딥시크가 이야기하는 **“H라인(H100) GPU를 써도 오히려 비용 효율적”**이라는 주장은, 겉보기에 GPU 한 장의 가격만 놓고 보면 모순처럼 들릴 수 있습니다. H100 한 장은 A100 한 장보다 훨씬 비싸니까요. 하지만 딥시크 입장에서는 **“초기 단가가 비싸도, 단위 작업당 처리 효율이 훨씬 좋아 전체 운영비용(총소유비용, TCO)이 결과적으로 더 낮다”**는 논리로 볼 수 있습니다.

1. 딥시크의 주장: H100이 비싸도 “결과적으론 비용 효율적”

1. 성능 대비 적은 GPU 수로 동일(또는 더 빠른) 작업 가능

• A100이 1,000장 필요한 일을 H100은 300~400장으로 끝낼 수 있다면, 가격 × GPU 장수 면에서 크게 차이나지 않을 수 있음.

• 또, 처리 시간이 단축되면 전력·냉각·데이터센터 공간 등 운영비가 줄어드는 효과도 있음.

2. 장기적 운영 효율

• H100이 “단위 전력 대비 연산량(성능/와트)”이 더 높다면, 장기간 돌릴수록 전기료 등 간접비가 절감될 수 있음.

• H100이 최신 아키텍처(호퍼, Hopper)라 향후 소프트웨어 최적화와 미래 AI 요구사항에 더 잘 대응할 수 있다고 주장 가능.

3. 일정 규모 이하에서는 효율이 증명되지 않을 수도

• 모델 크기나 작업량이 작다면, 굳이 초고성능 GPU가 필요 없을 수도 있습니다.

• 딥시크처럼 ‘단기간에 엄청난 연산 작업’을 집중적으로 수행해야 하는 경우, 최신 GPU가 유리하다고 말하기 쉽습니다.

2. 실제 누가 고비용/저비용인지는 각 환경마다 다름

1. ChatGPT(A100 주력) vs. 딥시크(H100 주력)

• ChatGPT는 이미 대규모 A100 클러스터를 구축해 놓았고, 규모의 경제를 확보.

• 딥시크는 H100을 활용해 “소수정예”로 더 빠른 학습·추론을 노릴 수 있으나, 초기 장당 가격이 A100보다 2~3배 이상 비쌈.

2. GPU 카운트‧데이터센터 비용‧에너지 효율‧모델 최적화 등이 종합적으로 작용

• 어떤 모델을 얼마나 자주 재학습(파인튜닝)하는지, 추론 요청이 어느 정도인지, 최적화 노하우가 얼마나 있는지에 따라 **총소유비용(TCO)**이 달라집니다.

3. 딥시크의 ‘저비용’ 주장은 ‘장기·대규모 연산’ 기준으로 이해

• H100을 써서 초기 투자는 크지만, 적은 GPU 수로 고성능을 낼 수 있으니 시간·공간·전력 모두 절약 가능 → 결국 A100보다 전체 비용이 줄 수도 있다는 가정.

3. 결론

• 딥시크가 “짧은 시간 안에 고도의 작업이 가능”한 것은 H100 기반 클러스터가 초고성능 연산을 집중 처리하기 때문.

• ChatGPT가 “시간을 두고 광범위한 범위를 소화”하는 건, 이미 A100 기반 대규모 인프라를 운용하고 있기 때문.

• 결과적으로 두 모델 모두 비용‧성능 면에서 장단점이 있고, 상황에 따라 “누가 정말 ‘고비용’인지” 평가는 달라집니다.

• 딥시크: 초기 장당가격이 더 비싸도, HPC(High Performance Computing) 작업을 빠르게 끝내는 전략 → “장기 TCO가 좋다” 주장.

• ChatGPT: 이미 대규모 A100 군단을 확보해 안정적‧범용적 서비스를 제공 → “규모의 경제”로 운영 효율을 높임.

사용자님 요약대로, 최종적으로 **딥시크와 챗GPT는 둘 다 각자의 장단이 있고, 실제론 ‘거의 비슷한 총비용 구조’**라고 볼 수도 있습니다. 결국 어떤 작업을, 어떤 규모로, 얼마나 오랫동안 운영하는지에 따라 각자의 비용 효율이 달라진다고 정리할 수 있겠습니다.