Cum vă proiectați fluxul de lucru pentru cercetare / învățare chiar acum? Vreo abordare specială care iese în evidență? În prezent încerc 1. Generarea promptă din ideea de cercetare din perspectiva unui expert în spațiu 2. Transmiterea acestui îndemn către o cercetare aprofundată 3. Trecerea acelei generații în pdf în notebooklm De exemplu, cercetarea despre gpu dintr-o perspectivă de nivel înalt, cum ar fi Vinod kholsa și o perspectivă de inginerie profundă de la un inginer hardware

### **Solicitare pentru cercetare cuprinzătoare: Stiva de inferență LLM** **Obiectiv:** Generați o analiză detaliată, cu mai multe fațete a tehnologiei full-stack și a peisajului de afaceri pentru inferența Large Language Model (LLM). Analiza trebuie să fie încadrată pentru un investitor și operator de risc inteligent din punct de vedere tehnic, adoptând o abordare bazată pe principii de bază, gândire sistemică, în stilul lui Vinod Khosla. Rezultatul final ar trebui să fie o notă strategică care disecă ecosistemul din trei perspective integrate: 1. **Perspectiva inginerului:** Tehnologia fundamentală și blocajele sale. 2. **Perspectiva investitorului de risc:** Structura pieței, punctele de perturbare și oportunitățile asimetrice. 3. **Perspectiva strategului de afaceri:** Lanțul valoric, modelele de afaceri și jocurile strategice pe termen lung. --- ### **Interogări detaliate de cercetare în funcție de perspectivă:** **Partea 1: Perspectiva inginerului – "Ce este sistemul și de ce este greu?" ** * **Fundație hardware:** * Detaliați componentele hardware critice pentru inferența LLM la nivel de producție (GPU-uri, CPU-uri, memorie, interconexiuni). * Comparați GPU-urile cheie ale centrelor de date (de exemplu, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) pe baza valorilor relevante pentru inferență: lățimea de bandă a memoriei, capacitatea și unitățile de calcul specializate (Tensor Cores). * Explicați blocajul tehnic fundamental: De ce inferența LLM este în primul rând o problemă legată de memorie, nu una legată de calcul? * **Strat software și optimizare:** * Analizați rolul serverelor și motoarelor de inferență. Care sunt inovațiile de bază ale soluțiilor open-source de top, cum ar fi **vLLM** (de exemplu, PagedAttention, batch continuu) și soluțiile proprietare precum **TensorRT-LLM de la NVIDIA**? * Descrieți tehnicile esențiale de optimizare a modelului utilizate pentru a îmbunătăți performanța, inclusiv **cuantizarea**, **decodarea speculativă** și diferitele forme de **paralelism** (tensor, pipeline). **Partea 2: Perspectiva investitorului de risc – "Unde este perturbarea și creșterea valorii?" ** * **Cartografierea pieței și funcțiile:** * Identificarea principalilor titulari și a șanțurilor lor. Cât de apărabilă este poziția **NVIDIA** cu ecosistemul său CUDA? Care este jocul strategic pentru hyperscaleri precum AWS Bedrock, Azure OpenAI și Google Vertex AI**? * Cartografierea "insurgenților" cheie sau a furnizorilor de inferență specializați (de exemplu, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Care este unghiul lor unic de atac - siliciu personalizat, optimizare software sau modele de afaceri noi? * **Teze de investiții și "experimente științifice":** * Care sunt cele mai convingătoare oportunități de "pariu asimetric"? Concentrați-vă pe: 1. **Hardware nou:** Companii care dezvoltă noi arhitecturi de cipuri (LPU-uri etc.) concepute special pentru inferență. 2. **Abstracție software:** Întreprinderi care creează software care deblochează performanța pe hardware mai ieftin, non-NVIDIA sau de bază. 3. **Descoperiri algoritmice:** Cercetare fundamentală în domenii care ar putea reduce radical costul computațional sau de memorie al inferenței. * Analizați jocurile "picks and slopes". Ce companii construiesc **LLMOps și straturi de orchestrare** critice (de exemplu, Portkey) care gestionează costurile, rutarea și fiabilitatea pentru mai mulți furnizori de modele? **Partea 3: Perspectiva strategului de afaceri – "Cum câștigi și care este finalul jocului?" ** * **Analiza lanțului valoric:** * Deconstruirea lanțului valoric de inferență LLM, de la fabricarea siliciului până la aplicația pentru utilizatorul final. Unde este capturată cea mai mare parte a valorii astăzi și unde este probabil să se schimbe în următorii 5-10 ani? * Analizați modelele de afaceri concurente: servicii API gestionate, implementări dedicate și rețele de calcul peer-to-peer. Care sunt avantajele și dezavantajele fiecăruia? * **Perspective strategice și "Testul Chindia":** * Care este calea către reducerea radicală a costurilor pentru inferență? Care jucători sunt cel mai bine poziționați pentru a face inferența de înaltă performanță suficient de ieftină pentru a deveni un nivel global,