하이퍼스케일러 올해 1320억달러 발행…AI 인프라 금리 부담 커지나

미 연방준비제도(연준)의 기준금리 인상과 AI 인프라 기업의 차입 확대가 겹치면서 데이터센터와 반도체 투자에 필요한 자금 조달 비용 부담이 커질 수 있다는 우려가 나왔다. 주요 하이퍼스케일러의 부채 발행액은 2026년 7월 31일까지 1320억달러(약 183조원)에 이르렀다.

연준은 9월 16일(현지시간) 연방기금금리 목표 범위를 0.25%포인트 올려 연 3.75~4.00%로 조정했다. 연준은 공식 성명에서 인플레이션이 여전히 높은 수준이라고 밝혔다.

금리가 오르면 신규 회사채 발행 비용이 높아지고 변동금리 부채의 이자 부담도 커진다. 데이터센터 건설과 GPU 확보처럼 대규모 선투자가 필요한 기업은 차입 조건 변화에 더 민감할 수 있다.

알파벳($GOOGL), 아마존($AMZN), 메타($META), 마이크로소프트($MSFT), 오라클($ORCL) 등 5개 하이퍼스케일러의 연간 부채 발행 규모는 2020~2024년 평균 350억달러(약 49조원)에서 2025년 930억달러(약 129조원)로 늘었다. 2026년에는 7월 31일까지 1320억달러를 발행했다.

뱅가드는 분석 자료에서 2026년 전체 AI 관련 부채 발행 규모를 3000억~5700억달러(약 416조~790조원)로 추정했다. 이 범위에는 하이퍼스케일러뿐 아니라 반도체 기업, 데이터센터 개발업체, 전력·설비업체 등이 포함된다.

다만 AI 인프라 기업의 부채가 3200억달러(약 444조원)에 이른다는 수치는 크립토브리핑이 제시했지만 독립적인 1차 자료로 확인되지 않았다. 이 수치를 업계 전체의 확정 부채 규모로 단정하기는 어렵다.

리사 쿡(Lisa D. Cook) 연방준비제도 이사는 5월 27일 연설에서 대형 기술기업의 투자등급 회사채 발행과 중소 데이터센터 개발업체의 민간부채·자산담보부 대출 활용을 언급했다. 쿡 이사는 연설문에서 신흥 기술에 대한 레버리지 확대가 금융 안정성 우려가 될 수 있다고 평가했다.

레버리지는 자기자본에 비해 차입금을 활용해 투자 규모를 키우는 구조다. 금리 상승기에는 같은 투자 규모라도 이자 비용이 늘어나고, 프로젝트에서 예상한 현금흐름이 늦어질 경우 상환 부담이 커질 수 있다.

AI 인프라 투자는 모델 개발 기업만의 지출로 끝나지 않는다. 데이터센터 운영에 필요한 GPU와 전력·냉각 설비, 네트워크 장비를 확보하려면 기술기업과 개발업체, 장비업체가 각각 자금을 조달해야 해 부채가 여러 주체에 나뉘어 쌓일 수 있다.

이 때문에 시장에서 보는 위험도 기업의 전체 부채 규모에만 한정되지 않는다. 신규 회사채의 금리와 만기, 데이터센터 프로젝트의 현금흐름, 민간신용과 장부 외 금융 구조가 어디에 집중됐는지가 함께 점검 대상이 된다.

뱅가드는 주요 발행 기업이 높은 신용도와 강한 재무상태를 갖췄다며 현재의 부채 확대를 지급불능 경고로 볼 수는 없다고 평가했다. 다만 AI 관련 채권이 회사채 지수에서 차지하는 비중이 커지면 주식과 채권이 같은 AI 투자 사이클에 함께 노출될 수 있다고 지적했다.

영란은행도 데이터센터 금융이 민간신용과 장부 외 구조를 통해 조달되면서 위험이 어디에 분포하는지 파악하기 어려워질 수 있다고 평가했다. 영란은행 금융안정보고서는 AI 기업의 부채 구조가 복잡하고 불투명해지면 금융 안정성 위험이 커질 수 있다고 설명했다.

장부 외 금융은 기업의 재무제표에 직접 드러나지 않는 특수목적기구나 리스 등을 활용한 자금조달 방식이다. 이 구조가 확대되면 개별 기업의 재무제표만으로는 프로젝트 전체의 차입 규모와 위험 분포를 파악하기 어려울 수 있다.

AI 관련 회사채 발행과 빅테크 차입 부담이 커졌다는 본지의 앞선 보도에서도 회사채 시장으로 확산되는 AI 투자 자금 조달 문제가 다뤄졌다. 이번에는 기준금리 인상으로 신규 발행 조건과 변동금리 부채의 비용 부담이 함께 부각됐다.

AI 투자 확대가 곧바로 금융시장 충격으로 이어진다고 단정할 근거는 확인되지 않았다. 다만 앞으로는 신규 회사채 발행 조건과 데이터센터 프로젝트의 현금흐름, 민간신용·장부 외 금융의 확대 여부를 함께 확인해야 한다.