미국 기업들이 올해 인공지능(AI) 투자를 위해 역대 최대 규모로 돈을 빌린 가운데 돈을 빌리는 비용이 더 비싸질 수 있다는 신호가 같은 날 나왔다. AI 투자 붐의 '청구서'를 누가 얼마의 비용으로 감당할 수 있느냐가 시장의 핵심 질문으로 떠오른 것이다. 같은 빅테크라도 신용 평가가 갈리기 시작했고, 약한 고리로 꼽히는 네오클라우드와 사모대출 시장의 부담이 한국 증시에 가장 빠르게 전달될 수 있다는 분석이다.
황종덕 머니투데이 북미지역 총괄 담당 기자는 머니투데이 공식 유튜브(YouTube) 채널M 'Let美Inside' 코너를 통해 AI 투자 붐의 자금조달 구조와 신용 위험, 그리고 한국 증시에 주는 시사점을 분석했다.
지난 6일 미국 금융시장에는 AI 생태계에 영향을 줄 두 가지 뉴스가 나왔다. 하나는 올해 미국 기업이 발행한 투자등급 회사채가 1조8800억 달러로 사상 최대를 기록했다는 소식이다. 이 가운데 5분의 1을 아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오라클 다섯 회사가 빌렸다. 다른 하나는 미국 10월 일자리가 예상치의 두 배 넘게 늘었다는 소식이다. 연방준비제도(Fed·연준)가 12월에 금리를 또 올릴 수 있다는 전망에 국채금리가 뛰었다. AI에 쓰려고 역대 최대로 돈을 빌렸는데 돈을 빌리는 값은 더 비싸질 수 있다는 신호가 같은 날 나온 셈이다. 이어진 한 주에는 시험대가 두 개 있었다. 미국 10월 소비자물가는 한 달 새 0.4% 올라 시장 예상(0.3%)을 웃돌았고, 식품과 에너지를 뺀 근원물가도 0.3% 올라 예상보다 높았다. 반면 빚을 가장 공격적으로 끌어다 쓴 AI 클라우드 기업 코어위브(CoreWeave)는 회사 전망을 넘는 매출 실적으로 시장의 걱정을 일단 덜었다.
마이크로소프트나 구글은 세상에서 돈을 가장 잘 버는 회사들인데도 AI 투자에 빚을 내는 이유는 규모에 있다. AI 투자가 수백억 달러에서 수천억 달러 단위로 커지면서 벌어들인 현금만으로는 감당하기 어려워졌기 때문이다. 금융정보업체 LSEG에 따르면 이 다섯 회사가 발행한 투자등급 회사채는 지난해 1073억 달러였다. 올해는 10월 초에 이미 2181억 달러로 두 배가 넘었고 11월 초에는 3700억 달러를 넘겼다. 회사 입장에서 채권은 나쁜 선택이 아니다. 보유 현금을 아낄 수 있고, 20~30년 쓰는 데이터센터에 20~30년짜리 자금을 맞출 수 있다. 문제는 모두가 같은 시기에 같은 이유로 빌린다는 점이다. 채권이 쏟아지면 투자자는 더 높은 금리를 요구하고, AI에 대한 기대가 꺾이면 이 채권들의 가격이 한꺼번에 흔들릴 수 있다. 그렇다고 시장이 등을 돌린 것은 아니다. 대형 발행마다 청약이 몰렸고 쏟아지는 물량도 소화되고 있다. 달라진 점은 투자자들이 '누구의 채권인지'를 따지기 시작했다는 것이다.
같은 AI 데이터센터에 돈을 쓰는데도 시장의 평가는 회사마다 다르다. 가장 대비되는 곳이 마이크로소프트와 오라클이다. 마이크로소프트는 신용등급이 최상위인 AAA이고 수익을 내는 사업도 여러 갈래다. 2026회계연도(6월 결산) 잉여현금흐름은 약 670억 달러, 차입금은 약 403억 달러(리스 포함 약 1288억 달러, 2026년 6월 말 기준)다. 오라클은 사정이 다르다. 신용평가사 스탠더드앤드푸어스(S&P)는 올해 7월 오라클의 등급을 투자등급 맨 아래 칸인 BBB-로 내렸다. 한 칸만 더 내려가면 투기등급이다. 2026회계연도(5월 결산) 매출 674억 달러는 클라우드 약 50%, 소프트웨어 약 36%, 서비스·하드웨어 약 13%로 구성되는데, 같은 기간 잉여현금흐름은 마이너스 237억 달러, 총부채는 약 1,300억 달러다. 버는 속도보다 쓰는 속도가 훨씬 빠르고 그 차이를 빚으로 메우고 있다는 뜻이다.
시장은 이를 신용부도스와프(CDS) 가격으로 드러낸다. CDS는 회사가 빚을 갚지 못할 때를 대비해 드는 보험의 보험료에 해당한다. 오라클의 5년물 CDS는 10월에 325베이시스포인트(bp)로 사상 최고를 기록했고 11월 6일에는 약 298bp였다. 1bp가 0.01%포인트이므로 1,000만 달러어치를 보장받으려면 해마다 32만5000달러를 내야 한다는 얘기다. 아마존, 구글, 메타의 CDS도 기록을 새로 썼지만 오라클보다는 한참 낮다. 마이크로소프트는 공개 보도된 CDS 수치가 없다. 오라클이 무너진다는 의미는 아니지만, 같은 금리 환경에서도 투자자들이 오라클에는 훨씬 큰 대가를 요구한다는 뜻이다. 'AI 빅테크'로 묶이던 회사들이 이제 하나하나 따로 평가받기 시작했다.
금리가 AI에 매기는 비용은 두 부분으로 이뤄진다. 기업이 돈을 빌릴 때 내는 금리는 미국 국채금리에 그 회사의 위험도만큼 더 얹는 신용스프레드를 더한 값이다. 10년물 국채금리가 4.9%, 스프레드가 1.5%포인트라고 가정하면 금리는 6.4% 정도이고, 100억 달러를 빌리면 1년 이자만 6억4000만 달러다. 스프레드가 1%포인트만 더 벌어져도 이자는 1년에 1억 달러 늘어난다. 그런데 지금은 이 두 부분이 함께 오르고 있다. 한국에서는 지금을 금리 인하기로 아는 이가 많지만 연준은 올해 9월 금리를 올렸다. 6일 고용 지표가 예상을 크게 웃돈 뒤 10년물 국채금리는 4.8%대, 30년물은 5.2%대까지 올라섰다. 금리가 오르면 AI 인프라는 세 군데서 부담을 받는다. 첫째, 새 데이터센터를 짓는 데 드는 돈이 비싸진다. 둘째, 10~20년 뒤 들어올 수익의 현재 가치가 줄어 사업성이 떨어진다. 셋째, 예전에 싸게 빌린 돈의 만기가 오면 더 높은 금리로 다시 빌려야 한다. 가장 나쁜 조합은 국채금리가 5% 안팎에서 오래 머물면서 스프레드까지 벌어지는 경우다. 반대로 금리가 올라도 이익이 더 빨리 늘고 스프레드가 안정돼 있다면 크게 걱정할 일은 아니어서 두 숫자를 따로 봐야 한다.
정작 약한 고리는 빅테크 한 칸 아래에 있다. 데이터센터를 지어 연산 능력을 빌려주는 이른바 '네오클라우드(Neo Cloud)' 기업들이다. 대표 주자인 코어위브는 부채가 약 500억 달러이고 S&P 신용등급은 투자등급보다 몇 칸 아래인 B+다. 10월 중순 이 회사의 2031년 만기 채권 금리는 16%를 넘었고 CDS는 1000bp를 넘어섰다. 시장이 사실상 부실 채권 취급을 한 셈이다. 6월 말 기준 수주잔고가 1040억 달러나 되는데도 그렇다. 주문이 많은 것과 빚을 갚을 현금이 제때 들어오는 것은 별개이기 때문이다. 이번 주 발표된 3분기 실적에서 매출은 1년 전보다 168% 늘었고 회사는 올해 매출 전망도 올려 잡았다. 하지만 이자 비용은 세 배 가까이 불었다. 회사는 지금 금리로는 2027년까지 무담보 채권을 발행하지 않겠다고 밝혔다. 장사는 잘되는데 돈 빌리는 값이 너무 비싸졌다는 점을 스스로 인정한 것이다.
이런 회사들에는 구조적 약점이 세 가지 있다. 첫째, 담보 가치가 빨리 떨어진다. 그래픽처리장치(GPU)를 담보로 돈을 빌리는데 더 좋은 칩이 나오면 담보 가치가 대출보다 먼저 떨어질 수 있다. 둘째, 시설과 대출의 수명이 맞지 않는다. 데이터센터와 전력설비는 수십 년을 쓰는데 대출은 몇 년짜리여서 만기마다 다시 빌려야 한다. 셋째, 고객이 몇 안 된다. 매출이 소수의 AI 기업에 쏠려 있으면 고객 하나가 흔들릴 때 대출 전체가 흔들린다. 신용평가사 무디스도 지난달 보고서에서 이 대목을 짚었다. 미국 5대 빅테크와 코어위브의 설비투자가 2027년 합계 1조 달러에 육박하고, AI 투자를 위한 차입이 사모대출 시장을 빠르게 키우고 있다는 분석이다. 2027~2029년에는 만기가 몰려 있어 신용도가 약한 곳은 더 높은 금리로 돈을 다시 빌려야 할 수 있다고 경고했다. 사모대출 시장 전반에서도 신호가 보인다. 무디스가 들여다본 중견기업 차입자 607곳 가운데 17%가 이자를 현금 대신 빚에 얹어 미루는 현물지급 방식을 쓰고 있었다. 당장은 버틸 수 있어도 빚은 조용히 불어난다는 뜻이다.
돈이 한 방향으로만 흐르지 않는다는 점도 눈여겨볼 대목이다. 미국 매체 디인포메이션(The Information)은 10월 말 엔비디아가 AI 클라우드 기업 엔스케일(Nscale)에 수십억 달러 규모의 신용보증을 서 주는 방안을 협상하고 있다고 보도했다. 대상은 미국 웨스트버지니아에 짓는 데이터센터로, 앤트로픽이 약 450억 달러에 빌리기로 한 곳이다. 엔비디아는 이미 엔스케일의 투자자이고 그 데이터센터에는 엔비디아 칩이 들어간다. 엔비디아가 엔스케일에 투자·보증을 제공하고, 엔스케일은 앤트로픽에 컴퓨팅을 빌려주며, 다시 엔비디아의 GPU를 사들이는 순환 구조다. 칩을 파는 회사가 칩을 사는 회사의 투자자이면서 보증까지 서 주는 셈이다. 이런 구조는 돈이 빨리 모이고 건설이 빨라지는 장점이 있어 그 자체를 나쁘다고 할 수는 없다. 문제는 AI 수요가 기대에 못 미칠 때 칩 회사와 데이터센터, AI 모델 회사가 한꺼번에 흔들릴 수 있다는 점이다. 무디스가 같은 보고서에서 경고한 '순환금융'이 바로 이 구조로, 기술기업과 칩 제조사, AI 개발사가 서로 투자하고 빌려주고 사 주다 보면 하락기에는 함께 꺾일 수 있다는 것이다. 개별 회사의 부실보다 회사들 사이의 연결을 따져봐야 하는 이유다.
이 문제는 한국 증시에 가장 빠르고 직접적으로 전해진다. 삼성전자와 SK하이닉스 두 종목이 코스피 시가총액의 절반 가까이를 차지해, 미국 AI 기업의 신용 뉴스가 곧 코스피 뉴스가 되는 구조이기 때문이다. 실제로 이미 한 차례 확인됐다. 코어위브와 오라클의 CDS가 치솟던 10월 셋째 주 코스피는 일주일 새 14% 넘게 빠졌다. SK하이닉스는 24%, 삼성전자는 18% 가까이 내려 2008년 금융위기 이후 가장 큰 주간 낙폭을 기록했고, 외국인은 그 한 주에만 11조 원 넘게 팔았다. 11월 3일에도 AI 기업들의 자금조달 부담이 부각되며 코스피가 장 초반 3% 넘게 밀렸다. 여기서 구분할 점은 시장이 묻는 것이 'AI가 칩을 덜 쓰게 될까'가 아니라 '칩을 사는 회사들이 그 돈을 계속 빌릴 수 있을까'라는 점이다. 수요보다 자금조달의 문제다.
한국 투자자가 볼 지점은 세 가지다. 첫째, 메모리와 고대역폭메모리(HBM)를 누가 사 가는지다. 현금이 넘치는 빅테크의 주문과 빚에 기대는 네오클라우드의 주문은 무게가 다르고, 돈 빌리기가 어려워지면 먼저 줄어드는 쪽은 후자다. 둘째, 전력기기·냉각·건설 업종은 수주 소식보다 자금이 확정됐는지를 봐야 한다. 대출까지 확정된 프로젝트와 아직 돈을 모으고 있는 프로젝트는 전혀 다르다. 엔스케일도 상장 서류에서 앤트로픽 계약을 이행할 자금을 아직 확정하지 못했다고 밝혔다. 셋째, 외국인 수급은 미국 금리와 신용스프레드를 함께 봐야 한다. 미국 금리가 오르고 스프레드까지 벌어지면 외국인은 많이 오른 종목부터 파는 경향이 있고, 한국에서는 그것이 반도체다.
앞으로 1년 반은 세 갈래 시나리오로 나눠볼 수 있다. 첫째, AI 투자가 지속되는 경우다. 채권시장이 물량을 소화하고 스프레드가 안정되면 반도체와 전력설비, 냉각 업종 모두 수혜를 본다. 둘째, 차별화다. 현금이 많은 빅테크는 계속 투자하고 빚에 기대는 데이터센터 일부는 미뤄지면서 고객이 누구냐에 따라 주가가 갈리는 그림으로, 현재 가장 가까운 시나리오다. 셋째, 신용경색이다. 다시 빌리는 비용이 급등하고 프로젝트가 재조정되면 신규 GPU 주문이 줄고 HBM과 장비 주문 증가세에 부담이 간다.
뉴스가 쏟아질 때 확인할 지표는 네 가지로 압축된다. 미국 10년물 국채금리가 5%를 넘어 오래 머무는지, AI 신용위험의 체온계 격인 오라클 5년물 CDS가 다시 300bp 위로 오르는지, 코어위브가 새로 빌리는 돈의 금리와 담보 조건이 나빠지는지, 빅테크가 쓰는 돈은 느는데 버는 돈은 줄어드는지다. 이 네 가지가 한꺼번에 나빠지면 경고등이고, 하나만 흔들린다면 그 회사만의 문제일 가능성이 크다.
황 기자는 지금 데이터만으로 AI 금융위기가 온다고 말하기는 어렵다고 짚었다. 투자자들은 여전히 빅테크 채권을 사고 있다. 다만 시장의 질문은 'AI에 얼마나 투자하느냐'에서 '누가 어떤 비용으로 계속 투자할 수 있느냐'로 바뀌었다. 한국 투자자에게도 미국 AI 투자 총액보다 돈이 확정된 프로젝트와 돈이 흔들리는 프로젝트를 가려내는 눈이 더 중요해졌다는 것이 황 기자의 설명이다.
※이 기사는 머니투데이 공식 유튜브 '채널M'에 업로드된 영상을 바탕으로 작성됐습니다. 채널M은 미국에 상주하는 기자가 발 빠르게 수집한 정보들을 싹싹 긁어모아 말해주는 경제 비하인드 스토리를 'Let美Inside' 코너를 통해 전달합니다. 아무도 모르는 '진짜' 경제 이야기가 더 궁금하시다면 영상을 참고해 주세요.