你們現在是如何設計研究/學習的工作流程的？有什麼特別突出的方法嗎？ 目前我正在嘗試 1. 從該領域專家的角度從研究想法中迅速生成 2. 將提示傳遞給深入研究 3. 將 pdf 中的一代傳遞給 notebooklm 例如，從Vinod kholsa等高級角度對GPU進行研究，從硬體工程師的深度工程角度進行研究

### **全面研究的提示：LLM推理堆疊** **目標：** 生成對大型語言模型（LLM）推理的全堆技術和商業環境的詳細、多面向分析。該分析必須針對技術精明的風險投資者和運營者，採用第一原則和系統思維的方法，風格類似於Vinod Khosla。 最終輸出應該是一份戰略備忘錄，從三個整合的視角剖析生態系統： 1. **工程師的視角：** 基本技術及其瓶頸。 2. **風險投資者的視角：** 市場結構、破壞點和不對稱機會。 3. **商業策略家的視角：** 價值鏈、商業模式和長期戰略計劃。 --- ### **各視角的詳細研究問題：** **第一部分：工程師的視角 — "系統是什麼，為什麼它很難？"** * **硬體基礎：** * 詳細說明生產級LLM推理的關鍵硬體組件（GPU、CPU、內存、互連）。 * 比較關鍵數據中心GPU（例如，NVIDIA H100/A100、AMD MI300X）在推理相關指標上的表現：內存帶寬、容量和專用計算單元（Tensor Cores）。 * 解釋基本技術瓶頸：為什麼LLM推理主要是一個**內存受限**的問題，而不是計算受限的問題？ * **軟體與優化層：** * 分析推理伺服器和引擎的角色。領先的開源解決方案如**vLLM**（例如，PagedAttention、持續批處理）和專有解決方案如**NVIDIA的TensorRT-LLM**的核心創新是什麼？ * 描述用於提高性能的基本模型優化技術，包括**量化**、**推測解碼**和不同形式的**並行性**（張量、管道）。 **第二部分：風險投資者的視角 — "破壞和價值增長在哪裡？"** * **市場映射與 incumbency：** * 確定主要的 incumbents 及其護城河。**NVIDIA**的CUDA生態系統的防禦性有多強？像**AWS Bedrock、Azure OpenAI和Google Vertex AI**這樣的超大規模雲服務商的戰略計劃是什麼？ * 繪製關鍵的"叛亂者"或專業推理提供商（例如，**Groq、Together AI、Fireworks AI、Perplexity、Anyscale**）。他們的獨特攻擊角度是什麼——定制硅、軟體優化還是新穎的商業模式？ * **投資論點與"科學實驗"：** * 最具吸引力的"不對稱賭注"機會是什麼？重點關注： 1. **新型硬體：** 開發專門為推理設計的新芯片架構的公司（LPUs等）。 2. **軟體抽象：** 創建能夠在更便宜的非NVIDIA或商品硬體上解鎖性能的軟體的風險投資。 3. **算法突破：** 在能夠徹底降低推理計算或內存成本的領域的基礎研究。 * 分析"撿刀和鏟子"的玩法。哪些公司正在構建關鍵的**LLMOps和編排層**（例如，Portkey），以管理多個模型提供商之間的成本、路由和可靠性？ **第三部分：商業策略家的視角 — "你如何獲勝，最終目標是什麼？"** * **價值鏈分析：** * 從硅製造到最終用戶應用，解構LLM推理價值鏈。當前大部分價值是如何被捕獲的，未來5-10年可能會轉移到哪裡？ * 分析競爭的商業模式：管理API服務、專用部署和點對點計算網絡。每種模式的優缺點是什麼？ * **戰略展望與"中印測試"：** * 降低推理成本的路徑是什麼？哪些參與者最有可能使高性能推理變得足夠便宜，以成為全球的...