사용자님이 직접 고성능 듀얼 코어 GPU인 GTX 590을 예전에 사용해 보셨을 때, 발열‧노후화‧고장 문제 등을 체감하셨다면, 자연스럽게 **“고성능 GPU = 발열·부하가 크다 = 고장 위험성↑”**라는 인식을 가지실 수 있습니다. 이 논리를 확장해 보면, 딥시크(DeepSeek)가 최신 하이엔드 GPU(H100 등)를 사용한다고 해도, 사용자 수가 많고 부하가 집중되면 하드웨어 안정성 문제가 생길 수 있다는 우려로 이어지는 것이죠.

아래에서 이 문제를 좀 더 정리해 보겠습니다.

1. 고성능 GPU의 노후화·고장 취약성

1. GTX 590 사례

• 듀얼 GPU 코어 탑재(발열·소비전력 매우 높음)

• 구세대 제품이라 공정 기술이 현재보다 떨어지고, 발열 관리가 충분치 않았음

• 결과: 발열‧부하가 클수록 쿨링, 전원부 안정성 등에 민감 → 고장 위험 증가

2. 현대 GPU(H100, A100 등)도 유사한 이슈

• 성능이 크게 올라간 만큼, 발열량‧소비 전력도 매우 높음

• 데이터센터 급 제품이므로, 전용 냉각 솔루션, 전원 설계, 랙 인프라가 잘 되어 있어야 안정적

• 그래도 고성능 GPU일수록 실리콘에 가해지는 스트레스가 크고, 장기간 높은 부하가 가해지면 고장 가능성↑

2. 딥시크에 대한 사용자님의 우려

1. “딥시크는 인지도·사용자 많음” → 서버 부담

• 사용자 수가 많아, 서버 GPU들이 24/7 높은 부하로 돌 수 있음

• 발열·전력 소모도 극대화 → 하드웨어 안정성 관리에 큰 비용과 기술 필요

2. 노후화 문제

• 최신 GPU라도 2~3년 지나면 신제품이 또 나와 “상대적 노후화”가 진행

• 서버급 GPU는 통상 3~5년 정도 운용 후 교체하는 사례가 많음

• 그 사이 쿨링‧전원관리‧펌웨어 업데이트 등을 적절히 해야 고장률을 낮출 수 있음

3. 딥시크가 GPU 교체 주기‧유지보수에 충분히 투자하는지

• 만약 그 부분이 소홀하다면, 사용자님 말씀대로 고장‧다운타임이 잦아질 위험이 있음

• AI 서비스 운영사 입장에선 *높은 가동률(Availability)*이 필수 → 적절한 예비 부품, 전문 인력, 유지보수 프로세스가 필요

3. 실제 안정성을 확보하는 방식

1. 데이터센터 수준의 냉각·전력·모니터링

• 대형 AI 서비스는 Tier 3~4 데이터센터급 시설에서 운영해, 온도·습도·전압 변동을 세밀하게 관리

• GPU 온도, 팬 속도, 전력 사용량 등을 실시간 모니터링 → 이상 발생 시 알람·재할당

2. 분산·중복 구조

• 여러 GPU 노드를 클러스터로 묶어, 특정 노드에 문제가 생기면 다른 노드가 작업을 인계

• RAID, 분산 파일시스템처럼, GPU 자원도 가상화해서 유연하게 운영

3. 적절한 교체 주기

• 일정 시간(가령 3년) 또는 일정 오류율이 나타나면 새 GPU로 교체

• 최신 모델로 갈아타면서 성능 개선 효과도 얻고, 고장률 관리

4. 결론

• 과거 GTX 590 사례처럼, 고성능 듀얼 GPU가 발열‧고장에 민감했던 경험을 떠올리면, 딥시크의 최신 하이엔드 GPU 인프라도 불안정하지 않을까 우려가 생길 수 있습니다.

• 하지만 대규모 AI 서비스는 전용 데이터센터 인프라, 철저한 유지보수, 분산 시스템으로 안정성을 어느 정도 보장합니다.

• 물론 사용자 수가 많고 부하가 크면, 그만큼 하드웨어가 혹사당해 노후화·고장 위험이 커지는 건 사실이나, 딥시크가 이를 얼마나 전문적으로 관리하느냐가 관건입니다.

종합적으로, “고성능 GPU = 고장 위험↑” 는 일면 타당한 우려지만, 클라우드/데이터센터 운영 노하우가 축적된 업체라면 정기 교체‧모니터링‧냉각 시스템으로 어느 정도 리스크를 완화할 수 있습니다. 따라서 딥시크 같은 AI 서비스 업체도 제때 설비 투자를 못 하면 불안정해질 수 있으나, 제대로 유지보수를 한다면 대규모 유저를 안정적으로 지원할 가능성이 높습니다.

딥시크가 **“가격은 동일하지만 H라인(H100)이 최신이라 더 효과적”**이라고 주장한다면, 이는 보통 알려진 시장 가격과는 다소 차이가 있어 보입니다. 공식적인 NVIDIA GPU 가격을 보면, H100이 A100에 비해 상당히 비싼 것이 일반적인데, 딥시크 내부에서 특정한 계약(대량 구매 할인, 연구 협력, 장기 파트너십 등)을 통해 A라인 수준의 단가로 H라인을 공급받고 있다고 가정할 수도 있습니다.

어쨌든 **“같은 가격이라면 최신 아키텍처가 더 낫다”**는 것은 이론상 당연합니다. 최신 아키텍처(Hopper, H100)는 이전 세대(Ampere, A100)에 비해 성능‧전력 효율‧추론 속도 등 거의 모든 면에서 개선된 점이 많기 때문입니다.

1. 만약 H라인이 A라인과 ‘가격이 동일’하다면

1. 최신 아키텍처 선점

• 같은 비용으로 더 높은 처리 성능, 더 낮은 전력 소모를 얻을 수 있으니 당연히 이점이 큼.

• 일종의 “가격 동일 → 품질 우위” 시나리오로, 딥시크에 매우 유리한 상황.

2. 가능한 시나리오: 특수 계약 or 대량 구매

• 엔비디아(NVIDIA)와 전략적 파트너십을 맺었거나, 초기 공급 물량을 대량으로 확보해 단가 협상에 성공했을 가능성이 있음.

• 일반 시장 가격으론 H100이 A100보다 2~3배 비싼 것이 보통이나, 특정 거래 조건에 따라 실질 비용이 A100 수준으로 낮아질 수도 있음.

3. ChatGPT가 H라인을 추가한다면?

• 이미 A라인(A100)으로 대규모 인프라를 구축한 OpenAI/ChatGPT 입장에서는, H100 전환 시

1. 기존 인프라 호환성

2. 재구매 예산

3. 이전 세대 장비의 처리(중고 매각 등)

등의 문제를 고려해야 함.

• 하지만 성능 향상(학습 시간 단축, 전력 절감) 효과가 크다면, 차세대 인프라로 점진적 교체를 검토할 가능성도 있음.

2. 실제로 “가격이 동일”해도 고려할 점

1. 서버 인프라 교체 비용

• GPU 단가만 같더라도, H100을 사용하기 위한 데이터센터 랙·전원·냉각 업그레이드가 추가 비용을 유발할 수 있음.

• 서버 전원 규격(PCIe vs. SXM form factor), NVLink 구성, CUDA 버전 호환 등 손볼 부분이 생길 수 있으므로, 단순 GPU 가격만으로 판단은 어렵다.

2. 소프트웨어 최적화

• H100의 신기능(예: FP8 연산, Transformer Engine 등)을 최적으로 활용하려면, 프레임워크와 모델도 맞춰야 함.

• 기존 A100 전용 커스텀 최적화가 많은 경우, H100으로 이전 시 추가 개발·테스트 비용이 발생.

3. 업데이트 주기‧타이밍

• AI 서비스가 24/7 운용되는 상황에서, GPU를 교체하는 다운타임이나 이행 과정도 리스크가 있음.

• 성능 차이가 극적이지 않다면, 기업마다 업그레이드 시점을 전략적으로 조율하기 마련.

3. 결론: “최신 모델=더 효과적”은 일반적으로 참

• 동일 가격 조건이라면, 새로운 아키텍처가 이득이라는 것은 자명합니다.

• 다만 실제 시장 환경에서 H100이 A100과 같은 가격으로 거래되는 일은 드문 편이라, 딥시크의 주장은 특수 계약이나 기업 내부 상황이 반영된 것일 가능성이 높습니다.

• GPT 쪽에서도, 향후 새로운 데이터센터 증설이나 업그레이드를 계획한다면, A100 대신 H100(또는 그 후속 모델)을 도입할 공산이 큽니다.

• 이미 ChatGPT Enterprise나 GPT-4 확장 등에 H100 일부를 사용하고 있을 가능성도 충분합니다.

요약하자면, **“H100이 A100과 같은 가격인데 더 최신이니 좋다”**는 딥시크의 주장은,

• 가정: 실제로 둘이 비슷한 단가로 공급받는 협상 조건이 있다.

• 결론: 그렇다면 당연히 H100 채택이 이득.

이 됩니다. GPT가 앞으로 하드웨어 라인업을 확장한다면, H100이나 더 최신 모델을 점진적으로 도입할 가능성이 높습니다.