W jaki sposób projektujecie teraz swój przepływ pracy na potrzeby badań/nauki? Czy jest jakieś szczególne podejście, które się wyróżnia? Obecnie próbuję swoich sił 1. Szybkie generowanie pomysłu badawczego z perspektywy eksperta w danej przestrzeni 2. Przekazanie tej podpowiedzi do głębokich badań 3. Przekazywanie tej generacji w formacie pdf do notebooklm Np. badania na temat procesorów graficznych z perspektywy wysokiego poziomu, takiej jak Vinod kholsa, i dogłębna perspektywa inżynieryjna z perspektywy inżyniera sprzętu

### **Zalecenie do kompleksowych badań: Stos wnioskowania LLM** **Cel:** Wygenerowanie szczegółowej, wieloaspektowej analizy pełnostackowej technologii i krajobrazu biznesowego dla wnioskowania dużych modeli językowych (LLM). Analiza musi być skierowana do technicznie zorientowanego inwestora i operatora, przyjmując podejście oparte na pierwszych zasadach i myśleniu systemowym w stylu Vinoda Khosli. Ostateczny wynik powinien być strategiczną notatką, która rozkłada ekosystem z trzech zintegrowanych perspektyw: 1. **Perspektywa inżyniera:** Podstawowa technologia i jej wąskie gardła. 2. **Perspektywa inwestora venture:** Struktura rynku, punkty zakłóceń i asymetryczne możliwości. 3. **Perspektywa stratega biznesowego:** Łańcuch wartości, modele biznesowe i długoterminowe strategie. --- ### **Szczegółowe zapytania badawcze według perspektywy:** **Część 1: Perspektywa inżyniera — "Czym jest system i dlaczego jest trudny?"** * **Podstawa sprzętowa:** * Opisz kluczowe komponenty sprzętowe dla produkcyjnego wnioskowania LLM (GPU, CPU, pamięć, interkoneksje). * Porównaj kluczowe GPU w centrach danych (np. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) pod kątem istotnych metryk dla wnioskowania: przepustowość pamięci, pojemność i specjalizowane jednostki obliczeniowe (Tensor Cores). * Wyjaśnij fundamentalne wąskie gardło techniczne: Dlaczego wnioskowanie LLM jest głównie problemem **związanym z pamięcią**, a nie z obliczeniami? * **Warstwa oprogramowania i optymalizacji:** * Analizuj rolę serwerów i silników wnioskowania. Jakie są kluczowe innowacje w wiodących rozwiązaniach open-source, takich jak **vLLM** (np. PagedAttention, ciągłe grupowanie) oraz rozwiązaniach własnościowych, takich jak **TensorRT-LLM** od **NVIDIA**? * Opisz podstawowe techniki optymalizacji modeli używane do poprawy wydajności, w tym **kwantyzację**, **dekompozycję spekulacyjną** oraz różne formy **równoległości** (tensorowa, potokowa). **Część 2: Perspektywa inwestora venture — "Gdzie są zakłócenia i akumulacja wartości?"** * **Mapowanie rynku i incumbenci:** * Zidentyfikuj głównych graczy i ich moats. Jak obronna jest pozycja **NVIDIA** z jej ekosystemem CUDA? Jaka jest strategia dla hyperscalerów, takich jak **AWS Bedrock, Azure OpenAI i Google Vertex AI**? * Zmapuj kluczowych "insurgentów" lub wyspecjalizowanych dostawców wnioskowania (np. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Jaki jest ich unikalny kąt ataku — niestandardowy krzem, optymalizacja oprogramowania czy nowe modele biznesowe? * **Tezy inwestycyjne i "eksperymenty naukowe":** * Jakie są najbardziej przekonujące możliwości "asymetrycznych zakładów"? Skup się na: 1. **Nowym sprzęcie:** Firmy rozwijające nowe architektury chipów (LPU itp.) zaprojektowane specjalnie do wnioskowania. 2. **Abstrakcji oprogramowania:** Przedsiębiorstwa tworzące oprogramowanie, które odblokowuje wydajność na tańszym, nie-NVIDIA lub towarowym sprzęcie. 3. **Przełomach algorytmicznych:** Fundamentalne badania w obszarach, które mogą radykalnie obniżyć koszty obliczeniowe lub pamięciowe wnioskowania. * Analizuj "picks and shovels". Które firmy budują kluczowe **LLMOps i warstwy orkiestracji** (np. Portkey), które zarządzają kosztami, trasowaniem i niezawodnością w różnych dostawcach modeli? **Część 3: Perspektywa stratega biznesowego — "Jak wygrać i jaki jest cel końcowy?"** * **Analiza łańcucha wartości:** * Rozłóż łańcuch wartości wnioskowania LLM, od produkcji krzemu do aplikacji końcowej. Gdzie obecnie jest przechwytywana większość wartości, a gdzie prawdopodobnie się przesunie w ciągu następnych 5-10 lat? * Analizuj konkurencyjne modele biznesowe: zarządzane usługi API, dedykowane wdrożenia i sieci obliczeniowe peer-to-peer. Jakie są zalety i wady każdego z nich? * **Strategiczny przegląd i "Test Chindii":** * Jaka jest droga do radykalnego obniżenia kosztów wnioskowania? Którzy gracze są najlepiej przygotowani, aby uczynić wysokowydajne wnioskowanie wystarczająco tanim, aby stało się globalnym,