Como é que vocês estão a desenhar o vosso fluxo de trabalho para pesquisa/aprendizagem neste momento? Alguma abordagem em particular que se destaque? Atualmente, estou a experimentar 1. Geração de prompts a partir de uma ideia de pesquisa com a perspetiva de um especialista na área 2. Passar esse prompt para uma pesquisa aprofundada 3. Passar essa geração em pdf para o notebooklm Por exemplo, pesquisar sobre gpu a partir de uma perspetiva de alto nível como Vinod Khosla e uma perspetiva de engenharia profunda de um engenheiro de hardware.

### **Prompt para Pesquisa Abrangente: A Pilha de Inferência LLM** **Objetivo:** Gerar uma análise detalhada e multifacetada do panorama tecnológico e de negócios da inferência de Modelos de Linguagem Grande (LLM). A análise deve ser estruturada para um investidor e operador de risco tecnicamente astuto, adotando uma abordagem de primeiros princípios e pensamento sistêmico no estilo de Vinod Khosla. O resultado final deve ser um memorando estratégico que disseca o ecossistema a partir de três perspectivas integradas: 1. **A Perspectiva do Engenheiro:** A tecnologia fundamental e seus gargalos. 2. **A Perspectiva do Investidor de Risco:** A estrutura do mercado, pontos de disrupção e oportunidades assimétricas. 3. **A Perspectiva do Estrategista de Negócios:** A cadeia de valor, modelos de negócios e jogadas estratégicas de longo prazo. --- ### **Consultas de Pesquisa Detalhadas por Perspectiva:** **Parte 1: A Perspectiva do Engenheiro — "Qual é o Sistema e Por Que é Difícil?"** * **Fundação de Hardware:** * Detalhar os componentes de hardware críticos para a inferência LLM de grau de produção (GPUs, CPUs, Memória, Interconexões). * Comparar as principais GPUs de data center (por exemplo, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) em métricas relevantes para inferência: largura de banda de memória, capacidade e unidades de computação especializadas (Tensor Cores). * Explicar o gargalo técnico fundamental: Por que a inferência LLM é principalmente um problema **limitado por memória**, e não um problema limitado por computação? * **Camada de Software e Otimização:** * Analisar o papel dos servidores e motores de inferência. Quais são as inovações centrais das principais soluções de código aberto como **vLLM** (por exemplo, PagedAttention, batching contínuo) e soluções proprietárias como **TensorRT-LLM da NVIDIA**? * Descrever as técnicas essenciais de otimização de modelos usadas para melhorar o desempenho, incluindo **quantização**, **decodificação especulativa** e as diferentes formas de **paralelismo** (tensor, pipeline). **Parte 2: A Perspectiva do Investidor de Risco — "Onde Está a Disrupção e a Acumulação de Valor?"** * **Mapeamento de Mercado e Incumbência:** * Identificar os principais incumbentes e seus obstáculos. Quão defensável é a posição da **NVIDIA** com seu ecossistema CUDA? Qual é a jogada estratégica para hiperescaladores como **AWS Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI**? * Mapear os principais "insurgentes" ou provedores de inferência especializados (por exemplo, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Qual é o seu ângulo único de ataque — silício personalizado, otimização de software ou modelos de negócios inovadores? * **Tesouras de Investimento e "Experimentos Científicos":** * Quais são as oportunidades de "aposta assimétrica" mais convincentes? Focar em: 1. **Hardware Novo:** Empresas desenvolvendo novas arquiteturas de chip (LPUs, etc.) projetadas especificamente para inferência. 2. **Abstração de Software:** Empreendimentos criando software que desbloqueia desempenho em hardware mais barato, não NVIDIA, ou hardware de commodity. 3. **Avanços Algorítmicos:** Pesquisa fundamental em áreas que poderiam reduzir radicalmente o custo computacional ou de memória da inferência. * Analisar as jogadas de "picks and shovels". Quais empresas estão construindo as camadas críticas de **LLMOps e orquestração** (por exemplo, Portkey) que gerenciam custo, roteamento e confiabilidade entre vários provedores de modelos? **Parte 3: A Perspectiva do Estrategista de Negócios — "Como Você Vence e Qual é o Jogo Final?"** * **Análise da Cadeia de Valor:** * Deconstruir a cadeia de valor da inferência LLM, desde a fabricação de silício até a aplicação final do usuário. Onde está a maior parte do valor sendo capturada hoje, e onde é provável que se desloque nos próximos 5-10 anos? * Analisar os modelos de negócios concorrentes: serviços de API gerenciados, implantações dedicadas e redes de computação peer-to-peer. Quais são os prós e contras de cada um? * **Perspectiva Estratégica e o "Teste Chindia":** * Qual é o caminho para reduzir radicalmente os custos de inferência? Quais jogadores estão melhor posicionados para tornar a inferência de alto desempenho barata o suficiente para se tornar global,