엔비디아는 최근 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, KKR, 골드만삭스 등과 협력하여 5000억 달러(약 710조 원) 이상의 AI 컴퓨트 인프라 금융 플랫폼을 추진한다고 발표했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 컴퓨트가 매출 창출의 근본이라는 점을 강조하며, AI 관련 투자를 단순한 서버 구매가 아닌 장기적인 현금 흐름을 발생시킬 수 있는 인프라 자산으로 바라봐야 한다고 설명했다.
AI 팩토리는 GPU, 네트워크, 전력, 냉각, 소프트웨어를 통합하여 대규모 AI 연산을 제공하는 데이터센터형 인프라를 말하며, 이러한 시스템의 초기 투자 규모가 상당히 크고 수익화 시점은 뒤로 미뤄지는 특징이 있다. 이와 관련하여 핌코는 AI 설비투자의 규모가 2026~2027년 동안 1조6000억 달러(약 2272조 원) 이상에 이를 것이라 전망하며, 많은 자금이 채권시장에서 조달될 수 있다고 전망했다.
놀라운 점은, 재무제표 외부의 부채도 증가하고 있다는 점이다. 핌코는 주요 하이퍼스케일러의 2026년 설비투자 예상이 6900억 달러(약 980조 원), 2027년에는 8700억 달러(약 1235조 원)로 출렁이고 있다고 밝혔다. 최근 10-Q 공시에서 미등록된 미래 리스 약정의 총액은 8220억 달러(약 1167조 원)에 달한다는 점도 주목할 만하다.
리스와 구매 약정은 현재 차입금으로 기록되지 않지만, 미래의 현금 유출 압력을 초래할 가능성이 높다. 파이낸셜타임스는 하이퍼스케일러의 구매 약정과 골드만삭스가 파악한 리스 의무가 각각 1조5000억 달러(약 2130조 원)에 이른다고 보도했다. 이는 단순 비교가 어렵지만, 장기적인 재무 리스크를 단적으로 보여준다.
시장 구조가 변화하고 있는 점도 주목해야 한다. 대형 기술 기업들은 그동안 자사의 현금 창출 능력으로 데이터센터 투자비용을 상당히 감당해왔으나, AI 모델의 경쟁이 전력, 토지, 서버, 메모리 등 الكثير의 리소스를 동시에 끌어올림에 따라 채권 발행, 장기 임대, 특수 목적법인, 사모대출 등이 복합적으로 활용되고 있다.
이와 같은 흐름은 구글과 메타 등의 대형 기술기업이 인프라 책임을 분산하기 위해 보증, 임대, 파트너십 방식을 사용하는 것과도 맥락이 있다. 한국에서도 엔비디아와 SK그룹이 5000억 달러 규모의 AI 데이터센터 및 메모리 협력을 발표하며, SK텔레콤이 최대 2기가와트 규모의 AI 팩토리를 2027년 첫 가동할 계획을 내놓았다.
업계에서의 반응은 엇갈린다. 일부는 AI 인프라가 장기적인 자본을 유치할 수 있는 신흥 자산군으로 보고 있으나, 다른 한편에서는 고객의 구매 여력을 증가시키는 순환금융과 벤더 파이낸싱의 위험을 우려하고 있다. 핌코는 AI 인프라 투자 사이클이 1990년대의 통신망 투자보다 더 엄격하고 조달 가능성이 크다는 점을 강조하면서도, 실제 수익화의 속도가 핵심이라고 지적했다.
최근 AI 중심의 헤지펀드가 기술주 손실과 마진콜 압박을 겪은 사례도 비춰볼 때, 레버리지 위험은 개별 투자자 포지션에서 이미 드러나고 있다. 데이터센터와 GPU는 먼저 구축되고 이후 수익이 발생하는 구조이므로, 장부상의 부채, 리스 약정, 사모대출, 구매 약정들을 세분화하여 명확히 분석해야 할 필요성이 커지고 있다.
