AI 관련 산업이 아무튼 이상하게 왜곡된 모습으로 자본을 다루고 있다
역사적으로 이럴때마다 경기의 침체나 불황이 나타난다고 이야기한다
정말 너무나도 많은 사람들이 이런 주의를 주고 있는데
달리는 호랑이 등에 탄 사람들은 이런 경고를 듣고도
어쩌지도 못하고.. 어찌할 바도 모르고...
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https://www.nytimes.com/2026/08/26/opinion/ai-debt-economy-hyperscalers.html
이것이 바로 AI 관련 부채 폭증이 경제를 파탄시키는 방식입니다
2026년 8월 26일
로빈 위글스워스
위글스워스 씨는 파이낸셜 타임스의 편집자입니다. 그의 차기 저서는 " 놀라운 부채 : 채권이 현대 세계를 건설한 장대한 이야기"입니다.
엔비디아가 최초로 시가총액 5조 달러를 돌파한 것을 비롯해 일론 머스크의 스페이스X 상장, 그리고 앤스로픽과 오픈AI의 기업공개(IPO)를 앞둔 등 온갖 소란에도 불구하고 , 인공지능은 더 이상 주식 시장의 이야기만이 아닙니다. 이제는 부채의 이야기이며, 이는 우리를 걱정하게 만들어야 합니다. 불행히도, 주로 신용에 의해 촉발된 광기는 거의 필연적으로 나쁜 결과로 끝납니다.
지금은 인공지능이 가져올 경제 기적이나 인공지능으로 인한 " 고용 대란 "에 대한 예측은 잠시 접어두는 것이 좋겠습니다. 생각하는 기계의 시대가 얼마나 큰 영향을 미칠지는 아무도 정확히 알 수 없습니다. 이 기술은 이전의 어떤 기술과도 너무나 다르기 때문입니다. 컴퓨터 시대가 경제 데이터에 반영되기까지 오랜 시간이 걸렸던 것도 잘 알려진 사실입니다.
하지만 우리는 19세기 철도 붐, 20세기 통신 혁명, 그리고 최근의 21세기 주택 붐처럼 부채를 이용한 투자 열풍을 경험한 바가 많습니다. 이러한 열풍은 모두 근본적인 기술이 혁신적이었음에도 불구하고 심각한 경기 침체를 초래했습니다.
왜 부채가 인공지능(AI)의 핵심 요소가 되었을까요? 이전에는 페이스북이나 구글 검색과 같은 기업들이 창출하는 풍부한 현금 흐름으로 데이터 센터 및 관련 인프라 투자의 대부분이 충당되었습니다. 그러나 대규모 AI 모델은 엄청난 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 그리고 이러한 파워를 구축하는 데 필요한 투자 규모가 점점 커짐에 따라, AI 데이터 센터 투자를 공격적으로 확대하고 있는 소수의 기업들, 즉 "하이퍼스케일러"들은 투자 비용을 충당하기 위해 대출, 채권 발행, 그리고 다양한 형태의 금융 부채에 의존할 수밖에 없게 되었습니다.
업계 관계자들조차 놀랄 정도로 부채 규모가 엄청나다.
작년에 영국 은행인 바클레이즈의 분석가들은 자신들이 참석했던 AI 데이터 센터 컨퍼런스에서 나온 출처가 불분명한 여러 발언들을 수집했는데 , 그 내용들은 "안전벨트 없이 로켓을 타는 기분을 만끽하라"부터 "현재 시장을 한마디로 표현하자면 '미쳤다'"까지 다양했다.
그 이후 상황은 더욱 과열되었습니다. 모건 스탠리에 따르면, 미국 AI 기업들은 작년에 이미 2,170억 달러 규모의 채권을 발행했습니다. 8월 중순까지 발행액은 4,450억 달러에 달해 이 수치를 훌쩍 넘어섰고, 모건 스탠리는 2026년까지 전체 채권 발행액이 거의 6,000억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 이는 법무부, 교통부, 교육부의 2026년 예산을 합친 것보다 더 많은 금액입니다.
하이퍼스케일 기업들이 투자자들에게 밝힌 내용을 보면, 이는 단지 시작에 불과한 것으로 보입니다. 투자회사 아폴로의 수석 경제학자인 토르스텐 슬록의 계산 에 따르면, 이들 기업의 향후 자본 지출 계획은 2027년부터 2029년까지 매년 미국 GDP의 약 3%에 달합니다. 간단한 계산으로도 이는 연간 거의 1조 달러에 이르는 규모입니다. 상대적으로 볼 때, 이는 2008년 금융 위기 이전 미국 주택 시장의 성장세보다 훨씬 더 크고 빠른 속도입니다.
다시 말해, 2025년의 AI 열풍이 단순히 황당한 현상이었다면, 이제 우리는 그 황당함의 제곱, 어쩌면 세제곱에 달하는 영역에 진입하고 있는 것입니다.
대부분의 투자자들은 아직 크게 걱정하지 않는 분위기입니다. 닷컴 버블 붕괴는 현재의 AI 붐과 가장 유사한 사례로 여겨지며, 이로 인해 붕괴로 인한 경제적 여파가 감당 가능한 수준일 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 미국 증시는 2000년 정점과 2003년 저점 사이에 거의 절반가량을 잃었지만, 미국 경제는 단기간에 가벼운 침체에 그쳤습니다. 그리고 궁극적으로 컴퓨터는 세상을 혁신했습니다.
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인공지능 붐이 비슷한 방식으로 전개되어 막대한 번영을 가져올 것이라고 기대하기 쉽습니다. 하이퍼스케일 기업들은 막대한 수익을 올리는 핵심 사업을 보유하고 있으므로 부채를 쉽게 감당할 수 있을 것이라고 생각하는 것이죠.
하지만 우려할 만한 이유가 있습니다. 한때 효율적인 수익 창출 능력을 자랑하던 기술 기업들이 갑자기 자본을 탐욕스럽게 빨아들이는 기업으로 변모했습니다. 이러한 급격한 변화의 한 예로, 구글은 2004년 상장 이후 누적적으로 거의 6천억 달러에 달하는 잉여현금흐름을 창출해 왔지만, 2026년 2분기에는 사상 처음으로 마이너스를 기록했습니다.
다음으로는 좀 더 불투명한 부채 문제가 있습니다. 채권 발행은 추적이 용이하고 부채는 기업의 재무제표에 투명하게 공개되어 누구나 확인할 수 있습니다. 하지만 하이퍼스케일러 기업들은 재무적으로 더욱 창의적인 방법을 동원하여 데이터센터 투자를 임대 계약 형태로 구성함으로써 부채를 재무제표에서 제외하는 추세입니다.
예를 들어, 루이지애나에 있는 메타의 거대한 하이페리온 데이터센터 프로젝트를 살펴보겠습니다. 메타는 채권을 발행하는 대신, 데이터센터를 20년 동안 직접 임대하겠다고 약속함으로써 대부분의 자금을 확보했습니다. 그 결과, 273억 달러에 달하는 대출금은 메타의 재무제표에 전혀 나타나지 않습니다. 비록 메타가 실제로 미래 임대료를 지불해야 할 의무가 있음에도 불구하고 말입니다.
골드만삭스 애널리스트들은 최근 AI 하이퍼스케일러들의 총 임대 약정액을 1조 5천억 달러로 추산했습니다 . 이 중 약 1조 달러는 아직 시작조차 하지 않은 임대 계약과 관련된 것으로, 개별 임대료 지급액조차 공개되지 않는 경우가 많습니다. 이는 해당 부채가 미래에 불가피한 비용으로 발생할 가능성이 높음에도 불구하고 공개되지 않는다는 것을 의미합니다. 골드만삭스는 이러한 방식에 대해 "이러한 회계 처리는 부채 규모와 향후 유동성 필요성을 과소평가할 수 있으며, 이는 결국 해당 부채가 인식되고 계약상 지급 기한이 도래할 때 발생할 수 있다"고 담담하게 지적했습니다. 또한 약 1조 5천억 달러에 달하는 " 구매 약정 "도 있는데, 이는 칩과 전력 구매를 약속하는 것으로, 이 역시 재무제표에 반영되지 않습니다.
더욱 위험한 점은 AI 생태계가 놀라울 정도로 폐쇄적인 구조를 띠고 있다는 것입니다. 복잡하게 얽힌 사업, 투자, 대출 관계가 대부분의 기업들을 서로 연결하고 있어, 한쪽에서 발생하는 사소한 문제조차도 업계 전체에 파급 효과를 미칠 수 있습니다.
이미 채권 시장 투자자들이 불안해하고 있다는 징후가 몇 가지 나타나고 있습니다. 이들은 주식 투자자들보다 잠재적인 문제를 훨씬 더 잘 감지하는 것으로 알려져 있는데, 하이퍼스케일 기업들이 파산할 경우를 대비해 보험에 가입하기 시작한 것입니다. 현재 보험료를 보면 투자자들은 여전히 이러한 AI 기업들이 투자 가치가 있다고 판단하고 있는 듯하지만, 불과 2년 전만 해도 알파벳이나 마이크로소프트 같은 기업들을 위한 이러한 보험은 상상조차 할 수 없었을 것입니다.
1870년대 철도 광풍이 절정에 달했을 때, 한 미국 금융가는 "어떤 철도도 파산 절차를 거치지 않고서는 수익을 낼 수 없다"고 농담처럼 말했다고 합니다. 아마도 전 세계에 건설되고 있는 AI 데이터 센터에도 같은 말이 적용될지도 모릅니다.
그렇게 되면 값싸고 풍부한 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있을지도 모릅니다. 심지어 파산한 철도 회사들조차 장기적으로는 큰 이익을 가져다주었죠. 하지만 단기적으로는 미국인들이 고통스러운 경제적 침체를 겪게 될 것입니다. 1873년 대규모 철도 채권 발행 실패 이후 발생한 경제 불황은 오랫동안 대공황으로 알려졌지만, 1930년대에 들어서면서 그 명칭은 다른 것으로 바뀌었습니다. 오늘날에는 흔히 "장기 불황"이라고 불리며, 제대로 된 기술 붐이라 할지라도 과도한 부채에 의존할 경우 얼마나 위험한지를 보여주는 사례입니다. 게다가 철도 선로는 반도체 칩보다 훨씬 오래갑니다