하이퍼스케일데이터($GPUS)가 보유 비트코인(BTC) 100개를 매각하고 남은 BTC를 담보로 신용 한도를 확보해 미국 미시간주 AI 데이터센터 캠퍼스 건설 자금으로 투입한다. BTC를 단순 보유 자산이 아니라 공사비와 설비 조달을 위한 유동성 수단으로 활용하는 구조다.
회사는 30일(현지시간) BTC 매각 대금을 미시간 캠퍼스 공사비와 핵심 설비, 조달 기간이 긴 장비 구매에 쓸 계획이라고 밝혔다고 코인텔레그래프는 전했다. BTC 담보 신용 한도 금리는 변동금리 기준 연 4.5~5.0% 수준으로 예상된다.
이번 조달의 배경에는 이미 확보한 AI 인프라 계약이 있다. 하이퍼스케일데이터는 이름을 공개하지 않은 AI 인프라 사업자와 마스터 서비스 계약을 맺었고, 초기 물량은 약 20메가와트(MW) 규모의 AI 연산 용량이다. 계약 기간은 10년이며 5년 연장 옵션이 두 차례 붙는다.
연장 옵션이 모두 행사되면 매출은 12억 달러(약 1조6600억원)를 넘어선다. 상대방은 계약 첫 2년 안에 32MW를 추가로 늘릴 수 있는 선택권도 갖고 있다. 이 증설 옵션과 연장 조건이 모두 유지되면 계약 총액은 30억 달러(약 4조1400억원)를 웃돈다는 게 회사 설명이다.
다만 30억 달러는 확정 매출이 아니다. 초기 20MW 계약에 연장 옵션과 증설 옵션이 모두 붙었을 때의 최대치다. 전력 확보, 장비 조달, 공사 일정이 계약 이행의 핵심 변수로 남아 있다.
하이퍼스케일데이터는 과거 올트 얼라이언스라는 이름을 썼고 2024년 현재 사명으로 바꿨다. 채굴 사업을 유지하면서 AI 인프라로 무게중심을 옮기는 흐름이다. 이 회사의 BTC 보유량은 7월 27일 기준 1106개로 집계된 바 있으며, 이번 100개 매각 이후 보유량은 약 1006개로 줄었다.
자금 조달 방식도 주목된다. 회사는 보유 BTC를 전부 처분하지 않고 일부를 팔아 현금을 확보했으며, 나머지는 담보로 활용했다. BTC 가격 변동 노출을 일부 유지하면서 AI 데이터센터 건설 자금을 마련하는 방식이지만, BTC 가격이 하락하면 담보 가치가 줄어 추가 담보 요구가 발생할 수 있다.
미국 채굴업계에서는 전력 인프라와 부지를 활용해 AI 데이터센터로 전환하려는 움직임이 이어지고 있다. 생성형 AI 확산으로 대규모 연산 설비 수요가 늘면서 데이터센터 전력과 GPU 기반 인프라가 핵심 자산으로 떠올랐다. 국내에서도 네이버가 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 공동 구축 사업을 추진하는 등 AI 인프라 투자가 주요 산업 의제로 부상했다.
한편 스트레티지($MSTR)는 BTC 약세에 따른 평가손실로 2분기 82억 달러(약 11조3000억원) 적자를 냈다고 코인텔레그래프는 같은 날 전했다. BTC를 장기 보유하는 기업과 BTC를 조달 수단으로 활용하는 기업의 차이가 같은 시점에 드러난 셈이다.
하이퍼스케일데이터의 이번 결정은 BTC가 기업 재무에서 단순 보유 자산을 넘어 담보와 유동성 조달 수단으로 쓰이는 사례다. 향후 관건은 AI 데이터센터 캠퍼스의 전력 확보, 장비 납품, 증설 옵션 행사 여부가 될 전망이다.
🔎 시장 해석
하이퍼스케일데이터의 결정은 BTC가 기업 재무에서 단순 보유 자산을 넘어 공사비와 설비 조달을 위한 유동성 수단으로 쓰이는 흐름을 보여준다. 채굴업계가 보유한 전력 인프라와 부지를 AI 데이터센터로 전환하려는 움직임과 맞물려, BTC 보유 전략과 AI 인프라 투자가 연결되는 사례로 풀이된다.
💡 전략 포인트
관전 포인트는 미시간 AI 데이터센터 캠퍼스의 전력 확보, 장비 납품, 공사 일정이다. 30억 달러 규모는 옵션이 모두 행사될 때의 최대치인 만큼 초기 20MW 계약 이행과 32MW 추가 증설 선택권 행사 여부가 핵심 변수다. BTC 담보 신용 한도는 가격 변동에 따라 담보 가치가 달라질 수 있어 추가 담보 요구 가능성도 함께 확인 대상이다.
📘 용어정리
- BTC 담보 신용 한도: 보유 BTC를 담보로 맡기고 일정 한도 안에서 자금을 빌릴 수 있는 금융 구조다.
- 마스터 서비스 계약: 장기간 서비스 제공의 기본 조건과 범위를 정해두고 세부 물량이나 옵션을 추가로 붙일 수 있는 계약 형태다.
- 메가와트(MW): 전력 용량을 나타내는 단위로, 데이터센터에서는 연산 설비를 가동하는 데 필요한 전력 규모를 설명할 때 쓰인다.


