazione:** * Analizzare il ruolo dei server e dei motori di inferenza. Quali sono le innovazioni fondamentali delle principali soluzioni open-source come **vLLM** (ad es., PagedAttention, batching continuo) e delle soluzioni proprietarie come **TensorRT-LLM di NVIDIA**? * Descrivere le tecniche essenziali di ottimizzazione dei modelli utilizzate per migliorare le prestazioni, inclusi **quantizzazione**, **decodifica speculativa** e le diverse forme di **parallelismo** (tensoriale, a pipeline). **Parte 2: La Prospettiva dell'Investitore di Venture — "Dove si Trova l'Interruzione e l'Accrescimento di Valore?"** * **Mappatura del Mercato e Incumbency:** * Identificare i principali incumbents e i loro vantaggi competitivi. Quanto è difendibile la posizione di **NVIDIA** con il suo ecosistema CUDA? Qual è il piano strategico per i hyperscalers come **AWS Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI**? * Mappare i principali "insurgents" o fornitori di inferenza specializzati (ad es., **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Qual è il loro angolo unico di attacco: silicio personalizzato, ottimizzazione software o modelli di business innovativi? * **Tesi di Investimento e "Esperimenti Scientifici":** * Quali sono le opportunità di "scommessa asimmetrica" più convincenti? Concentrarsi su: 1. **Hardware Innovativo:** Aziende che sviluppano nuove architetture di chip (LPU, ecc.) progettate specificamente per l'inferenza. 2. **Astrazione Software:** Venture che creano software che sbloccano prestazioni su hardware più economico, non NVIDIA o hardware commodity. 3. **Scoperte Algoritmiche:** Ricerca fondamentale in aree che potrebbero ridurre radicalmente il costo computazionale o di memoria dell'inferenza. * Analizzare i "picks and shovels". Quali aziende stanno costruendo i critici **LLMOps e strati di orchestrazione** (ad es., Portkey) che gestiscono costi, instradamento e affidabilità attraverso più fornitori di modelli? **Parte 3: La Prospettiva dello Stratega Aziendale — "Come Vincere e Qual è il Gioco Finale?"** * **Analisi della Catena del Valore:** * Decomporre la catena del valore dell'inferenza LLM, dalla produzione di silicio all'applicazione finale per l'utente. Dove viene catturato oggi la maggior parte del valore e dove è probabile che si sposti nei prossimi 5-10 anni? * Analizzare i modelli di business concorrenti: servizi API gestiti, distribuzioni dedicate e reti di calcolo peer-to-peer. Quali sono i pro e i contro di ciascuno? * **Prospettiva Strategica e il "Test Chindia":** * Qual è il percorso per ridurre radicalmente i costi per l'inferenza? Quali attori sono meglio posizionati per rendere l'inferenza ad alte prestazioni abbastanza economica da diventare globale.
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