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⚡ 스프 핵심요약

네오클라우드 기업들은 기존 빅테크가 가진 인프라 구축의 시간적 한계를 파고들어 엔비디아 GPU를 신속하게 조달하고 임대하는 방식으로 시장 점유율을 빠르게 확대하고 있습니다.

코어위브와 같은 네오클라우드 업체들은 GPU를 담보로 대출을 받아 추가 장비를 구매하고 다시 이를 담보로 자금을 조달하는 순환 금융 구조를 통해 공격적으로 성장하고 있습니다.

AI 인프라 수요가 학습에서 추론으로 이동하고 빅테크 기업들이 자체 AI 칩 개발에 속도를 내면서, 현재의 GPU 중심 비즈니스 모델은 향후 시장 변화에 따라 재편될 가능성이 있습니다.

안녕하세요 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다. 요즘 주식 시장, 여전히 변동성이 심합니다. 롤러코스터 같은 국장에 지쳐버린 분들이 다시금 미장으로 눈을 돌리고 있는 듯한데 미장 역시 쉽지 않은 상황입니다. 그런 와중에 반짝이는 실적을 바탕으로 주목받는 영역이 하나 있습니다. 바로 '네오클라우드'죠.

코어위브, 네비우스라는 이름이 많이 들리고 있는데, 도대체 이 기업들은 뭘 하는 곳일까요? 오늘 오그랲에서는 AI 시대에 클라우드가 왜 이렇게 주목받고 있는지, 또 네오클라우드는 어떤 기업들을 의미하는 건지 다양한 데이터와 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

하이퍼스케일러 틈 사이에서 등장한 '네오클라우드'

빅테크 기업들의 실적 발표가 한바탕 지나갔습니다. 말도 안 되는 실적을 냈음에도 시장의 흐름은 그와 반대로 가는 요상한 요즘이죠. 그런데 최근 이 기업들은 시장 기대를 웃도는 실적을 내면서 주가도 상승하고 있습니다. 바로 네오클라우드 기업인 코어위브와 네비우스이죠.

네비우스의 지난 2분기 실적 발표 자료를 살펴보면 AI 클라우드 사업 매출이 5억 7,500만 달러를 돌파했어요. 전년 동기와 비교해 보면 무려 514%나 급증한 수치죠. 2분기 수주한 계약 가치는 전 분기 대비 4배나 늘어났고요. 그 영향으로 네비우스의 주가는 급등했습니다. 올해만 놓고 보면 주가가 100% 넘게 오른 상황이죠.

올해 1월부터 현재까지 네비우스 그룹의 주가를 그려봤습니다. 등락이 있긴 했지만 연초 대비 비교해 보면 130% 넘게 급등했어요.

네오클라우드 시장의 1등 기업 코어위브의 실적도 마찬가지입니다. 지난 2분기 실적은 전년 동기 대비 112% 증가해 25억 8,000만 달러를 기록했죠.

도대체 네오클라우드가 뭐길래 이렇게 실적도 잘 나오고 주가도 오르는 걸까요? 네오클라우드 이야기에 앞서서 먼저 클라우드 이야기부터 해보겠습니다.

IT 영역에서 말하는 클라우드는 클라우드 컴퓨팅을 의미하는데요. 클라우드 컴퓨팅은 어디서나 인터넷을 통해 컴퓨터 자원을 이용해서 자신이 원하는 작업을 할 수 있게 하는 시스템을 말합니다. 클라우드 안에는 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크 등 인프라 자원이 들어가 있고요. 이용자 입장에선 복잡한 기술을 알 필요 없고, 또 인프라를 직접 구매해 갖출 필요 없이 이 구름 속의 자원을 쓰면 되는 겁니다.

만약 2000년대에 인터넷 서비스를 운영한다고 생각해 볼까요? 일단 구상한 서비스의 사용자 수를 예상해서 그에 맞춰 서버를 구매하고 네트워크, 데이터베이스 등을 구축해야 할 겁니다. 그런데 만약 사용자 수 예측에 실패했다면요? 서버를 너무 적게 사면 서비스가 터져나갈 테고, 서버를 너무 많이 사면 돈이 엄청나게 낭비됐겠죠. 이 부분을 해결해 준 게 바로 클라우드 기술입니다.

본격적인 클라우드 혁명이 발생한 건 2006년 아마존의 AWS가 등장하면서부터입니다. 아마존은 AWS를 통해 자신들의 데이터센터 인프라를 외부 고객들에게 임대해 주기 시작했어요. AWS 출시 직후 시장 반응은 엄청났습니다. 서비스 개시 이후 2개월 만에 당시 아마존닷컴의 총 컴퓨팅 용량을 넘어설 정도의 수요가 있었으니까요.

대박 조짐이 보이자 다른 빅테크들도 본격적으로 클라우드 시장에 참전했습니다. 구글이 2008년에 클라우드 시장에 뛰어들었고, 마이크로소프트도 Azure로 2010년에 시장에 뛰어들었죠. 이때부터 본격적인 빅3 하이퍼스케일러 구도가 형성된 겁니다. 하이퍼스케일러는 말 그대로 '초대형 규모'의 인프라를 쥐고 있는 기업들을 의미합니다. 전 세계를 대상으로 수백만 대의 서버와 수십 개의 데이터센터를 운영하는 플랫폼 기업들이 이 시장을 주름잡기 시작합니다.

그런데 이 시장이 AI로 인해 급격히 재편되고 있습니다. 단순한 저장소 역할 혹은 CPU 기반의 연산 자원을 공유해 준 게 1세대 클라우드 서비스였다면 지금은 AI 중심으로 대전환되고 있어요. AI 모델을 학습하고 추론하는 데 필요한 연산 인프라 체제로 바뀌고 있는 거죠.

문제는 전통적인 데이터센터는 AI를 위해 짜인 게 아니라는 겁니다. 다양한 인터넷 기업들이 다양한 목적을 갖고 이용할 수 있도록 구조를 만들어 두었죠. 이 구조적 한계를 바꾸기 위해 하이퍼스케일러들은 미친 듯이 설비 투자에 나서고 있어요.

아마존, 구글, 마이크로소프트에 더해 메타, 오라클까지 5대 하이퍼스케일러들의 자본 지출 규모를 그래프로 나타내봤습니다. 챗GPT가 공개된 이후부터 자본 지출이 늘어나는 모습이고 최근엔 그 상승세가 상당합니다. 2026년 5대 기업의 자본 지출 총합은 무려 6,000억 달러를 넘어설 것으로 예측되고 있어요. 이 지출의 약 75%인 4,500억 달러는 AI를 위한 인프라에 쓰일 예정이고요.

이렇게 많은 돈이 쓰일 예정이지만 전통적인 하이퍼스케일러들은 너무 비대하다는 문제가 있습니다. AI 전용 데이터센터를 짓기 위해서 토지를 확보하고, 전력망도 구축하고, 건축 인허가까지 하세월이 걸립니다. 빨리 만들어도 보통 3년에서 5년 정도의 시간이 걸리는데, 그 사이에도 AI에 대한 수요는 미친 듯이 늘어나고 있죠.

그 틈을 노리고 등장한 게 바로 네오클라우드 기업들입니다. 물리적 인프라 구축에 걸리는 시간과 공급 병목을 파고든 거죠. 이들은 엔비디아의 최신 GPU를 신속하게 조달하고 서버를 구축해서 AI를 돌리기 위해 필요한 고객들에게 바로바로 임대를 해주고 있어요.

GPU 담보로 사업하는 네오클라우드... 괜찮은 걸까?

네오클라우드가 기존 시장의 빈틈과 고객들의 수요에 발 빠르게 대응한 것이 최근 투자자들의 관심을 끈 이유겠지만, 다른 한편으로는 하이퍼스케일러의 자본 지출이 많아도 너무 많다는 지점 역시 영향을 끼쳤을 겁니다. 앞서 살펴봤듯 주요 하이퍼스케일러의 자본 지출은 6,000억 달러를 넘겼으니까요. 하지만 진짜 큰 문제는 이 숫자 말고 직접적인 부채로 올라와 있지 않은 숫자들이 더 많다는 겁니다.

가장 대표적인 사례가 메타가 루이지애나에 짓고 있는 하이페리온입니다. 하이페리온은 센트럴 파크의 4배 규모나 되는 엄청난 규모의 AI 데이터센터인데요.

메타는 이 데이터센터를 혼자 짓는 대신 미국의 자산운용사 블루아울 캐피탈과 별도 회사를 만들었어요. 메타가 20%, 블루아울 캐피탈이 80%의 지분을 갖고 있는 조인트 벤처가 뚝딱뚝딱 짓고 있죠.

이 조인트 벤처는 273억 달러의 채권을 발행해서 건설비를 조달했습니다. 하지만 메타의 장부에는 이 채권이 직접적인 부채로 잡히지 않죠. 그리고 다 지어진 후에는 메타가 데이터센터를 빌려 쓰면서 임대료를 지급할 예정이고요. 이런 식으로 빅테크들이 계약을 했지만 아직 시작되지 않은 부채가 엄청납니다. WSJ에서는 약정이나 의무 사항까지 합치면 부채 규모가 3조 달러에 이른다고 분석하고 있어요.

아마존, 구글, 마이크로소프트, 메타 이렇게 4개 기업을 대상으로 그래프를 그려봤습니다. 먼저 재무제표상 잡혀있는 부채 규모입니다. 4개 기업 합쳐서 6,040억 달러 규모죠.

하지만 하이페리온 사례처럼 아직 본격적으로 장부상에 올라오지 않은 미래 계약상의 의무들은요? 아직 시작되지 않은 리스가 9040억 달러 정도고요, 구매 약정은 1조 5,200억 달러입니다. 합치면 공개된 부채의 4배가 될 정도로 압도적입니다.

이미 알파벳과 아마존은 잉여 현금 흐름이 마이너스로 돌아섰는데, 네오클라우드는 어떤가요? 상대적으로 적은 자본으로 빠르게 수익을 내고 있습니다. 하이퍼스케일러가 막대한 투자로 재정 부담을 안고 있는 사이에, 네오클라우드는 그 빈틈에서 효율적으로 돈을 버는 구조인 거죠. 그래서 일부 전문가들은 몇 년 안에 네오클라우드가 클라우드 시장을 뒤흔들 플레이어가 될 수 있다고 전망하기도 합니다.

시너지 리서치 그룹의 전망에 따르면, 네오클라우드는 연평균 58% 성장해 2031년에는 시장 규모가 4,000억 달러까지 늘어날 것으로 예측됩니다. 가트너에서는 네오클라우드 기업들이 2030년엔 전체 AI 클라우드 시장의 5분의 1을 차지할 거라 전망하기도 했고요.

다만 이런 긍정적인 전망도 있지만 부정적인 목소리를 내는 사람들도 있습니다. 왜냐하면 네오클라우드 기업들의 비즈니스 모델이 조금은 요상하거든요.

네오클라우드의 대장 기업인 코어위브는 원래 이더리움 채굴 업체였습니다. 암호화폐 붐을 타고 코어위브는 GPU를 사 모아 코인 채굴에 나섰죠. 하지만 시간이 흘러 코인시장이 폭싹 주저앉자 코어위브는 수중에 있는 GPU를 어떻게 활용할지 고민을 합니다. 때마침 챗GPT가 공개되며 GPU의 수요도 늘어났겠다, 자신들의 GPU를 빌려줄 생각을 하고 이걸 비즈니스 모델 삼아 사업을 운영하죠.

코어위브는 GPU 임대 사업 초창기부터 마이크로소프트 같은 빅테크 기업들을 고객으로 삼았어요. 그런데 여기서 코어위브는 자신들이 갖고 있는 GPU를 담보 삼아 빚을 냈어요. 은행 입장에서도 신용도 높은 마이크로소프트 같은 기업이 코어위브의 GPU를 미래에 사용한다는 계약도 있고, 또 GPU라는 처분 가능한 자산도 있으니 돈을 빌려준 거죠.

"칩을 조달하려면 자금이 필요한데, 엔비디아 GPU만큼 금융권에서 환영받는 담보는 없습니다." (개빈 베이커 | 아트레이데스 매니지먼트 CIO)

이런 방식으로 코어위브는 지금까지 4차례나 GPU 대출을 받았습니다. 2023년 여름에 처음으로 마이크로소프트를 발판 삼아 GPU 대출을 받았고요. 2024년에도 같은 방식으로 대출이 이뤄졌습니다. 작년엔 오픈AI와 장기 계약을 맺으며 GPU 대출을 받았고, 올해에는 메타와의 계약을 담보로 대출이 진행되었습니다.

하지만 천천히 생각해 보면 조금은 이상합니다. 네오클라우드 기업들은 자신들이 보유한 GPU를 담보로 고액의 대출을 받고요. 그 돈을 가지고 다시 또 엔비디아의 최첨단 GPU를 구매합니다. 그리고 또 그 GPU를 담보로 월가에서 자금 대출이 이뤄질 수도 있죠. 이 구조가 반복될수록 엔비디아와 네오클라우드 기업들의 실적은 올라가겠죠? 주요 기업들 사이를 돌고 도는 전형적인 순환 금융 구조입니다.

거기에 더해 엔비디아는 코어위브와 네비우스에 각각 20억 달러씩 투자해 지분까지 사 들였어요. 엔비디아는 공급자이면서, 투자자이고, 또 고객이면서, 금융 보증자 역할까지 동시에 수행하고 있는 겁니다.

물론 지금은 엔비디아의 GPU가 품귀현상을 겪고 있지만 각 기업들이 자신들만의 AI 가속기를 열심히 만들어내고 있어요. 어느 순간 엔비디아의 GPU 가치가 급락하게 된다면 매우 위험할 수 있는 구조라는 겁니다.

박 터질 AI 클라우드 전쟁... 메타도 뛰어든다?

비즈니스 모델에 대한 우려가 있음에도 불구하고 네오클라우드 기업의 실적은 잘 나오고 있습니다. 나아가 클라우드 시장에 대한 기대도 계속해서 늘어나고 있어요. 왜냐하면 여전히 GPU와 AI 컴퓨팅에 대한 수요는 넘쳐나기 때문이죠.

이런 상황 속에서 메타가 클라우드 사업에 뛰어든다는 얘기까지 들려오고 있습니다. 사실 메타는 올해 초까지만 하더라도 네비우스와는 5년간 270억 달러 규모의 계약을 체결하고, 앞서 살펴봤듯 코어위브와도 대규모 장기 계약을 진행할 정도로 클라우드 시장의 대형 고객이었습니다. 그런데 지난 7월, 메타가 Meta Compute라는 이름으로 자체 클라우드 사업을 준비하고 있다는 보도가 나왔어요.

사실 메타 입장에서도 이러한 선택이 썩 이상한 건 아닙니다. AI 모델 경쟁에서 승리하기 위해 인프라 쪽에는 엄청나게 투자했지만, 성적표가 썩 좋지 않았거든요. 인프라에 들어간 돈은 있는데, 제대로 회수하지 못하는 상황인 거죠. 그런데 주변에서 메타의 GPU와 컴퓨팅 인프라를 더 비싸게 사고 싶다고 접근한다면 어떨까요? AI 개발은 개발대로 하고, 남는 GPU는 외부 고객에 임대해서 돈을 벌 수 있다는 생각을 할 수 있겠죠? 그런데 실제로 이런 수요가 있다는 겁니다.

"우리가 컴퓨트에 지불한 가격보다 의미 있는 프리미엄을 얹은 제안을 상당수 받고 있습니다"

메타만 그런 게 아닙니다. 이미 이런 비즈니스 모델로 돈을 버는 곳이 있죠. 바로 일론 머스크의 스페이스X입니다. xAI가 스페이스X에 통합된 이후, 스페이스X는 xAI의 데이터센터인 콜로서스의 여분 인프라를 외부 고객에게 임대해 주고 있어요.

앤트로픽과 파트너십을 맺고 32만 5,000대의 엔비디아 GPU를 임대해 줬죠. 이걸로 스페이스X는 월마다 12억 5,000만 달러를 받죠. 또 구글에게도 GPU를 임대해 올해 10월부터 월마다 9억 2,000만 달러를 받을 예정입니다. 구글은 자체 클라우드도 있고, 자체 칩도 있는데도 불구하고 현재 늘어나는 AI 수요를 감당하기 어려운 상황이라고 합니다. 당장 부족한 용량을 메우기 위해 경쟁 상대라고 할 수 있는 스페이스X의 인프라를 활용하는 겁니다.

여전히 GPU에 대한 수요가 많다 보니 지금은 GPU를 갖고 있고, 연산을 돌릴 수 있는 인프라를 갖고 있는 기업들이 돈을 벌고 있습니다. 그 덕을 네오클라우드와 일부 하이퍼스케일러들이 보고 있는 거죠. 그렇다면 이런 흐름이 앞으로도 이어질까요? 그건 조금 더 지켜볼 필요가 있습니다.

지금 거래되는 AI 인프라를 살펴보면 네오클라우드도 그렇고, 스페이스X도 그렇고 대부분이 엔비디아의 GPU입니다. 왜냐하면 지금까지의 AI 인프라 수요는 똑똑한 모델을 만들기 위한 학습에 목적이 있었기 때문에, 최고 성능의 칩이 필요했거든요. 문제는 이제부터는 학습이 아닌 추론으로 AI 인프라 수요가 넘어가고 있다는 겁니다.

가트너가 발표한 자료입니다. 2024년엔 학습에 지출되는 비용이 추론보다 더 많았습니다. 하지만 작년에는 1:1 수준으로 올라왔고요. 올해에는 처음으로 추론 비용이 학습 비용을 추월했죠. AMD CEO인 리사수 역시 같은 얘기를 합니다. "2026년, 처음으로 전 세계에서 AI 모델을 학습시키는 것보다 실행하는 데 더 많은 컴퓨팅 자원이 쓰이고 있습니다."라고 말이죠.

만약 이 흐름대로 추론 시장이 더 커지면요? 이때에는 최고 성능의 엔비디아 GPU가 필수적이지 않게 됩니다. 그렇게 되면 엔비디아 GPU로 사업을 굴리던 네오클라우드에게는 타격이 될 수 있어요. 대신 성능은 비교적 낮지만 효율성을 챙긴 다른 AI 가속기들이 힘을 쓸 수 있는 환경이 올 수 있다는 거죠. 대표적으로 자체 칩을 개발하고 있는 클라우드 3대장들이 있습니다. 이미 지금도 클라우드 시장을 꽉 잡고 있는 기업들이 미래 AI 클라우드 시장에서도 더 존재감을 떨칠 수 있다는 거죠.

AI를 두고 거품이냐 아니냐 설왕설래가 이어지며 주식 시장도 흔들리고 있지만, 중요한 건 지금은 GPU와 컴퓨팅 인프라를 쥔 자가 돈을 버는 시대입니다. 그 수혜를 네오클라우드가 톡톡히 누리고 있고요. 하지만 AI 인프라의 수요가 학습에서 추론으로 이동하고 빅테크들이 자체 칩을 키워내고 있는 만큼 이 구도가 언제까지 이어질지는 장담하기 어려울 겁니다. 네오클라우드가 시장을 뒤흔드는 플레이어가 될 수 있을까요? 아니면 하이퍼스케일러가 결국 다시 주도권을 쥐게 될까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- CoreWeave(@CoreWeave) | X

- Amazon Web Services(@amazonwebservices) | YouTube

- Google(@Google) | YouTube

- Nebius | YouTube

- Why the Markets Are Pricing AI Wrong | Gavin Baker | Invest Like the Best

- 「Advancing AI 2026 Keynote」 | AMD

- META Meta Platforms Q2 2026 Earnings Conference Call CoreWeave, 「Q2’25 Earnings Presentation」, 2025

- The AI Chart Weekly: Financing the AI Supercycle | MUFG

- Gartner Predicts Neocloud Providers Will Capture 20% of the $267 Billion AI Cloud Market by 2030 | Gartner

- Q2 Cloud Market Passes $143 Billion; Highest Growth Rate in Eight Years | Synergy Research Group

- Why Big Tech’s AI Spending Is $3 Trillion Higher Than It Seems | The Wall Street Journal

- Meta Is Building a Cloud Business to Sell Excess AI Compute | Bloomberg

- AI Is No Longer About Training Bigger Models—It’s About Inference at Scale | SambaNova Systems

글

: 안혜민  

디자인

: 안준석  

인턴

: 신연성

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▲ 배경훈 부총리

정부가 인공지능(AI)의 건전한 개발·활용을 위한 공통 기준을 제시하는 윤리원칙을 제정했습니다.

과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)은 오늘(24일) 과학기술관계장관회의에서 '대한민국 인공지능 윤리원칙'이 심의·의결을 거쳐 지난 21일 확정됐다고 밝혔습니다.

윤리원칙은 AI를 개발·제공하고 이용하는 공급자와 이용자, 정부·사회 등 다양한 주체가 함께 지켜야 할 공통의 가치와 원칙을 제시한 것입니다.

윤리원칙에는 AI 시대에 추구해야 할 3대 가치로 ▲ 인간의 존엄성 ▲ 사회의 공공선 ▲ 인류의 지속가능성이 제시됐습니다.

이를 실현하기 위한 7대 원칙으로는 ▲ 인간 중심성 ▲ 프라이버시 보호 ▲ 공정성·포용성 ▲ 책임성 ▲ 안전성 ▲ 신뢰성 ▲ 투명성을 담았습니다.

인간 중심성은 AI가 사람의 판단과 창의성, 문제 해결 능력을 지원하는 방향으로 활용돼야 한다는 내용입니다.

프라이버시 보호는 개인정보를 필요한 범위에서 처리하고 정보 주체의 자기 결정권을 존중하도록 했습니다.

공정성·포용성에서는 AI의 편향에 따른 부당한 차별을 방지하고 모든 사람이 AI의 혜택과 기회에 공평하게 접근할 수 있도록 노력할 것을 제시했습니다.

책임성은 각 주체가 역할과 책임을 명확히 이행하고 문제가 발생하면 책임 소재를 밝히고 피해를 구제하도록 하는 내용입니다.

안전성은 생명·신체·정신적 건강과 재산상 피해를 방지하고 오남용이나 외부 공격에 대비하도록 했습니다.

신뢰성을 위해서는 목적과 활용 맥락에 맞는 성능 기준을 설정하고 점검하도록 했으며, 투명성 원칙에서는 AI 활용 여부와 수준, 한계 등 필요한 정보를 이해하기 쉽게 제공하도록 했습니다.

정부는 AI가 생산성을 높이고 새로운 서비스를 창출하는 동시에 노동·일자리 변화, 저작권, AI 과의존, 채용·평가 등 중요한 판단을 AI에 맡기는 데 따른 우려도 커지고 있어 윤리원칙을 마련했다고 설명했습니다.

특히 AI 공급자뿐 아니라 이용자도 책임 있는 AI 활용의 주체로 보고 역할을 함께 제시했습니다.

AI 역량과 자원을 많이 가진 국가와 기업은 영향력에 상응하는 책임을 져야 하며, AI의 혜택이 특정 국가·지역·집단에 편중되지 않아야 한다는 국제사회를 향한 제언도 담았습니다.

과기정통부는 앞으로 사례 중심의 해설서와 분야별 자율점검표, 대상별 윤리교육 교재 등을 마련하고 윤리원칙을 지속해 보완할 계획입니다.

배경훈 과기정통부 부총리 겸 장관은 "AI 혁신을 가속하는 것과 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 환경을 조성하는 것은 서로 대립하는 과제가 아니다"라며 "대한민국 인공지능 윤리원칙이 AI에 대한 사회적 신뢰를 높이고, 바람직한 개발·활용과 그 혜택의 확산을 돕는 실천의 기준으로 자리 잡도록 뒷받침하겠다"고 말했습니다.

(사진=과학기술정보통신부 제공, 연합뉴스)

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▲ AI 데이터센터 자료화면

인공지능(AI) 붐이 경제 성장을 떠받쳐온 동시에 미국 국채 금리를 밀어올리는 요인으로도 작용하고 있다는 분석이 나왔습니다.

뉴욕타임스(NYT)는 알파벳·아마존·메타플랫폼·마이크로소프트·오라클 등 5대 하이퍼스케일러(대규모 AI 데이터센터 운영사)가 현금 대신 채권 발행을 늘리면서 미 국채 금리 상승을 부추기고 있다고 현지시간 20일 보도했습니다.

래피니티브 데이터에 따르면 2020∼2024년 이들 5개사의 부채 발행액은 연평균 300억달러우리 돈 약 42조원을 넘지 않았지만 지난해 약 140조원을 넘어섰고, 올해는 이미 약 280조원을 돌파했습니다.

지난 1년간 채권 시장에서 자금을 조달하지 않은 곳은 마이크소프트 한 곳뿐입니다.

자산운용사 뱅가드는 이들 5곳을 넘어선 전체 AI 관련 채권 발행 규모가 2027∼2030년 연간 약 1천400조원을 넘어설 것으로 전망했습니다.

뱅가드의 루카스 베인스 수석 투자전략가는 "지난 10년 대부분 대형 기술기업은 영업현금흐름으로 AI 투자 자금을 댔지만, 그 시대는 끝나가고 있다"고 말했습니다.

차입 부담은 조달 비용에도 반영되고 있습니다.

발행 당시 미 국채 대비 추가 금리(스프레드)는 알파벳이 지난 4월 0.63%포인트에서 이달 0.85%포인트로, 아마존은 작년 11월 0.55%포인트에서 지난 7월 0.8%로 각각 상승했습니다.

신용등급이 가장 낮은 오라클은 작년 9월 1.05%포인트에서 올 2월 1.45%포인트로 올랐습니다.

비슷한 만기의 투자등급 회사채 평균 스프레드는 1%포인트 남짓입니다.

부채 조달에 힘입은 AI 투자 확대는 경제 전반의 성장률 전망치를 끌어올렸는데, 통상 경제 성장이 강해지면 물가 상승을 억제하기 위해 연방준비제도(Fed·연준)가 금리를 높은 수준으로 유지할 유인이 커집니다.

최근 미국 장기 국채금리 상승이 'AI발 성장 기대가 연준의 긴축 기조를 장기화할 것'이라는 전망을 부분적으로 반영한 결과라는 분석이 나옵니다.

매트 킹 사토리인사이츠 창업자는 "하이퍼스케일러들이 이제 돈을 빌려야 하는 처지가 되면서 추가 설비투자가 더 이상 공짜가 아니게 됐다"며 "실질금리 상승이 나머지 경제 부문의 비용까지 끌어올리고 있다"고 말했습니다.

30년물 미 국채금리는 이번 주 2007년 이후 최고치까지 치솟았다가 재무부의 바이백 확대 조치로 반락한 뒤 20일 다시 오름세를 보였는데, 이런 흐름의 배경 중 하나로 AI발 회사채 발행 급증이 지목되고 있습니다.

(사진=AP, 연합뉴스)

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