你们现在是如何设计研究/学习的工作流程的？有没有特别突出的方式？ 目前我正在尝试： 1. 从研究想法生成提示，站在该领域专家的角度 2. 将该提示传递给深入研究 3. 将生成的内容以PDF格式传递给notebooklm 例如，从高层次的角度研究GPU，比如Vinod Khosla的观点，以及从硬件工程师的深度工程视角。

### **全面研究的提示：LLM推理堆栈** **目标：** 生成对大型语言模型（LLM）推理的全栈技术和商业环境的详细、多方面分析。该分析必须针对技术精明的风险投资者和运营者，采用第一性原理和系统思维的方法，风格类似于Vinod Khosla。 最终输出应为一份战略备忘录，从三个相互关联的视角剖析生态系统： 1. **工程师的视角：** 基本技术及其瓶颈。 2. **风险投资者的视角：** 市场结构、破坏点和不对称机会。 3. **商业战略家的视角：** 价值链、商业模式和长期战略布局。 --- ### **各视角的详细研究查询：** **第一部分：工程师的视角 — "系统是什么，为什么难？"** * **硬件基础：** * 详细说明生产级LLM推理的关键硬件组件（GPU、CPU、内存、互连）。 * 比较关键数据中心GPU（例如，NVIDIA H100/A100，AMD MI300X）在推理相关指标上的表现：内存带宽、容量和专用计算单元（Tensor Cores）。 * 解释基本技术瓶颈：为什么LLM推理主要是一个**内存受限**的问题，而不是计算受限的问题？ * **软件与优化层：** * 分析推理服务器和引擎的作用。领先的开源解决方案如**vLLM**（例如，PagedAttention、连续批处理）和专有解决方案如**NVIDIA的TensorRT-LLM**的核心创新是什么？ * 描述用于提高性能的基本模型优化技术，包括**量化**、**推测解码**和不同形式的**并行性**（张量、管道）。 **第二部分：风险投资者的视角 — "破坏和价值积累在哪里？"** * **市场映射与 incumbency：** * 确定主要的 incumbents 及其护城河。**NVIDIA**的CUDA生态系统的防御能力如何？像**AWS Bedrock、Azure OpenAI和Google Vertex AI**这样的超大规模云服务商的战略布局是什么？ * 映射关键的“叛乱者”或专门的推理提供商（例如，**Groq、Together AI、Fireworks AI、Perplexity、Anyscale**）。他们的独特攻击角度是什么——定制硅、软件优化还是新颖的商业模式？ * **投资论点与“科学实验”：** * 最具吸引力的“不对称赌注”机会是什么？重点关注： 1. **新型硬件：** 开发专门用于推理的新芯片架构的公司（LPUs等）。 2. **软件抽象：** 创建能够在更便宜的非NVIDIA或商品硬件上解锁性能的软件的企业。 3. **算法突破：** 在可能大幅降低推理计算或内存成本的领域进行的基础研究。 * 分析“铲子和锹”的投资机会。哪些公司正在构建关键的**LLMOps和编排层**（例如，Portkey），以管理多个模型提供商之间的成本、路由和可靠性？ **第三部分：商业战略家的视角 — "如何获胜，最终目标是什么？"** * **价值链分析：** * 解构LLM推理的价值链，从硅制造到最终用户应用。今天大部分价值被捕获在哪里，未来5-10年可能会转移到哪里？ * 分析竞争的商业模式：托管API服务、专用部署和点对点计算网络。每种模式的优缺点是什么？ * **战略展望与“中印测试”：** * 推理成本大幅降低的路径是什么？哪些参与者最有可能使高性能推理变得足够便宜，以便成为全球性的，