5000억 달러 AI 금융, 장부 외 부채도 증가

최근 AI 인프라 투자의 자본 조달 방식이 운영 현금에서 채권, 리스, 사모자본으로 확장되고 있다. 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 구축 속도가 빨라지면서 재무제표에 나타난 차입금만으로는 기업의 실제 재정 부담을 가늠하기 어려워졌다는 지적이 제기되고 있다.

엔비디아는 10일, 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, KKR, 골드만삭스와 공동으로 5000억 달러(약 710조 원) 규모의 AI 컴퓨트 인프라 금융 플랫폼을 구축한다고 발표했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 발표문에서 “AI에서 컴퓨트는 매출”이라며, AI 컴퓨트를 단순한 서버 구매가 아닌 장기 현금 흐름을 창출할 수 있는 인프라 자산으로 바라봐야 한다고 강조했다.

이번 계획의 핵심은 AI 연구소와 클라우드 사업자가 대규모 컴퓨트 설비를 활용하게 하고, 금융사가 전용 자본 풀을 조성하는 구조이다. 엔비디아는 이러한 인프라에 필요한 칩과 소프트웨어 생태계를 제공할 예정이다. AI 팩토리는 GPU, 네트워크, 전력, 냉각, 소프트웨어를 결합해 대규모 AI 연산을 수행하는 데이터센터형 인프라로, 초기 투자 비용이 크고 수익화 시점이 뒤로 밀리는 특성을 지니고 있다.

핌코는 7월 16일 팟캐스트에서 AI 설비 투자가 2026~2027년에는 1조6000억 달러(약 2272조 원) 이상에 이를 것으로 예상하며, 이 중 상당 부분이 채권 시장에서 조달될 것으로 전망했다. 또한, AI 관련 자본 지출이 운영현금흐름에 의존하던 전통적인 구조에서 부채 기반 투자 사이클로 이동하고 있다고 분석했다.

핌코에 따르면, 주요 하이퍼스케일러의 2026년 설비 투자 추정치가 6900억 달러(약 980조 원), 2027년에는 8700억 달러(약 1235조 원)로 증가할 것으로 보인다. 최근 10-Q 공시에서 나타난 미래 리스 약정은 8220억 달러(약 1167조 원)에 달하며, 이는 자산 매입 시 당장 차입금으로 잡히지 않지만 향후 실질적인 현금 유출 압력으로 작용할 수 있다.

시장은 점점 변화하고 있다. 기존에는 대형 기술기업이 자체 현금 창출력을 바탕으로 데이터센터에 대한 투자를 진행했지만, AI 모델 경쟁이 심화되면서 전력, 토지, 서버, 메모리, 네트워크 장비에 대한 수요가 동시에 증가하고 있다. 이에 따라 채권 발행, 장기 임대 등을 활용한 다양한 자금 조달 방식이 동시에 사용되고 있다.

엔비디아와 SK그룹은 7월 24일 5000억 달러 이상의 규모로 AI 데이터센터 및 메모리 협력을 발표했으며, SK텔레콤은 2027년까지 최대 2기가와트 규모의 AI 팩토리를 가동할 계획이라고 전했다. 네이버, 엔비디아, 브룩필드 또한 세종 데이터센터의 구축 규모를 2028년까지 200 메가와트로 확대하는 방안을 공개하며, 국내 메모리 공급망과 데이터센터 투자가 글로벌 AI 인프라 금융 구조와 연계되고 있음을 알렸다.

업계에서는 이러한 발전에 대한 시각이 엇갈리고 있다. 일부 전문가들은 대규모 AI 인프라가 장기 자본을 끌어들이는 새로운 자산군으로 자리잡을 것이라고 예측하고 있다. 반면 다른 이들은 공급자가 고객의 구매 여력을 증가시키는 순환 금융과 벤더 파이낸싱 우려를 나타내고 있다.

핌코는 AI 인프라 투자 사이클이 1990년대 통신망 투자보다 보다 규율적이며 조달 가능성이 높다고 보면서도 실제 수익화의 속도가 핵심이라고 강조했다. 그리고 AI 중심의 헤지펀드들이 겪고 있는 레버리지 위험의 사례를 통해 AI 포지션이 시장의 급락 시 압박을 받을 수 있음을 경고하고 있다.

결론적으로, AI 인프라 금융의 가장 큰 쟁점은 수요의 크기보다 현금 흐름의 확인이며, 데이터센터와 GPU의 구축이 선행되고 매출 순이익이 뒤따르는 구조는 기업의 현금 부담을 더욱 복잡하게 만들 가능성이 있다. 이를 통해 기업들은 장부상 부채, 리스 약정, 사모대출, 구매약정 등을 잘 분석해야 할 필요성이 증가하고 있다.