AI GPU 수명 분석(2025.11.14)

2025.11.14

요약:

데이터센터 GPU의 실제 수명은 놀라울 정도로 짧을 수 있으며, 구글의 한 아키텍트에 따르면 보통 1~3년에

불과하다는 분석이 나왔다.

 

2023~2025년 구축된 H100/H200/Blackwell 시스템은 모두 2026~2028년 사이에 교체 시점이 도래합니다.

• 2023년 H100 설치 → 2026~2027 교체
• 2024년 H100/H200 → 2027~2028 교체
• 2025년 Blackwell 설치 → 2028~2029 교체
• 2026년 Blackwell Ultra/GB200 → 2029 교체

즉 2026~2030년은 AI GPU의 교체 수요가 매년 폭발적으로 발생합니다.

 

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NVIDIA의 AI용 GPU(예: Blackwell 아키텍처) 수명에 대해 정리해보면 다음과 같습니다.

 

 

• 데이타센터에서 AI용 GPU가 60-70% 수준의 활용률로 운영될 경우, 수명이 1~2년, 많아야 3년이라는 내부 발언이 있습니다. Tom's Hardware+2CITP Blog+2
  
  
  • 예컨대 한 Google 계열사 엔지니어가 “GPU가 60-70%로 돌아가면 1~2년 정도, 최대 3년”이라는 언급을 했습니다. CITP Blog+1
    
    
  • 이유로는 AI 트레이닝/추론용으로 GPU가 매우 높은 부하(전력, 열, 소모)를 겪기 때문에 물리적·논리적 마모가 빠르다는 분석입니다. Tom's Hardware
    
    

아래 요소들이 수명에 영향을 많이 줍니다:

• 활용률(로드율): 풀로 활용되어 끊임없이 학습/추론이 이뤄지면 열·전력 스트레스가 커져 빠르게 노후될 수 있습니다.
  
  
• 부하의 형태: 트레이닝 vs 추론, 반복 학습 vs 정형화된 추론 등으로 부담이 다릅니다.
  
  
• 냉각·전원 조건: 데이타센터급으로 최적화된 환경이면 물리적 손상이 덜 생기겠지만, 그렇지 않으면 열악한 조건에서 수명이 단축될 수 있습니다.
  
  
• 기술 진화 속도 및 교체 주기: 특히 AI 분야에서 신제품 출시 주기가 빨라지면서 “물리적으로 고장이 나서”가 아니라 “기술적으로 구형이 돼서 교체되는” 케이스가 많아지고 있습니다. 예컨대 Blackwell 이후 차세대 아키텍처 출시 예고 등이 나와 있기도 합니다. DIE WELT+1
  
  
• 회계/자산상 감가상각 기준: 기업에서는 하드웨어 자산을 몇 년으로 설정해서 감가하는지가 중요하며, 기술 진화가 빠르면 수명을 짧게 보는 경우가 많습니다. Business Insider+1
  
  

Nvidia CEO Jensen Huang joked about something that could cost his biggest customers billions of dollars

 

제언 및 적용 시사점

• 만약 사용자가 데이타센터 수준의 AI 트레이닝/추론용 GPU를 고려 중이라면, “1~3년”이라는 매우 짧은 기대수명으로 예산·감가상각을 설계하는 것이 현실적입니다.
  
  
• 하지만 기업 내부 인프라로 덜 사용하거나, 추론용이거나 냉각·운영 조건이 매우 좋다면, 4-5년 이상 혹은 더 길게 쓰는 것도 가능합니다.
  
  
• 기술 변화 측면에서 보면, 이미 Rubin 등 차세대 아키텍처가 2026년 정도 출시될 예정이라는 정보가 있어, 실제 많은 기업이 2~3세대 이전으로 교체 주기를 잡고 있습니다. 위키백과+1
  
  
• 따라서 회계·재무적으로 “최대 3년”으로 감가상각 스케줄을 잡고, 이후는 “기술적으로 구형”이 된 상태로 보는 것이 보수적인 접근입니다.

왜 예전 GPU는 7~9년이나 사용되었나?

1) 연산 부하 수준이 지금과 비교가 안 될 정도로 낮음

• 2015년 시절에는 대규모 LLM 학습이 존재하지 않았습니다.
• GPU들은 주로 HPC(과학 계산), 렌더링, 빅데이터 분석 등에 사용.
  
  
• 부하가 일정하고, 발열·전력 스트레스가 지금보다 훨씬 적음.

2) GPU 메모리·대역폭 요구사항이 지금처럼 급변하지 않음

• AI 트레이닝처럼 폭발적으로 증가하는 메모리·대역폭 요구가 거의 없었기 때문에
  “성능 부족으로 조기 폐기”되는 일이 드물었음.

3) 제품 세대 교체 속도가 지금보다 매우 느림

• 예전에는 새로운 GPU 아키텍처가 나와도 성능 차이가 2~3배씩 폭발하지 않았음.
• 그래서 교체 압력이 거의 없었음.

지금의 AI GPU(Hopper·Blackwell 등)는 왜 수명이 매우 짧은가?

1) 부하가 너무 강함 → 실사용 수명 1~3년

Google 엔지니어 증언:

• “데이터센터에서 GPU 활용률 60~70%로 돌리면 1~2년(최대 3년)이면 실질적 수명이 다한다.”

AI 트레이닝·추론은 다음 특성이 있습니다:

• 24시간 풀로드
• 고전력(700~1000W급, Blackwell NVL72는 1500W급)
  
  
• 고열 스트레스 반복
  → 실리콘 자체의 열화(EM, HTOL)가 빨리 진행됨.

2) 기술 발전 속도가 너무 빨라 ‘기술적 수명’이 먼저 끝남

물리적 고장보다 구형화 속도가 더 빠름.

• A100 → H100 → Blackwell → Rubin
• 각 세대당 성능 향상이 3~10배 수준 (LLM에서 토큰/s 10배도 흔함)

예:

• 2021년 A100 클러스터도 2024년에 LLM 트레이닝에서는 “성능 부족 → 조기 교체”
• H100도 2026~2027년 Blackwell·Rubin 등장하면 대규모로 대체될 가능성 높음.

3) HBM 고발열 구조 → 수명 단축

과거 GPU는 GDDR5/6 사용 → 발열·전력 낮음

현재 AI GPU는 HBM3E/4 → 높은 발열 + TSV 병목 + 패키징 스트레스 증가

HBM이 붙은 AI GPU의 수명은 다음 요소에 크게 의존:

• HBM 온도(80~95°C)
• 지속적인 전력 사이클링
  
  
• 패키지 워프/언더필·TSV 열화

→ 실제 고장이 더 빨리 오는 구조.

 

결론: “과거 GPU 7~9년 수명”은 지금 AI GPU와 비교 불가

 

 

따라서 예전의 긴 수명은 ‘AI 이전 시대’이기 때문에 가능했던 것이고,
현대 AI GPU와는 완전히 다른 조건입니다.

 

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2024.10.24

Datacenter GPU service life can be surprisingly short — only one to three years is expected according to unnamed Google architect | Tom's Hardware

 

데이터센터 GPU의 실제 수명은 놀라울 정도로 짧을 수 있으며, 구글의 한 아키텍트에 따르면 보통 1~3년에

불과하다는 분석이 나왔다.

 

데이터센터에서 AI 학습과 추론 작업을 처리하는 GPU는 항상 높은 부하를 견디기 때문에, 다른 부품에 비해 훨씬 빠르게 성능이 저하될 수 있다.

 

이러한 이유로 한 고위급 알파벳(Alphabet) 소속 전문가의 발언을 인용한 Tech Fund의 보도에 따르면, 데이터센터 GPU의 수명은 사용률에 따라 1년에서 3년 사이에 그치는 경우가 많다고 한다.

 

클라우드 서비스 제공업체(CSP)들이 운영하는 데이터센터에서는 GPU 활용률이 보통 60%에서 70% 수준에 이른다.

이 정도의 활용률이라면 GPU는 통상 1~2년 정도 사용할 수 있으며, 길어도 3년을 넘기기 어렵다는 것이 알파벳의 생성형 AI 총괄 아키텍트로 알려진 인물의 설명이다. 이 내용은 장기 기술 투자자로 알려진 @techfund가 전한 것이다.

 

해당 인물의 실명은 확인되지 않았기 때문에 100% 신뢰하기는 어렵지만, 그 주장은 기술적으로 설득력이 있다. 최신 데이터센터용 AI 및 HPC GPU는 대부분 소비전력이 700W 이상에 이르며, 이 정도 전력과 열을 매우 작은 실리콘 칩이 지속적으로 처리해야 하므로 심각한 스트레스를 받을 수 있기 때문이다.

 

발언자에 따르면 GPU 수명을 연장하는 방법이 하나 있기는 하다. 바로 활용률(utilization rate)을 낮추는 것이다. 하지만 이렇게 되면 GPU의 감가상각 속도가 느려지고, 투입된 자본의 회수 속도도 떨어진다. 이는 비즈니스 관점에서 바람직하지 않기 때문에, 대부분의 클라우드 서비스 업체들은 GPU를 높은 활용률로 최대한 돌리는 방식을 선호한다.

 

올해 초 메타(Meta)는 Llama 3 405B 모델을 학습한 연구 결과를 공개했다. 이 모델은 16,384개의 엔비디아 H100 80GB GPU로 구성된 대규모 클러스터에서 학습됐으며, 이 클러스터의 **모델 플롭 활용률(MFU)**은 BF16 기준으로 약 **38%**였다.

 

그런데 54일간의 사전 학습 기간 동안 총 419건의 예기치 못한 장애가 발생했고, 그중 148건(30.1%)은 다양한 GPU 고장(NVLink 장애 포함)에서 비롯된 것이었으며, 72건(17.2%)은 HBM3 메모리 오류 때문이었다.

 

이러한 결과는 H100 GPU 입장에서는 그나마 긍정적으로 보일 수도 있다. 만약 GPU와 HBM 메모리가 메타의 실측 수준으로 고장 난다고 가정하면, **GPU의 연간 고장률(AFR)**은 약 9% 수준이며, 3년 사용 시 누적 고장률은 약 27% 정도로 추산된다.

 

다만 일반적으로 GPU는 운용한 지 1년을 넘기면 고장 빈도가 더 증가하는 경향이 있다는 점을 감안해야 한다.