Hoe ontwerpen jullie momenteel jullie workflow voor onderzoek/leren? Is er een bepaalde aanpak die opvalt? Momenteel probeer ik het volgende uit: 1. Promptgeneratie vanuit een onderzoeksidee met het perspectief van een expert in het vakgebied 2. Die prompt doorgeven voor diepgaand onderzoek 3. Die generatie in pdf doorgeven aan notebooklm Bijvoorbeeld onderzoek naar gpu vanuit een hoog niveau perspectief zoals Vinod Khosla en een diepgaande engineering perspectief van een hardware engineer.

### **Prompt voor Uitgebreid Onderzoek: De LLM Inference Stack** **Doel:** Genereer een gedetailleerde, veelzijdige analyse van de full-stack technologie en zakelijke landschap voor Large Language Model (LLM) inference. De analyse moet worden gepresenteerd voor een technisch onderlegde durfkapitaalinvesteerder en operator, met een benadering vanuit eerste principes en systeemdenken in de stijl van Vinod Khosla. De uiteindelijke output moet een strategisch memo zijn dat het ecosysteem vanuit drie geïntegreerde perspectieven ontleedt: 1. **Het Perspectief van de Ingenieur:** De fundamentele technologie en de knelpunten. 2. **Het Perspectief van de Durfkapitaalinvesteerder:** De marktstructuur, verstoringspunten en asymmetrische kansen. 3. **Het Perspectief van de Bedrijfsstrateeg:** De waardeketen, businessmodellen en langetermijnstrategieën. --- ### **Gedetailleerde Onderzoeksvragen per Perspectief:** **Deel 1: Het Perspectief van de Ingenieur — "Wat is het Systeem en Waarom is het Moeilijk?"** * **Hardware Fundament:** * Geef een gedetailleerd overzicht van de kritische hardwarecomponenten voor productieklare LLM inference (GPU's, CPU's, Geheugen, Interconnects). * Vergelijk de belangrijkste datacenter GPU's (bijv. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) op relevante metrics voor inference: geheugensnelheid, capaciteit en gespecialiseerde rekeneenheden (Tensor Cores). * Leg het fundamentele technische knelpunt uit: Waarom is LLM inference voornamelijk een **geheugengebonden** probleem, en geen rekengerelateerd probleem? * **Software & Optimalisatielaag:** * Analyseer de rol van inference servers en engines. Wat zijn de kerninnovaties van toonaangevende open-source oplossingen zoals **vLLM** (bijv. PagedAttention, continue batching) en propriëtaire oplossingen zoals **NVIDIA's TensorRT-LLM**? * Beschrijf de essentiële modeloptimalisatietechnieken die worden gebruikt om de prestaties te verbeteren, waaronder **kwantisatie**, **speculatieve decodering**, en de verschillende vormen van **parallelisme** (tensor, pipeline). **Deel 2: Het Perspectief van de Durfkapitaalinvesteerder — "Waar is de Verstoring en Waardeaccumulatie?"** * **Markt Mapping & Incumbency:** * Identificeer de primaire gevestigde spelers en hun verdedigingsmechanismen. Hoe verdedigbaar is **NVIDIA's** positie met zijn CUDA-ecosysteem? Wat is de strategische aanpak voor hyperscalers zoals **AWS Bedrock, Azure OpenAI, en Google Vertex AI**? * Breng de belangrijkste "insurgenten" of gespecialiseerde inference aanbieders in kaart (bijv. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Wat is hun unieke invalshoek—op maat gemaakte siliconen, softwareoptimalisatie, of nieuwe businessmodellen? * **Investeringshypotheses & "Wetenschappelijke Experimenten":** * Wat zijn de meest overtuigende "asymmetrische weddenschappen" kansen? Focus op: 1. **Nieuwe Hardware:** Bedrijven die nieuwe chiparchitecturen ontwikkelen (LPU's, enz.) die specifiek zijn ontworpen voor inference. 2. **Software Abstractie:** Ondernemingen die software creëren die prestaties ontgrendelt op goedkopere, niet-NVIDIA, of commodity hardware. 3. **Algoritmische Doorbraken:** Fundamenteel onderzoek in gebieden die de reken- of geheugenkosten van inference radicaal kunnen verlagen. * Analyseer de "picks and shovels" strategieën. Welke bedrijven bouwen de kritische **LLMOps en orkestratielaag** (bijv. Portkey) die kosten, routing en betrouwbaarheid beheren over meerdere modelproviders? **Deel 3: Het Perspectief van de Bedrijfsstrateeg — "Hoe Win Je en Wat is het Einde Spel?"** * **Waardeketen Analyse:** * Deconstrueer de LLM inference waardeketen, van siliciumproductie tot de eindgebruikertoepassing. Waar wordt de meeste waarde vandaag vastgelegd, en waar zal het waarschijnlijk verschuiven in de komende 5-10 jaar? * Analyseer de concurrerende businessmodellen: beheerde API-diensten, toegewijde implementaties, en peer-to-peer rekensystemen. Wat zijn de voor- en nadelen van elk? * **Strategische Vooruitzichten & De "Chindia Test":** * Wat is het pad naar radicaal lagere kosten voor inference? Welke spelers zijn het beste gepositioneerd om high-performance inference goedkoop genoeg te maken om wereldwijd te worden.