5000억달러 AI 부채, 신용파생 시장으로 옮겨갔다

AI 인프라 투자가 확대되면서 빅테크의 신용위험이 채권시장과 파생상품 시장의 핵심 쟁점으로 옮겨가고 있다. 올해 AI 관련 부채 발행 규모는 거의 5000억 달러(약 691조원)에 이른 것으로 제시됐다.

골드만삭스(Goldman Sachs·$GS)는 8월 5일 공개한 '골드만삭스 익스체인지'에서 2026년 들어 AI 관련 부채 발행이 거의 5000억 달러에 이른다고 밝혔다. 같은 자료에서 하이퍼스케일러의 채권 발행은 2025년 1080억 달러(약 149조3000억원)에서 2026년 현재까지 1940억 달러(약 268조1000억원)로 늘었다.

쟁점은 AI 투자 자체보다 조달 구조다. 데이터센터와 반도체, 전력 인프라 투자가 커지면서 현금 보유력이 큰 빅테크도 채권시장을 더 자주 찾고 있다. 골드만삭스는 하이퍼스케일러 발행액이 2026년 2500억 달러(약 345조5000억원), 2027년 4000억 달러(약 552조8000억원)에 이를 수 있다고 전망했다.

하이퍼스케일러는 대규모 클라우드와 AI 컴퓨팅 인프라를 운영하는 기업을 뜻한다. 아마존($AMZN), 알파벳($GOOGL), 메타($META), 오라클($ORCL)처럼 데이터센터와 서버, 전력 확보에 대규모 자본을 투입하는 기업들이 여기에 속한다.

로이터는 골드만삭스가 회사채와 대출을 겨냥한 총수익스왑(TRS)을 헤지펀드에 제안했다고 보도했다. 총수익스왑은 기초자산을 직접 사지 않고도 가격 변동과 이자 수익에 노출되는 파생계약이다. 채권을 보유하지 않은 투자자도 신용위험을 헤지하거나 방향성 거래를 할 수 있다는 뜻이다.

다만 빅테크 크레딧을 대상으로 한 별도 합성 총수익스왑 패키지는 골드만삭스의 공식 발표로 직접 확인되지는 않았다. 공개적으로 확인되는 범위는 회사채·대출 대상 TRS 제안, AI 부채 확대 분석, 하이퍼스케일러 신용 스프레드 확대다.

신용시장의 부담은 발행 수치로도 드러난다. 로이터는 아마존, 알파벳, 메타, 오라클이 7월 7일까지 약 1940억 달러의 채권을 발행했다고 전했다. 발행 증가는 투자등급 기업의 차입 스프레드를 넓히는 요인으로 설명됐다.

스프레드는 기업이 돈을 빌릴 때 기준금리나 국채금리 위에 더 얹어 지급하는 위험 보상이다. 같은 신용등급 안에서도 특정 업종의 발행 물량이 빠르게 늘면 투자자는 더 높은 금리를 요구할 수 있다. AI 투자 확대가 주식시장의 성장 서사를 넘어 신용시장의 가격 문제로 번지는 배경이다.

오라클은 이 흐름의 대표 사례로 거론됐다. 쿼츠는 오라클 5년물 신용부도스와프(CDS) 스프레드가 1년 전 40bp에서 2026년 8월 기준 200bp를 웃돌았다고 보도했다. CDS는 채권 부도위험을 사고파는 계약으로, 스프레드가 높아질수록 해당 기업의 신용위험을 헤지하는 비용이 커진다.

다만 CDS 스프레드 확대가 곧바로 실제 부도 가능성 급등을 뜻하는 것은 아니다. 로이터 칼럼 재배포본은 8월 12일 기준 미국 하이퍼스케일러의 디폴트 헤지 수요가 늘었지만 실제 신용사건 가능성은 아직 낮게 봤다. 시장은 부도 자체보다 대규모 차입이 어떤 가격에 소화되는지를 먼저 보고 있다.

골드만삭스와 엔비디아($NVDA)는 8월 10일 AI 인프라 금융 플랫폼 구축을 위해 5000억 달러(약 691조원) 이상 규모의 제3자 자본을 동원하겠다고 발표했다. 이는 AI 인프라 투자 논쟁이 주식시장을 넘어 자본시장 구조 문제로 번진 흐름과 맞닿아 있다.

엔비디아는 아폴로(Apollo), 블랙록, 블랙스톤(Blackstone), 브룩필드(Brookfield), 골드만삭스, KKR과 전략적 파트너십을 발표했다. 본지가 앞서 보도한 5000억달러 AI 금융 플랫폼 논의에서 데이비드 솔로몬(David Solomon) 골드만삭스 회장 겸 최고경영자는 "엔비디아 컴퓨트가 뒷받침하는 신용 시장을 만들 새로운 기회가 생겼다"고 말했다. AI 인프라를 장기 현금흐름과 담보가 있는 신용 상품으로 다루려는 시도라는 해석이 나온다.

이 구조에서 빅테크와 AI 인프라 기업은 대규모 설비투자 자금을 더 넓은 자본시장에서 조달할 수 있다. 반대로 채권 투자자와 헤지펀드는 현물 채권, TRS, CDS를 통해 같은 신용위험을 서로 다른 방식으로 떠안게 된다. AI 투자 사이클이 길어질수록 조달 비용과 위험 이전 구조가 수익성 평가의 핵심 변수가 된다.

한국 시장에서도 이 논의는 반도체 공급망과 데이터센터 투자, 해외 크레딧 상품 투자로 연결된다. 국내 투자자는 엔비디아와 클라우드 기업의 실적뿐 아니라 이들이 어떤 조건으로 장기 자본을 조달하는지도 함께 보게 됐다. AI 부채 확대가 실제 신용사건으로 이어질지는 별도 문제지만, 현재 시장이 확인하는 것은 AI가 돈을 버느냐보다 AI 설비투자를 어떤 시장과 가격으로 조달하느냐다.