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.