DeepSeek V3 및 R1 모델 학습 비용 및 시간 분석 (H200 GPU 1000개 기준)

1. H200 GPU 1000개 구입 비용

DeepSeek V3 학습을 위해 H200 GPU 1000개를 이미 구입했다고 가정합니다.

• DGX H200 서버 (8개 GPU) 가격: 약 7억 원
• 1000개 GPU 필요 서버 수: 1000 ÷ 8 = 125대
• 총 GPU 구입 비용: 7억 × 125대 = 875억 원

👉 즉, GPU 구입을 위한 초기 투자 비용은 약 875억 원입니다.
👉 이후 학습 과정에서 추가적인 전력, 냉각, 유지보수 비용이 발생할 수 있음.

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2. DeepSeek V3 학습 비용 (H200 1000개 기준, 운영비 포함)

• 총 필요 GPU 시간: 1.394M GPU 시간 (H200 기준)
• 사용 GPU 수: 1000개
• 예상 학습 기간:
  • 1,394,000 ÷ 1000 = 약 58일 (약 1.9개월)
• 추가적인 연구 및 시행착오 고려 (40% 증가):
  • 58일 × 1.4 = 약 81일 (약 2.7개월)
• 운영 비용 (전기, 냉각, 유지보수 등):
  • 약 30억 원 추가 예상

DeepSeek V3 (H200 1000개, 연구 및 시행착오 포함) 최종 비용

• 총 학습 기간: 약 81일 (2.7개월)
• 운영 비용 (전기, 유지보수 등): 약 30억 원
• 총 비용 (GPU 구입 포함): 905억 원 (GPU 875억 + 운영비 30억)

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3. DeepSeek R1 학습 비용 (H200 1000개 기준, 추가 운영비 포함)

• DeepSeek V3에서 사용한 GPU를 동일하게 활용하므로, 추가 GPU 구매 필요 없음.
• 총 필요 GPU 시간: 0.697M GPU 시간 (H200 기준)
• 사용 GPU 수: 1000개
• 예상 학습 기간:
  • 697,000 ÷ 1000 = 약 28일 (약 0.9개월)
• 추가적인 연구 및 시행착오 고려 (50% 증가):
  • 28일 × 1.5 = 약 42일 (약 1.4개월)
• 운영 비용 (전기, 냉각, 유지보수 등):
  • 약 20억 원 추가 예상

DeepSeek R1 (H200 1000개, 연구 및 시행착오 포함) 최종 비용

• 총 학습 기간: 약 42일 (1.4개월)
• 운영 비용 (전기, 유지보수 등): 약 20억 원
• 총 비용 (GPU 구입비 제외, 추가 운영비만 계산): 20억 원

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4. 최종 비교 정리 (H200 1000개 기준, 추가 GPU 구매 없음)

모델사용 GPU (H200)학습 기간운영 비용 (전기, 유지보수 등)총 비용 (GPU 구입 포함)

DeepSeek V3	1000개	81일 (2.7개월)	약 30억 원	905억 원
DeepSeek R1	1000개	42일 (1.4개월)	약 20억 원	20억 원

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5. 결론

✅ DeepSeek V3 학습 비용은 905억 원, 학습 기간은 2.7개월
✅ DeepSeek R1 학습 비용은 추가 GPU 구매 없이 운영비 20억 원만 추가, 학습 기간은 1.4개월
✅ DeepSeek R1은 기존 V3에서 사용한 GPU를 그대로 활용하므로, 추가적인 GPU 구매 비용이 없음
✅ H200 GPU 1000개를 구입하는 경우, 장기적으로 GPU 비용을 절감할 수 있음
✅ 운영 비용을 최적화하면 추가적인 비용 절감 효과를 기대할 수 있음

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최종 요약

H200 GPU 1000개를 직접 구입하여 학습하면,
DeepSeek V3는 2.7개월 / 905억 원, DeepSeek R1은 1.4개월 / 20억 원의 추가 운영비로 학습 가능합니다.

👉 추가적인 GPU 구매 비용 없이 동일한 GPU를 사용하여 R1 학습을 진행할 수 있음.
👉 전체적인 투자 비용은 875억 원(GPU) + 30억 원(V3 운영비) + 20억 원(R1 운영비) = 총 925억 원으로 예상.