Как вы сейчас разрабатываете свой рабочий процесс для исследований/обучения? Есть ли какой-то особый подход, который выделяется? В настоящее время я пробую: 1. Генерация подсказок из идеи исследования с точки зрения эксперта в этой области 2. Передача этой подсказки для глубокого исследования 3. Передача этой генерации в формате pdf в notebooklm Например, исследование о gpu с высокоуровневой точки зрения, как у Вино́да Кхолса, и глубокая инженерная перспектива от инженера-аппаратчика.

### **Запрос на всестороннее исследование: Стек вывода LLM** **Цель:** Сгенерировать подробный, многогранный анализ технологий полного стека и бизнес-ландшафта для вывода больших языковых моделей (LLM). Анализ должен быть ориентирован на технически подкованного венчурного инвестора и оператора, принимая подход, основанный на первых принципах и системном мышлении в стиле Винона Хослы. Конечный результат должен быть стратегической запиской, которая разбирает экосистему с трех интегрированных перспектив: 1. **Перспектива инженера:** Основные технологии и их узкие места. 2. **Перспектива венчурного инвестора:** Структура рынка, точки разрушения и асимметричные возможности. 3. **Перспектива бизнес-стратега:** Цепочка создания стоимости, бизнес-модели и долгосрочные стратегические игры. --- ### **Подробные исследовательские запросы по перспективам:** **Часть 1: Перспектива инженера — "Что такое система и почему это сложно?"** * **Аппаратная основа:** * Подробно опишите критически важные аппаратные компоненты для вывода LLM промышленного уровня (ГПУ, ЦП, память, соединения). * Сравните ключевые ГПУ для дата-центров (например, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) по соответствующим метрикам для вывода: пропускная способность памяти, емкость и специализированные вычислительные блоки (Tensor Cores). * Объясните основное техническое узкое место: почему вывод LLM в первую очередь является **узким местом памяти**, а не вычислений? * **Слой программного обеспечения и оптимизации:** * Проанализируйте роль серверов вывода и движков. Каковы основные инновации ведущих решений с открытым исходным кодом, таких как **vLLM** (например, PagedAttention, непрерывная пакетная обработка) и проприетарных решений, таких как **TensorRT-LLM от NVIDIA**? * Опишите основные техники оптимизации моделей, используемые для повышения производительности, включая **квантование**, **спекулятивное декодирование** и различные формы **параллелизма** (тензорный, конвейерный). **Часть 2: Перспектива венчурного инвестора — "Где разрушение и накопление ценности?"** * **Картирование рынка и инкумбентность:** * Определите основных инкумбентов и их защитные механизмы. Насколько защищена позиция **NVIDIA** с ее экосистемой CUDA? Какова стратегическая игра для гиперскейлеров, таких как **AWS Bedrock, Azure OpenAI и Google Vertex AI**? * Составьте карту ключевых "инсургентов" или специализированных поставщиков вывода (например, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Каков их уникальный подход — кастомный кремний, оптимизация программного обеспечения или новые бизнес-модели? * **Инвестиционные тезисы и "научные эксперименты":** * Каковы самые убедительные возможности "асимметричных ставок"? Сосредоточьтесь на: 1. **Новая аппаратура:** Компании, разрабатывающие новые архитектуры чипов (LPU и т.д.), специально предназначенные для вывода. 2. **Абстракция программного обеспечения:** Предприятия, создающие программное обеспечение, которое разблокирует производительность на более дешевых, не-NVIDIA или товарных аппаратных средствах. 3. **Алгоритмические прорывы:** Фундаментальные исследования в областях, которые могут радикально снизить вычислительные или памятьные затраты на вывод. * Проанализируйте "игры с инструментами и лопатами". Какие компании строят критические **LLMOps и слои оркестрации** (например, Portkey), которые управляют затратами, маршрутизацией и надежностью между несколькими поставщиками моделей? **Часть 3: Перспектива бизнес-стратега — "Как победить и какова конечная игра?"** * **Анализ цепочки создания стоимости:** * Разберите цепочку создания стоимости вывода LLM, от производства кремния до конечного пользовательского приложения. Где сегодня захватывается большая часть ценности, и куда она, вероятно, сместится в следующие 5-10 лет? * Проанализируйте конкурирующие бизнес-модели: управляемые API-сервисы, выделенные развертывания и сети вычислений peer-to-peer. Каковы плюсы и минусы каждой из них? * **Стратегический взгляд и "тест Чиндии":** * Каков путь к радикальному снижению затрат на вывод? Какие игроки лучше всего подготовлены, чтобы сделать высокопроизводительный вывод достаточно дешевым, чтобы стать глобальным,