現在、研究/学習のワークフローをどのように設計していますか?特に際立ったアプローチはありますか? 現在、私は試しています 1. 研究アイデアから、その分野の専門家の視点で迅速に生成 2. そのプロンプトを深い研究に渡す 3. その世代をpdfでノートブックに渡すlm 例:Vinod kholsaのような高レベルの視点からのGPUに関する研究や、ハードウェアエンジニアからの深いエンジニアリングの視点からの研究

### **包括的な調査の促し: LLM 推論スタック** **目的：** 大規模言語モデル (LLM) 推論のためのフルスタック テクノロジとビジネス環境の詳細で多面的な分析を生成します。分析は、技術的に抜け目のないベンチャー投資家および運営者向けに組み立てられ、Vinod Khoslaのスタイルで第一原則のシステム思考アプローチを採用する必要があります。 最終的な成果は、次の 3 つの統合された観点からエコシステムを分析する戦略的メモである必要があります。 1. **エンジニアの視点:** 基礎技術とそのボトルネック。 2. **ベンチャー投資家の視点:** 市場構造、混乱のポイント、非対称の機会。 3. **ビジネスストラテジストの視点:** バリューチェーン、ビジネスモデル、長期的な戦略的プレイ。 --- ### **視点別の詳細な調査クエリ:** **パート 1: エンジニアの視点 — 「システムとは何か、なぜ難しいのか?」** * **ハードウェア基盤:** * 本番グレードの LLM 推論のための重要なハードウェア コンポーネント (GPU、CPU、メモリ、インターコネクト) を詳しく説明します。 * 主要なデータセンター GPU (NVIDIA H100/A100、AMD MI300X など) を、メモリ帯域幅、容量、特殊なコンピューティング ユニット (Tensor コア) などの推論に関連する指標で比較します。 * 基本的な技術的ボトルネックを説明する: LLM 推論がコンピューティング バウンドの問題ではなく、主に **メモリ バウンド** の問題であるのはなぜですか? * **ソフトウェアと最適化レイヤー:** * 推論サーバーとエンジンの役割を分析します。**vLLM** などの主要なオープンソース ソリューション (PagedAttention、継続的バッチ処理など) や、**NVIDIA の TensorRT-LLM** などの独自のソリューションの中核となるイノベーションは何ですか? * **量子化**、**投機的デコード**、およびさまざまな形式の**並列処理**(テンソル、パイプライン)など、パフォーマンスを向上させるために使用される重要なモデル最適化手法について説明します。 **パート2:ベンチャー投資家の視点 — 「ディスラプションと価値の蓄積はどこにあるのか?」** * **市場マッピングと現職:** * 主要な既存者とその堀を特定します。CUDA エコシステムに対する **NVIDIA の**立場はどの程度防御可能ですか?**AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI** のようなハイパースケーラーにとっての戦略的戦略は何ですか? * 主要な「反乱軍」または専門の推論プロバイダー (例: **Groq、Together AI、Fireworks AI、Perplexity、Anyscale**) をマッピングします。カスタムシリコン、ソフトウェア最適化、または新しいビジネスモデルなど、独自の攻撃角度は何ですか? * **投資論文と「科学実験」:** * 最も魅力的な「非対称賭け」の機会は何ですか?焦点: 1. **新しいハードウェア:** 推論専用に設計された新しいチップ アーキテクチャ (LPU など) を開発する企業。 2. **ソフトウェアの抽象化:** 安価な非 NVIDIA ハードウェア、またはコモディティ ハードウェアでパフォーマンスを解き放つソフトウェアを作成するベンチャー。 3. **アルゴリズムのブレークスルー:** 推論の計算コストやメモリコストを大幅に削減できる分野の基礎研究。 * 「ピックとシャベル」のプレイを分析します。複数のモデルプロバイダー間でコスト、ルーティング、信頼性を管理する重要な **LLMOps とオーケストレーションレイヤー** (Portkey など) を構築している企業はどこですか? **パート3:ビジネスストラテジストの視点 — 「どうやって勝つのか、そして最終的な目標は何ですか?」** * **バリューチェーン分析:** * シリコン製造からエンドユーザーアプリケーションまで、LLM推論バリューチェーンを分解します。現在、価値の大部分はどこで捉えられているのか、そして今後5〜10年でどこにシフトする可能性があるのか? * 競合するビジネスモデル(マネージドAPIサービス、専用デプロイ、ピアツーピアコンピューティングネットワーク)を分析します。それぞれの長所と短所は何ですか? * **戦略的見通しと「チンディアテスト」:** * 推論のコストを根本的に削減する道筋は何ですか?グローバルになるのに十分なほど安価に高性能推論を行うのに最適なプレーヤーはどれですか?