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7조6000억달러 AI 투자, 빅테크 현금흐름 시험대

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김미래 기자
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구글·아마존·마이크로소프트·메타의 AI 인프라 경쟁이 설비투자 규모보다 비용 지속력 문제로 옮겨가고 있다. 골드만삭스는 2026년부터 2031년까지 AI 인프라 투자 규모가 7조6000억 달러에 이를 수 있다고 추정했다.

 전력 설비와 냉각 장치가 보이는 데이터센터 외관 / TokenPost.ai (macro)

전력 설비와 냉각 장치가 보이는 데이터센터 외관 / TokenPost.ai (macro)

구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타의 인공지능(AI) 투자 경쟁이 설비투자 규모보다 비용을 얼마나 오래 감당할 수 있는지로 옮겨가고 있다. 데이터센터와 반도체 투자가 커지면서 잉여현금흐름과 부채 부담이 하이퍼스케일러 평가의 핵심 지표로 떠올랐다.

메리츠증권은 14일 보고서에서 올해 하반기부터 하이퍼스케일러 사이의 옥석가리기가 진행될 수 있다고 분석했다. 이번 반도체 사이클은 공급보다 수요가 이끈 만큼, 최종 수요자인 대형 클라우드 기업의 재무 체력이 중요해졌다는 설명이다.

상반기 시장은 AI 설비투자를 미래 수익을 위한 축적으로 받아들였다. 더 많은 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 컴퓨팅 자원을 확보하는 기업이 우위를 잡는다는 논리였다. 그러나 2분기 실적 이후에는 투자 확대가 현금흐름을 얼마나 압박하는지가 더 크게 부각됐다.

마이크로소프트($MSFT)와 아마존($AMZN)은 2분기 실적에서 양호한 실적을 확인했고, 하이퍼스케일러 대부분은 설비투자 계획을 높였다. 다만 AI 인프라 비용이 빠르게 늘면서 시장은 같은 투자를 두고도 매출 성장과 자금 조달 부담을 함께 보기 시작했다.

골드만삭스는 AI 인프라 투자 규모가 2026년부터 2031년까지 7조6000억 달러(약 1경754조원)에 이를 수 있다고 봤다. 이 가운데 칩과 서버 등 컴퓨트 부문은 5조1000억 달러(약 7217조원), 데이터센터와 전력 인프라는 2조5000억 달러(약 3538조원)로 제시됐다.

올해 연간 투자 규모는 8000억 달러(약 1132조원), 내년에는 1조 달러(약 1415조원) 수준으로 늘어날 수 있다는 추정도 나왔다. 수치만 놓고 보면 AI 인프라 경쟁은 개별 기업의 연구개발 투자를 넘어 전력망, 부동산, 서버 공급망을 동시에 끌어들이는 자본 집약 산업으로 커진 셈이다.

문제는 투자와 현금창출 사이의 시간차다. 메리츠증권은 2분기 실적 확인 이후 하이퍼스케일러의 잉여현금흐름이 올해 4분기부터 마이너스로 돌아서고, 내년까지 합산 1000억 달러(약 141조5000억원)가 넘는 적자가 발생할 수 있다고 전망했다.

잉여현금흐름은 영업으로 벌어들인 현금에서 설비투자 등을 뺀 뒤 남는 현금이다. AI 수요가 실제 매출과 이익으로 충분히 전환되기 전까지는 같은 규모의 투자를 하더라도 기업별 부담 차이가 커질 수 있다.

국제결제은행(BIS)도 AI 인프라 투자 자금 조달 구조를 위험 요인으로 짚었다. BIS는 3월 보고서에서 대형 기술기업들이 회사채뿐 아니라 데이터센터 특수목적기구, 장기 임대, 전력·컴퓨팅 구매 약정 등을 활용하고 있다고 설명했다.

이 구조는 초기 설비투자를 장기 비용으로 바꾸는 효과가 있다. 다만 일부 부담은 대차대조표 밖에 남을 수 있어 실제 부채 부담을 볼 때 장부상 부채만으로는 충분하지 않다는 지적이 나온다.

아시아경제는 BIS 분석을 인용해 미국 하이퍼스케일러의 부채가 장부상 5000억 달러(약 708조원)가 아니라 1조6000억 달러(약 2264조원)에 달할 수 있다고 전했다. AI 인프라 경쟁이 클라우드 매출 경쟁을 넘어 신용시장과 장기 계약 구조의 문제로 번지고 있다는 뜻이다.

금리와 인플레이션도 부담으로 남아 있다. 윤여삼 메리츠증권 연구원은 "인플레이션 대응을 위해 금리가 더 올라간다면, 가장 먼저 유탄을 맞는 곳은 막대한 자본이 필요한 AI 투자 기업일 수 있다"며 "현재 AI 투자의 펀더멘탈을 의심하는 것이 아니라 거시경제의 취약성을 강조하는 것"이라고 말했다.

AI 비용 구조는 크립토 시장에도 간접 변수다. 비트코인(BTC) 채굴, AI 컴퓨팅, 데이터센터 사업은 전력과 반도체, 자금 조달 비용을 함께 쓴다. 본지는 앞서 AI 인프라 비용 구조와 데이터센터 설계 변화가 관련 산업을 보는 배경 지표가 될 수 있다고 전했다.

미국 빅테크의 AI 설비투자 부담은 이미 현금흐름 지표에서도 확인되고 있다. 본지는 앞서 알파벳과 아마존, 메타, 오라클의 잉여현금흐름이 줄거나 적자로 돌아선 반면 마이크로소프트는 플러스를 유지했다고 보도했다.

AI 대전의 초점은 투자 의지에서 비용을 견디는 능력으로 이동하고 있다. 데이터센터, 전력, 반도체 확보 경쟁이 이어지는 동안 기업의 잉여현금흐름과 부외 부담은 함께 점검해야 할 지표로 남았다.

검증 출처: 아시아경제 원문(https://view.asiae.co.kr/article/2026081315350228917), BIS(https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt2603u.htm), BIS Bulletin No.120(https://www.bis.org/publ/bisbull120.htm), RealClear AI의 골드만삭스 보고서 요약(https://www.realclear.ai/blog/goldmans-tracking-trillions)

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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