금융위기 확률 40%, AI 주식 하락 예측과는 다르다

신용과 자산가격이 직전 3년간 함께 빠르게 오른 경우, 이후 3년 안에 금융위기에 진입할 확률은 과거 자료에서 약 40%였다. 이는 미국 AI 주식이 중간선거 뒤 하락할 확률을 뜻하지 않는다.

2022년 국제 학술지 저널 오브 파이낸스 연구는 과거 여러 국가의 금융위기 자료를 분석했다. 연구진은 신용과 자산가격이 함께 빠르게 상승한 경우와 이후 금융위기 진입 사이의 관계를 살폈다.

연구에서 두 요인이 모두 빠르게 오른 경우의 3년 내 금융위기 진입 확률은 약 40%였다. 두 지표가 높지 않은 평상시 확률은 약 7%로 제시됐다.

분석에 쓰인 자료는 1950년부터 2016년까지 42개국의 자료다. 따라서 40%는 특정 국가의 AI 투자나 2026년 미국 시장을 대상으로 계산한 수치가 아니다.

이 연구가 측정한 것은 금융위기 진입 여부다. 특정 주가지수의 하락률이나 AI 업종의 손실 규모를 추정한 결과가 아니며, 중간선거 이후 시점을 분석하지도 않았다.

영란은행(Bank of England)은 2026년 7월 금융안정보고서에서 AI 관련 주식 가치 상승과 일부 기업으로의 시장 집중, 외부 차입 확대를 위험 요인으로 점검했다. AI 기업의 자금 조달이 공개시장과 사모대출 등으로 넓어지는 흐름도 다뤘다.

보고서는 AI 투자 확대가 금융시장과 기업의 자금 조달에 어떤 연결을 만드는지 살폈다. 본지도 앞서 AI 데이터센터 사업이 지역 반발에 부딪힌 사례를 보도한 바 있다.

영란은행은 AI 생산성과 수익성에 대한 기대가 낮아지는 상황을 가정해 미국 주식시장이 6개 분기에 걸쳐 45% 하락하는 시나리오를 분석했다. 이는 예상 하락률이 아니라 금융시스템의 충격 대응력을 살피기 위한 가정이다. 영란은행 금융안정보고서

이 시나리오에서는 영국 GDP가 2.2%포인트 낮아졌다. 영란은행은 영국 은행권이 기존 스트레스 테스트에서 회복력을 보였다고 밝혔다.

런던증권거래소그룹(LSEG)은 10월 21일 분석에서 AI 인프라 금융을 여러 기업과 계약이 얽힌 금융망으로 설명했다. 단순한 기업 간 자금 순환만으로 보기 어렵다는 취지다.

LSEG 분석은 금융 구조가 복잡해지면 자금과 위험을 최종적으로 부담하는 주체를 파악하기 어려워질 수 있다고 지적했다. AI 인프라 투자와 차입이 여러 기업과 금융 경로로 연결되는 점이 이 분석의 초점이다.

동시에 LSEG는 공개 자료에서 2008년 금융위기 당시 손실을 키운 것과 같은 복잡한 파생상품 연쇄나 은행 대출의 광범위한 노출이 드러나지 않았다고 평가했다. 금융망의 복잡성을 위험으로 짚으면서도 과거 위기와 같은 구조라고 단정하지 않았다.

가상자산 산업과 맞닿은 사례로는 과거 비트코인 채굴 사업을 했던 테라울프(TeraWulf, $WULF)의 AI 데이터센터 구축 참여가 언급됐다. 이는 기업의 사업 영역이 AI 인프라로 이어진 사례다.

LSEG 분석은 이 사업상 접점을 다뤘지만 비트코인(BTC) 가격이나 가상자산 시장의 하락 폭을 계산하지 않았다. 연구의 40%는 과거 조건에서 금융위기에 진입한 확률이고, 영란은행의 45%는 충격 대응력을 점검하기 위해 설정한 주식시장 하락 시나리오다.