📅 2026년 8월 16일 | 아이뉴스24 (박지은 기자)
💡 핵심 요약
GPU가 2~3년이면 구식이 된다며 빅테크의 감가상각 기간(5~6년)이 지나치게 길어 이익이 부풀려졌다고 본 마이클 버리의 ‘GPU 단명론’에 반박하는 사례가 등장했다. 2020년 출시된 구형 A100이 데이터센터 업체 코어위브의 2029년까지 신규 계약에 투입되면서, 배치 9년 뒤에도 수익을 내는 ‘금융 가능한 생산자산’으로 재평가된 것이다. 최신 GPU는 학습에, 구형은 추론에 재활용되는 워크로드 분화와 쿠다(CUDA) 생태계가 이를 뒷받침하는데, 버리는 엔비디아·월가의 5000억 달러 AI 금융플랫폼이 2008년식 금융공학과 닮았다며 거품론을 재차 제기했다.
- 버리 주장: GPU 경제적 수명 2~3년인데 5~6년 감가상각 → 연간 감가상각비↓·이익 과대(섹터 이익 약 20% 과대, 오라클 ~26%·메타 ~20% 추정) / 2026~2028년 빅테크 감가상각 1760억 달러 과소 반영 추산 → 작년 11월 반도체주 조정(삼성·SK하이닉스 포함)
- 반박 사례: 2020년 출시 구형 A100, 코어위브가 2분기 실적발표서 2029년까지 신규 계약 공개 → 출시 6년차 GPU가 3년 더 수익 / 톰스하드웨어 “배치 9년 뒤도 수익 입증” / 번스타인 라스곤 “3년 뒤 쓸모없다는 생각은 말도 안 돼”
- 재활용 논리: 최신=대규모 학습, 구형=연산부담 낮은 추론에 재활용 / 쿠다(CUDA) 생태계로 세대 바뀌어도 성능 개선·활용 → 젠슨 황 “임대·장수명·금융조달 가능한 생산자산”
- 금융화·거품 경고: 엔비디아+월가 6사(아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만·KKR) 5000억 달러 동원 목표 AI 컴퓨팅 금융플랫폼 / 버리 “2008년 금융공학과 닮아…수요 미달 시 금융시장 전이”
- 메모리 함의: 구형 장수명=신제품 교체수요 지연 가능성 / 단 수요>공급이라 구형 추론 활용+최신 추가 → HBM·서버D램·eSSD 수요 지속 / 삼성증권·SK증권 “컴퓨트는 소모품 아닌 금융가능 자산…가격 아닌 지속성·가시성으로 업황 강세”
📖 알아두면 좋은 용어
- 내용연수·감가상각 : 유형자산의 취득원가를 사용 기간(내용연수)에 걸쳐 나눠 비용으로 인식하는 것. 내용연수를 길게 잡으면 연간 감가상각비가 줄어 그만큼 이익이 커 보인다.
- 경제적 내용연수 vs 물리적 수명 : 물리적으로 작동하는 기간과, 실제로 수익을 창출하며 경제적 효익을 주는 기간은 다르다. GPU 논쟁의 핵심은 이 ‘경제적 효익 소비 기간’을 몇 년으로 볼 것이냐다.
- 워크로드 분화 : AI 연산을 고성능 ‘학습’과 상대적으로 가벼운 ‘추론’으로 나누는 것. 구형 GPU를 추론에 재배치하면 자산의 경제적 수명이 늘어난다.
📚 관련 기준 본문
※ 미국 빅테크·엔비디아는 미국회계기준(US GAAP: 유형자산·감가상각 ASC 360, 손상 ASC 360-10, 리스 ASC 842)을 적용한다. 아래 K-IFRS 조문은 같은 원리를 우리 기준으로 설명하기 위한 대응 규정이다.
1. K-IFRS 제1016호 『유형자산』 — 내용연수의 정의와 결정
문단 6·56·57 (내용연수와 ‘기업에 대한 예상 효용’)
내용연수는 기업이 자산을 사용할 수 있을 것으로 예상되는 기간 또는 얻을 것으로 예상되는 생산량 등이다(문단 6). 내용연수를 결정할 때는 예상 사용 수준, 기술적·상업적 진부화, 법적·계약적 제한 등을 고려한다(문단 56). 내용연수는 기업에 대한 그 자산의 예상 효용으로 정의되며 경제적(물리적) 수명보다 짧을 수 있고, 그 추정은 경험에 기초한 판단의 문제다(문단 57).
👉 사건 연결: 논쟁의 핵심은 GPU 내용연수를 정할 때 ‘기술적 진부화’를 얼마나 반영하느냐다. 버리는 신제품 출시로 진부화가 빨라 2~3년이 맞다고 봤고, 반박 측은 A100의 2029년 계약처럼 구형도 추론에 재활용돼 실제 사용기간이 길다고 본다. 기준(문단 57)은 내용연수를 ‘물리적 수명’이 아니라 ‘기업에 대한 예상 효용’으로 보게 해, 어느 쪽 가정이 현실에 부합하는지가 관건이 된다.
2. K-IFRS 제1016호 문단 51·60·61 — 내용연수의 재검토와 소비 형태
매년 재검토와 미래경제적효익의 소비
내용연수와 잔존가치는 적어도 매 회계연도 말에 재검토하며(문단 51), 감가상각방법과 내용연수는 자산에 내재된 미래경제적효익의 예상 소비 형태를 반영하여야 한다(문단 60). 감가상각방법은 매년 재검토하고, 소비 형태에 유의적 변동이 있으면 변경한다(문단 61).
👉 사건 연결: 앞서 네이버가 GPU 내용연수를 5→6년으로 늘린 것도 이 ‘실제 소비 형태 반영’을 근거로 했다. A100의 장기 계약 사례는 GPU의 효익이 예상보다 오래 소비된다는 방증이 될 수 있다. 다만 매년 재검토가 요구되는 만큼, 차세대 제품 등장으로 구형 수요가 꺾이면 반대로 내용연수를 줄여야 할 수도 있어, 추정은 고정된 것이 아니라 지속 점검 대상이다.
3. K-IFRS 제1016호 문단 6·51·63 · 제1036호 — 잔존가치와 손상
잔존가치의 추정과 손상 징후
잔존가치는 자산이 이미 내용연수 종료 시점에 도달했다고 가정할 때 현재 처분에서 얻을 금액이며(문단 6), 매년 재검토한다(문단 51). 자산이 손상되었는지는 제1036호를 적용하여 판단하며(문단 63), 시장가치가 유의적으로 하락하는 등 손상 징후가 있으면 회수가능액을 추정하여 손상 여부를 검토한다.
👉 사건 연결: 구형 GPU 가격이 “의미 있는 수준을 유지”한다는 분석은 잔존가치가 급락하지 않았다는 뜻으로, 내용연수 연장·손상 미인식을 뒷받침한다. 반대로 기술 교체로 중고가치가 무너지면 잔존가치 하향과 손상차손이 동시에 나타날 수 있다. GPU를 담보로 한 금융이 확산될수록 이 잔존가치 평가가 회계뿐 아니라 담보가치·신용위험으로 파급된다.
4. K-IFRS 제1116호(IFRS 16) — GPU의 임대와 리스
생산자산의 임대 제공
자산을 타인에게 사용하게 하고 대가를 받는 계약은 그 실질에 따라 리스로 회계처리될 수 있다. 리스제공자는 리스의 분류(금융리스·운용리스)에 따라 자산·수익을 인식하며, 기초자산의 내용연수와 잔존가치가 리스 손익에 영향을 미친다.
👉 사건 연결: GPU가 ‘임대 가능한 생산자산’이 됐다는 것은, 코어위브 같은 사업자가 GPU를 리스로 제공해 장기 수익을 낸다는 의미다. 리스 손익은 기초자산의 내용연수·잔존가치 가정에 좌우되므로, GPU 수명 논쟁은 곧 리스·금융 구조의 수익성 논쟁이기도 하다. 앞서 다룬 AI 부외부채·GPU 담보 금융이 이 지점에서 회계와 맞물린다.
🔍 시사점
- 내용연수 하나가 이익을 만든다 : 같은 장비도 2년이냐 6년이냐에 따라 연간 감가상각비가 몇 배 차이 난다. 버리의 1760억 달러 추산은 이 추정 하나가 빅테크 이익 표시를 얼마나 흔들 수 있는지 보여준다.
- 물리적 수명이 아니라 경제적 효용 : 관건은 GPU가 작동하느냐가 아니라 수익을 내며 쓰이느냐다. A100의 2029년 계약은 구형도 추론에 재활용돼 경제적 효용이 이어진다는 실증으로, 내용연수 연장의 근거가 될 수 있다.
- 추정은 양방향 : 재활용 사례가 내용연수 연장을 뒷받침하지만, 기준은 매년 재검토를 요구한다. 차세대 제품이 구형 수요를 잠식하면 내용연수를 다시 줄이고 잔존가치·손상을 재평가해야 한다.
- 잔존가치가 담보로 이어진다 : 구형 GPU 가격 유지 여부는 회계상 잔존가치를 넘어, GPU 담보 금융의 담보가치·신용위험으로 파급된다. 수명 논쟁이 곧 담보·금융 안정성 논쟁이 되는 구조다.
- 자산의 금융화가 키운 연결성 : 5000억 달러 금융플랫폼처럼 GPU가 금융자산이 될수록, 수명·잔존가치 가정의 오류가 금융시장으로 전이될 위험이 커진다. 버리의 ‘2008년 데자뷔’ 경고가 겨냥하는 지점이다.
- 메모리 업황의 새 기준 : 구형 장수명은 교체수요를 늦출 수 있지만, 수요 초과 국면에선 구형 활용+최신 추가로 HBM·D램 수요가 이어진다. ‘가격’만이 아니라 ‘지속성·가시성’으로 업황을 읽어야 한다는 관점이 부상한다.