Исследования показывают, что реальный срок службы GPU под ИИ-нагрузкой составляет от одного до трех лет, что значительно меньше шестилетних графиков амортизации, принятых в Amazon, Microsoft и Google. Кластер Meta из 16 384 видеокарт H100 за 54 дня работы столкнулся со 148 отказами самих GPU, что предполагает выход из строя около 9% парка ежегодно.
Данные Университета Иллинойса, собранные за 11,7 млн GPU-часов, подтверждают, что память H100 деградирует в 3,2 раза быстрее, чем у A100. Архитекторы Alphabet оценивают срок жизни видеокарт при типичной нагрузке в 60–70% в 1–3 года. Исследователи из Принстона отмечают, что вторичный рынок не способен поглотить объемы выводимого из эксплуатации оборудования.
Инвестор Майкл Бёрри оценивает недоамортизацию активов в $176 млрд на период 2026–2028 годов. На фоне этих данных Barclays снижает прогнозы прибыли ИИ-компаний на 10%. Несмотря на то, что на вторичном рынке двухлетние H100 продаются за 70–85% от цены новых, эксперты предупреждают, что при высокой стоимости электричества остаточная стоимость старых карт может стремиться к нулю.
Для стабильной работы систем инженеры рекомендуют закладывать запас оборудования в 5% для компенсации отказов. Специалисты советуют компаниям при планировании инфраструктуры ориентироваться на реальные показатели износа железа, а не на бухгалтерские отчеты, так как разрыв между ними уже измерен и признан значительным финансовым риском для сектора.
