AI 관련 부채 발행 800조원 수준…클로드, 선도 모델사 2점

앤스로픽의 인공지능(AI) 모델 클로드(Claude)는 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic) 등 선도 모델 개발사의 예측 가능성을 10점 만점에 2점으로 평가했다.

하워드 막스(Howard Marks) 오크트리캐피털(Oaktree Capital Management) 공동창업자는 11일 공개한 메모에서 클로드에 AI 각 분야의 예측 가능성을 1점(알 수 없음)부터 10점(완전히 예측 가능)까지 매기도록 했다. 막스는 선도 모델 개발사의 2점을 두고 “사실상 예측 불가능하다는 뜻”이라고 썼다. 이 점수는 투자 등급이나 손실 확률이 아니라 미래 사업을 얼마나 가늠할 수 있는지에 관한 평가다.

클로드는 AI 전체의 예측 가능성을 약 3점으로 봤다. 기술이 발전하고 경제 전반으로 퍼질 방향에는 6~7점을 줬지만, 확산 속도와 이익 규모, 최종 수익자가 누가 될지는 약 2점으로 평가했다.

분야별로는 AI 수요에 전력을 공급하는 규제 전력회사가 6점, 대형 기술기업에 장기 임대한 데이터센터가 5~6점이었다. 대형 클라우드 사업자는 5점, 반도체는 4점, 투기적 데이터센터는 2~3점으로 평가됐다.

막스는 선도 모델 개발사의 자본 수요가 막대한 반면 성능 단위당 가격은 빠르게 떨어지고, 지속적인 경쟁 우위가 있는지도 분명하지 않다는 클로드의 설명을 소개했다. 높은 성능을 유지하는 것만으로 장기 수익성이나 시장 지위를 보장하기 어렵다는 점을 반영한 점수다.

◇ 기술의 진전과 수익성은 별개

막스는 AI 분야의 빠른 변화 속도도 짚었다. 지금의 선도 모델 개발사들이 불과 몇 년 전에는 널리 알려지지 않았던 만큼, 현재의 선두 기업이 5년이나 10년 뒤에도 자리를 지킬 수 있을지 예측하기 어렵다고 봤다.

수익을 예측하려면 제품 판매량과 가격, 생산 비용, 다음 제품 개발에 필요한 재투자와 투자수익률을 따져야 한다. 막스가 앞서 AI의 사업 잠재력과 대규모 인프라 투자의 수익성을 별개로 본 시각도 이번 메모에서 이어졌다.

막스는 데이터센터를 AI 모델을 훈련하고 이용자가 연산 능력을 쓰는 기반 시설로 설명했다. 데이터센터는 건물 자체보다 반도체 등 설비가 비용에서 큰 비중을 차지할 수 있고, 설비 노후화도 투자 판단에 영향을 준다.

부지 확보와 인허가, 광섬유 연결, 전력·냉각 설비, 건설 인력과 자금 조달도 데이터센터 확장의 제약 요인으로 꼽혔다. 막스는 공급이 과도하게 늘지 않도록 각 사업의 입지와 계약, 설비 가치를 살펴야 한다고 썼다.

◇ AI 부채 확대와 대출자의 점검 항목

막스는 골드만삭스 집계를 인용해 메모 작성 시점까지 올해 전 세계 AI 관련 부채 발행액이 6000억달러(약 800조원)에 가까웠다고 밝혔다. 대형 클라우드 사업자와 데이터센터·프로젝트 금융, 그 밖의 AI 관련 차입이 포함됐다.

이 가운데 약 4000억달러(약 534조원)가 미국 투자등급 채권시장에서 발행됐다. 이는 미국 투자등급 채권 공급의 5분의 1을 넘는 규모이며, 블룸버그 USD 투자등급 회사채 지수(Bloomberg USD IG Corporate Index)에서 AI 관련 채권 비중은 약 12%였다. 미국 하이일드 채권시장 내 비중은 약 6%로 제시됐다.

하워드 막스는 ‘A Layman Thinks About AI’ 메모에서 2026년 11월 11일 기준 향후 AI에 연평균 1조달러(약 1334조원)의 신규 자본이 필요하고, 이 가운데 수천억달러가 매년 부채 발행으로 조달될 수 있다고 전망했다.

대형 클라우드 사업자들은 과거 비AI 사업에서 나온 현금흐름 덕분에 현금이 많고 신용등급도 높았지만, 지금은 보유 현금과 영업 현금을 쓰면서 차입도 늘리고 있다고 막스는 설명했다. 대출자는 차입자의 신용도와 신용등급이 달라질 가능성도 고려해야 한다는 취지다.

데이터센터 임대 계약 일부에는 특정 조건에서 임차인이나 보증인이 계약 의무를 끝낼 수 있는 조항이 있을 수 있다. 막스는 데이터센터 가동 신뢰도가 99.9%에 미치지 못하는 경우를 예로 들었고, 담보로 잡힌 반도체의 사용 수명이 채무 기간보다 짧을 가능성도 지적했다.

막스는 칩 제조사와 대형 클라우드 사업자, 선도 모델 개발사, 데이터센터 사업자 사이에서 대출과 구매가 맞물리는 이른바 순환 거래도 거론했다. 자금이 제품 판매자에게 되돌아가는 구조가 독립적인 수요를 반영하는지, 공급업체가 시장 점유율을 지키기 위해 구매를 지원하는지 살펴야 한다고 썼다.

특수목적법인(SPV)을 통해 재무제표 밖에서 조달한 부채가 모기업의 신용도와 어떤 관계인지도 대출자가 따져야 할 항목으로 제시됐다. 막스는 주식 투자자는 기술 진전과 경쟁력, 가격 결정력, 수익성과 기업가치를 살피고, 대출자는 임차인의 신용도와 계약 조건, 전력 확보, 잔존 자산가치를 따져야 한다고 정리했다.