중금: AI의 금융 순간

핵심 관점

중금점경

2026-07-24 17:10:15

수집

중금 보고서: AI 인프라의 향후 5년 외부 자금 조달 수요는 3.5조 달러에 달하며, AI 응용 프로그램의 연간 수익이 조 달러에 도달해야 수익을 지원할 수 있고, 위험은 상업화 진행 상황에 따라 달라진다.

AI 자본 지출은 내부 현금 흐름에서 자산 부채 확장으로 전환되는 전환점에 있으며, 투자 규모가 내부 현금 흐름의 수용 능력을 초과함에 따라, 한계 자금은 금융 시스템에서 더 많이 나올 것입니다. 본 보고서는 《AI 자금 조달 추적》 시리즈의 첫 번째 편으로, 세 가지 질문에 답하고자 합니다: 금융 시스템은 3.5조 달러의 AI 자금 조달 수요를 어떻게 수용할 것인가? AI 투자가 부채 상환 및 주주 수익을 충족할 수 있는가? 이번 AI 자금 조달 주기는 금융 기관에 어떤 기회를 제공하며, 어떤 위험을 축적하고 전파할 것인가?

Abstract

요약

AI 인프라 자본 지출: 현금 흐름에서 부채로. 대형 클라우드 공급자의 자본 지출 비율은 2023년 약 12%에서 2025년 약 23%로 증가할 것으로 예상되며, 시장의 일치된 예측에 따르면 2027년에는 이 비율이 40% 이상으로 증가할 가능성이 있습니다. 이는 인터넷 및 에너지 산업의 역사적 자본 지출 주기의 정점에 근접하거나 이를 초과할 수 있습니다. AI 자본 지출 압박 속에서 클라우드 공급자의 AI 투자는 운영 현금 흐름에서 외부 자금 조달에 더 많이 의존하게 될 것입니다. 우리는 대형 클라우드 공급자의 운영 현금 흐름과 자본 지출에 대한 시장의 일치된 예측을 기반으로, 향후 5년 동안 AI 자본 지출이 약 3.5조 달러의 외부 자금 조달 수요를 창출할 것으로 예상합니다.

3.5조 달러는 어디에서 오는가? 기준 시나리오에서, 우리는 AI 자본 지출 중 3.5조 달러의 외부 자금 조달이 각각 공개 시장 주식(0.4조 달러), 투자 등급 채권(1.5조 달러), 레버리지 자금 조달(0.3조 달러), 자산 유동화 상품(0.3조 달러) 및 사모 자본(1.1조 달러)에서 수용될 것으로 예상합니다. 이 중 투자 등급 채권과 사모 자본은 자금 조달의 압력추입니다. 전자는 클라우드 공급자의 자산 부채 확장과 현금 흐름 상환 능력에 의존하고, 후자는 위험이 더 높고 규모가 큰 프로젝트 자금 조달 수요를 충족할 수 있으며, 비재무 자금 조달 구조 설계를 통해 클라우드 공급자의 자금 투입을 줄이고 자금 조달 격차를 보다 유연하게 보완할 수 있습니다.

1조 달러의 질문: AI 부채는 어떻게 상환되는가? 상환 요구와 주주 수익을 충족하기 위해, ROIC가 10%라고 가정할 때, 우리는 AI 응용 프로그램이 매년 약 1조 달러의 지속 가능한 수익을 형성해야 한다고 추정합니다. 2030년 이전에 이 수익 규모에 도달한다고 가정하면, 향후 5년 동안 AI 응용 프로그램 수익은 매년 거의 두 배의 성장을 달성해야 합니다. 수익 규모보다 더 중요한 것은 이익률과 자산 수명입니다: 약 50%의 성숙기 EBITDA 이익률 하에서, 인프라의 감가상각 연한은 약 5년에 달해야 투자에서 긍정적인 수익을 기대할 수 있습니다; 만약 이익률이 20% 미만이라면, 자산 수명이 길어도 자본 비용을 충당하기 어려울 것입니다.

재융자가 현금 흐름을 대체할 수 있는가? 대형 클라우드 공급자가 발행하는 장기 채권의 만기는 일반적으로 10-30년에 달하며, 인프라 펀드의 투자 기간도 10년 이상입니다; 데이터 센터가 가동된 후에는 프로젝트 채권과 유동화를 통해 건설 기간 자금을 대체할 수 있습니다. 그러나 재융자는 시간을 벌 수 있을 뿐, 현금 흐름을 대체할 수는 없습니다: 만약 프로젝트의 이용률, 이익률 및 자산 수명이 장기적으로 예상보다 낮다면, 지속적인 롤오버 자금 조달은 오히려 레버리지와 자금 조달 비용을 높일 수 있습니다. 우리는 27-32년 동안 대형 클라우드 공급자의 채권 만기가 피크에 도달할 것으로 추정하며, 매년 만기 규모는 약 280억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 24-26년 대비 60% 증가한 것입니다. 재융자 압력이 증가하고 있습니다.

금융 기관의 기회와 위험. 은행은 주식 및 채권 인수, 거래, 인수 자문 및 프로젝트 자금 조달을 통해 수익을 얻을 수 있으며, 사모 자본 및 보험 기관은 새로운 장기 자산을 확보할 수 있습니다. 2026년 2분기, 미국 6대 은행의 비이자 수익은 전년 동기 대비 32% 증가했습니다; 2026년 6월까지 은행의 비은행 금융 기관 대출은 전년 동기 대비 약 25% 증가했으며, AI 자금 조달은 그 중 중요한 증가 요소입니다. 은행의 수익은 종종 자금 조달 및 건설 단계에서 확인되며, 신용 위험은 프로젝트 가동 및 재융자 단계에서야 나타나며, "수익 선행, 위험 후행"의 특성을 보입니다.

AI는 금융 "버블"인가? 현재 AI 투자 주체는 여전히 현금 흐름이 강한 대형 클라우드 공급자가 주를 이루며, 주식 및 하위 자본도 은행의 우선 대출 이전에 손실을 흡수할 수 있습니다. 따라서 일부 프로젝트의 수익이 예상보다 낮더라도, 위험은 관련 기업의 가치 조정, 자본 지출 둔화 및 국소 신용 손실로 먼저 나타날 가능성이 높으며, 즉시 금융 시스템 위기로 전환되지는 않을 것입니다. 그러나 한편으로는 외부 자금 조달, 특히 사모 자본 및 레버리지 자금 조달의 급속한 증가가 금융 외부 효과를 형성하고 있으며, 상업화 성장 속도가 자본 지출을 지속적으로 하회할 경우, 위험은 가치 조정에서 신용 품질 악화로 점차 전환되고, 순환 자금 조달, 사모 신용 및 유동화 등의 경로를 통해 금융 시스템에 전파될 것입니다. 자금 조달 규모 자체가 문제는 아니며, 진정한 검증은 자금 조달 비용 상승 및 자산 가치 하락 이전에 현금 흐름의 순환을 형성할 수 있는가에 달려 있습니다.

【도표1】3.5조 달러 AI 자금 조달은 어디에서 오는가?

주: AI 자본 지출 및 OCF 지원 부분은 시장의 일치된 예측에 기반합니다; 공개 시장 주식 비율을 10%로 가정합니다; 투자 등급 채권 발행 규모는 대형 클라우드 공급자의 부채 등급, 레버리지 비율 및 채권 집중도 제약을 기반으로 계산합니다; 레버리지 자금 조달에는 고수익 채권 및 레버리지 대출이 포함되며, 유동화 자산에는 ABS 및 CMBS가 포함되며, 시장 용량 및 수용 정도를 고려하여 추정합니다; 위의 자금 조달 형태 외의 격차는 사모 자본이 수용한다고 가정하며, 인프라 펀드, 사모 주식 펀드, 사모 신용, 부동산 펀드 등을 포함합니다. 시연적 계산이며 실제 예측을 나타내지 않습니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, Bloomberg, 중금 회사 연구부

위험

AI 상업화 진행이 예상보다 낮음
AI 자본 지출 및 자금 조달 수요가 예상보다 낮음
자본 시장 자금 조달 조건이 긴축됨

AI 인프라 자본 지출: 현금 흐름에서 부채로

AI 자본 지출의 새로운 주기가 자금 조달 수요를 창출하다

시장에서는 향후 5년 동안 AI 자본 지출에 대한 예측이 대부분 4조-8조 달러 사이에 있으며, 측정 기준과 논리가 상당한 차이를 보입니다. 우리는 시장의 일치된 예측인 약 5.6조 달러를 2026-2030년 AI 자본 지출의 가정으로 선택하여 후속 자금 조달 격차 측정을 위한 기초를 제공합니다. 구체적으로, 우리는 다섯 개의 대형 클라우드 공급자[1]의 2025년 자본 지출을 기준으로[2] 하고, NVIDIA와 AMD의 AI 관련 수익에 대한 시장의 일치된 예측[3]을 대리 지표로 사용하여 AI 산업 체인의 미래 투자 증가 속도를 역산합니다. 시장의 일치된 예측에 따르면 NVIDIA와 AMD의 AI 관련 수익의 5년 복합 성장률은 약 44%로, 2025년 말 시장이 클라우드 공급자의 운영 현금 흐름을 지원하는 자본 지출의 약 21% 증가 속도에 대한 일치된 예측보다 현저히 높습니다. 두 가지의 차이는 단순히 클라우드 공급자의 운영 현금 흐름에 의존하는 것이 AI 자본 지출을 지탱하기 어려울 수 있음을 나타내며, 향후 더 많은 외부 자금 조달 지원이 필요함을 시사합니다.

【도표2】반도체 제조업체 AI 관련 수익 예상 증가 속도가 클라우드 공급자의 자본 지출 증가 속도를 초과함

주: 2026-2030년 데이터는 Bloomberg의 일치된 예측 추정치입니다; 시연적 계산이며 실제 예측을 나타내지 않습니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, Bloomberg, 중금 회사 연구부

대형 클라우드 공급자: 현금 흐름에서 부채로

2025년 말까지, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타 및 오라클의 총 자산은 약 2.6조 달러에 달하며, 자산 부채 비율은 약 45%이고, 순 부채/EBITDA는 약 0.3배에 불과합니다; 이들 다섯 회사는 매년 약 5800억 달러의 운영 현금 흐름을 생성합니다. 그러나 AI 자본 지출 압박 속에서 일부 클라우드 공급자의 레버리지 비율이 상승하고 있습니다. 이들 다섯 회사의 자본 지출 비율은 2023년 약 12%에서 2025년 약 23%로 증가할 것으로 예상되며, 시장의 일치된 예측에 따르면 2027년에는 이 비율이 40% 이상으로 증가할 가능성이 있습니다. 이는 인터넷 및 에너지 산업의 역사적 자본 지출 주기의 정점에 근접하거나 이를 초과할 수 있습니다. 시장은 대형 클라우드 공급자의 총 자유 현금 흐름이 2025년 약 2000억 달러에서 2027년 약 240억 달러로 감소할 것으로 예상하며, 주식 매입, 배당금 및 기타 용도로 사용할 수 있는 자금이 감소할 것입니다. 따라서 대형 클라우드 공급자의 AI 투자는 운영 현금 흐름에서 외부 자금 조달에 더 많이 의존하게 될 것입니다.

【도표3】AI 공급자는 클라우드 공급자의 자본 지출로 혜택을 받지만, 클라우드 공급자의 자유 현금 흐름 감소로 주가 압박을 받음

주: 2026-2027년 데이터는 Bloomberg의 일치된 예측을 사용합니다; AI 공급자 주가 지수에는 NVIDIA, AMD, Broadcom, SK 하이닉스, 삼성전자, 마이크론 테크놀로지, ASML이 포함됩니다; AI 클라우드 공급자 주가 지수에는 메타, 아마존, 마이크로소프트, 알파벳 및 오라클이 포함됩니다.

자료 출처: Factset, Bloomberg, 상장 회사 공고, 중금 회사 연구부

【도표4】클라우드 공급자의 자본 지출 강도가 상승하고 있으며, 인터넷 버블 및 에너지 버블을 초과할 것으로 예상됨

주: 2026-2028년 데이터는 Bloomberg의 일치된 예측을 사용합니다.

자료 출처: Factset, Bloomberg, 상장 회사 공고, 중금 회사 연구부

3.5조 달러: AI 자본 지출의 자금 조달 격차

우리는 2025년 말 시장의 대형 클라우드 공급자에 대한 자본 지출의 일치된 예측을 운영 현금 흐름이 지원할 수 있는 자본 지출 가정(약 2.1조 달러)으로 사용합니다. 이 시점에서 클라우드 공급자는 대규모 외부 자금 조달을 시작하지 않았으며, 시장은 이 시점의 운영 현금 흐름과 자본 지출이 제한된 외부 자금 조달의 전제 하에 배당금, 매입 및 필수 유동성 요구를 충족할 것으로 예상합니다; 이 부분을 제외한 산업 자본 지출 예측을 외부 자금 조달 규모(약 3.5조 달러)로 간주합니다.

【도표5】AI 자본 지출이 3.5조 달러의 자금 조달 격차를 초래함

주: 시연적 계산이며 실제 예측을 나타내지 않습니다. 산업 AI 자본 지출 규모는 NVIDIA와 AMD의 AI 관련 수익 증가 속도 및 대형 클라우드 공급자의 2025년 자본 지출을 역산하여 계산합니다; 운영 현금 흐름이 지원하는 자본 지출은 2025년 말 대형 클라우드 공급자의 내부 자본 지출에 대한 Bloomberg의 일치된 예측을 기반으로 추정하며, 운영 현금 흐름 내에서 배당금 및 매입 등의 요구 외의 자본 지출 공간을 고려합니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, Bloomberg, 중금 회사 연구부

3.5조 달러는 어디에서 오는가: AI의 자금 조달 구조

투자 등급 채권: AI 자금 조달의 압력추

우리는 2026-2030년 동안 투자 등급 채권이 AI 투자에 약 1.5조 달러의 자금을 제공할 것으로 예상하며, 이는 외부 자금 조달 수요의 약 42%를 차지하는 가장 큰 단일 자금 조달 경로입니다. 대형 클라우드 공급자는 강력한 운영 현금 흐름, 낮은 초기 레버리지 및 투자 등급 신용 등급을 보유하고 있어, 글로벌 채권 시장에서 규모가 크고 만기가 길며 상대적으로 낮은 비용의 자금을 확보할 수 있습니다. 우리는 각각 신용 평가 기관의 레버리지 비율 제약, 채권 지수 집중도 및 목표 부채/EBITDA를 기반으로 발행 공간을 측정하여 약 1.2조-2.3조 달러의 용량 범위를 도출했습니다.

2026년 초부터 현재까지, 다섯 개의 대형 클라우드 공급자의 채권 발행 규모는 약 1900억 달러에 달하며, 이는 역사적 최고치를 기록했으며, 발행 통화도 달러에서 유로, 파운드 및 캐나다 달러로 확장되었습니다. 채권 자금 조달의 분산화는 발행 압력을 완화할 수 있습니다. 투자 등급 채권 시장은 AI 자금 조달의 주요 부분을 수용할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 지속적인 대규모, 장기 채권 공급은 기술 산업의 신용 지수에서 집중도를 높이고, 장기 신용 스프레드 확대, 자금 조달 비용 상승 및 신용 등급 제약 강화 등의 문제를 초래할 수 있습니다.

【도표6】대형 클라우드 공급자의 채권 발행 규모가 역사적 최고치를 기록하며, 통화 분산화

주: 2026년 7월 14일 기준

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

【도표7】클라우드 공급자의 투자 등급 채권 발행 상한선 측정

주: 데이터는 2026년 7월 14일 기준입니다.

자료 출처: Bloomberg, S&P Global, 중금 회사 연구부

【도표8】AI 초장기 채권 발행은 장기 신용 스프레드 확대를 초래할 수 있음

자료 출처: Wind, 중금 회사 연구부

레버리지 자금 조달: 고성장 기업의 과도 자본

우리는 레버리지 자금 조달과 투자 등급 채권의 시장 용량 비율(약 20%)을 기반으로, 고수익 채권과 레버리지 대출이 AI 투자에 약 0.3조 달러의 자금을 제공할 것으로 추정하며, 이는 외부 자금 조달 수요의 약 8%를 차지합니다. 이 시장은 투자 등급 평가를 받지 못했지만 일정한 수익 및 자산 기반을 가진 Neocloud, HPC 운영자 및 데이터 센터 기업을 주로 대상으로 합니다.

【도표9】미국 레버리지 자금 조달 시장 규모는 약 3조 달러

주: 데이터는 2026년 7월 14일 기준

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

공개 시장 주식: "주식 비율 축소"에서 "재주식화"로

우리는 20%의 프로젝트 주식 비율(업계 일반적으로 10%-30%)을 가정하며, 이 중 50%는 공개 주식에서 제공된다고 가정하여, 2026-2030년 동안 공개 시장 주식이 AI 투자에 약 0.4조 달러의 자금을 제공할 것으로 추정합니다. 주식 자본은 고정된 원금 상환 및 이자를 요구하지 않으며, 기술 진화, 상업화 및 자산 잔존 가치 위험을 먼저 부담할 수 있어, 안정적인 현금 흐름이 형성되지 않은 AI 모델 회사, Neocloud 및 데이터 센터 운영자에 더 적합합니다.

지난 10년 동안 중미 상장 기업들은 주식 매입 및 배당금 증가를 선호하여 유통 주식 수를 줄이고 주당 수익을 높여, 전반적으로 자금 조달 경로로서의 주식 시장 기능을 약화시켰습니다. 즉, "주식 비율 축소"가 발생했습니다. 반면 "재주식화"는 이러한 추세의 반전을 의미하며, 기업이 자금을 조달하기 위해 신규 발행에 더 많이 의존하게 됩니다. 주식 자금 조달은 시장 평가 수준과 발행 창구에 크게 의존하며, 시장 변동성이 커지거나 평가가 하락하면 자금 조달 속도가 현저히 느려질 수 있습니다.

【도표10】올해 미국 TMT 주식 자금 조달 규모는 역사적 최고치를 기록할 것으로 예상됨

주: 미국 주식 IPO, 정방향 증자, 공개 증자, 배정 등을 포함합니다; 데이터는 2026년 7월 14일 기준입니다.

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

유동화 상품: 기업 신용에서 자산 신용으로 전환

우리는 2026-2030년 유동화 상품의 AI 자금 조달 규모가 2025년 수준의 두 배가 될 것이라고 가정하며, ABS, CMBS 및 기타 자산 지원 자금 조달이 2026-2030년 동안 약 0.3조 달러의 자금을 제공할 것으로 추정합니다. 이는 외부 자금 조달 수요의 약 9%를 차지합니다. 유동화 자금 조달은 이미 운영 중이며 장기 임대 계약이나 식별 가능한 장비 현금 흐름을 보유한 데이터 센터 및 컴퓨팅 자산에 주로 적합하며, 자금 조달 기반을 기업 전체 신용에서 특정 자산, 임대 계약 및 현금 흐름으로 전환할 수 있습니다.

유동화는 건설 기간 대출 및 사모 자본을 해방시키고, 보험, 연금 및 고정 수익 펀드에 장기 자산을 제공하는 데 도움이 되지만, 그 확장은 임대 계약의 안정성, 임차인 신용, 자산 잔존 가치 및 표준화 수준에 따라 달라집니다. 특히 GPU와 같은 기술 진화가 빠른 장비의 경우, 감가상각 속도와 중고 시장 가치는 등급 및 구조 설계의 중요한 제약이 될 수 있습니다.

【도표11】2025년 미국 데이터 센터 유동화 상품 자금 조달은 약 300억 달러

주: 데이터는 2026년 7월 14일 기준

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

사모 자본: 자금 조달 격차의 유연한 보충

우리는 사모 자본(인프라 펀드, 사모 주식, 사모 신용 및 부동산 펀드 포함)이 약 1.1조 달러의 자금을 수용할 수 있을 것으로 예상하며, 이는 외부 자금 조달 수요의 약 30%를 차지하며, 투자 등급 채권에 이어 두 번째로 큽니다. 사모 자본의 장점은 구조가 유연하여 주식, 우선주, 메자닌 자금 조달 및 프로젝트 대출을 조합하여 사용할 수 있으며, 공개 시장에서 가격 책정이 어려운 건설 기간 및 비표준화 위험을 부담할 수 있습니다. 사모 펀드는 클라우드 공급자와 프로젝트 JV 또는 SPV를 설립하여 프로젝트 수준에서 주식 및 부채 자금을 도입할 수 있으며, 회계 처리 조건을 충족하는 경우 이러한 배치는 비재무 자금 조달 효과를 형성하여 클라우드 공급자의 초기 자금 투입 및 통합 부담을 줄이고, 위험을 외부 자본으로 분산시킬 수 있습니다.

그러나 사모 자본 공급에는 일정한 부채 측 제약이 있습니다. Preqin 및 McKinsey 데이터에 따르면, 2025년 6월까지의 12개월 동안 사모 주식 펀드의 현금 분배 비율은 AUM의 약 6%로, 최근 저점에 도달했습니다; 2026년 일부 사모 신용 반유동성 제품의 상환 압력도 더욱 증가하고 있습니다. 따라서 사모 자본은 AI 자금 조달의 중요한 증가 원천이 될 것으로 예상되지만, 그 실제 수용 능력은 여전히 펀드 모집 및 제품 유동성에 따라 달라집니다.

【도표12】데이터 센터 투자 대폭 증가

자료 출처: Preqin, Bloomberg, 중금 회사 연구부

【도표13】사모 자본 모집 규모 감소, 그러나 인프라 펀드는 빠르게 성장

자료 출처: Preqin, McKinsey, 중금 회사 연구부

【도표14】사모 주식 펀드의 현금 분배 비율이 최근 저점에 도달

자료 출처: Preqin, McKinsey, 중금 회사 연구부

1조 달러의 질문: AI 부채는 어떻게 상환되는가?

1조 달러: AI 자금 조달 "회수"에 필요한 수익은 얼마인가?

기준 시나리오에서, 우리는 상환 요구와 주주 수익을 충족하기 위해, 10%의 ROIC 가정 하에 AI 응용 프로그램이 매년 약 1조 달러(기준 시나리오에서 9580억 달러)의 지속 가능한 상업화 수익을 형성해야 한다고 추정합니다. 측정은 레버리지 비율, 인프라 경제 수명, 성숙기 이익률 등의 가정을 종합적으로 고려합니다; 우리는 약 70%의 경제적 가치가 응용 수익을 통해 나타나고, 나머지 약 30%는 기업 비용 절감 및 효율성 향상에서 발생한다고 가정합니다.

시장 기관들은 AI가 장기적으로 필요한 수익을 약 6000억-2조 달러로 추정하고 있으며, 측정 가정, 논리 및 기준에는 상당한 차이가 있습니다. 우리의 1조 달러 추정치는 시장 예측 범위의 중간 위치에 있지만, 여전히 AI 상업화가 향후 몇 년 동안 수량적 확장을 달성해야 함을 의미합니다: 2030년 이전에 이 수익 규모에 도달한다고 가정하면, 향후 5년 동안 AI 응용 프로그램 수익은 매년 거의 두 배의 성장을 달성해야 합니다.

【도표15】AI 자금 조달 자본 수익 측정

주: 시연적 측정으로 실제 예측을 나타내지 않습니다; AI 대모델 산업 수익 가정은 OpenAI, Anthropic, 지표 및 Minimax의 총합 90%입니다; 프로젝트 자산 부채 비율을 85%로 가정합니다; ROIC는 세전 자본 수익률입니다; 이익률은 유지 비용을 고려하였습니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, IMF, Counterpoint Research, 중금 회사 연구부

매년 1조 달러 규모는 전 세계 GDP의 0.7%에 해당하며, 또는 매달 아이폰 한 대당 46달러의 지출에 해당하지만, AI 상업화는 개인 지불과 동일하지 않으며, 그 수익은 기업 지출, 광고, 전자상거래 및 정부 조달 등 다양한 경로에서 올 수 있습니다. Gartner에 따르면, 2025년 전 세계 SaaS 최종 사용자 지출은 3000억 달러로 예상되며, 전 세계 공공 클라우드 서비스 지출은 7000억 달러로 예상됩니다. 이에 비해 1조 달러 AI 연 수익은 2025년 전 세계 SaaS 시장의 약 3.2배 및 전 세계 공공 클라우드 서비스 시장의 약 1.4배에 해당합니다. 따라서 산업 규모 측면에서 1조 달러는 도전적인 목표일 수 있지만 비현실적인 목표는 아니며, AI 자금 조달의 상환 및 주주 수익은 달성 가능성이 있습니다.

주요 가정의 민감도 분석

위의 측정에서 이익률 및 감가상각 기간의 가정은 상당한 불확실성을 가지고 있습니다. 우리는 기준 시나리오 가정 하에 AI 사업 성숙기의 EBITDA 이익률이 약 50%에 이를 것으로 가정하지만, 이 수준이 달성될 수 있을지는 현재 충분한 재무 데이터가 부족합니다. 주요 대모델 기업들은 여전히 투자 단계에 있으며, 일부 기업의 조정 후 순손실률은 300%-500%에 달합니다.

또 다른 주요 변수는 인프라의 감가상각 기간입니다. 데이터 센터 건물 및 인프라는 일반적으로 10년 이상 사용할 수 있지만, 칩 및 전자 장비는 더 빠른 기술 진화를 겪고 있으며, 구형 장비는 더 빠른 감가상각에 직면할 수 있어 데이터 센터 전체의 감가상각 기간이 단축될 수 있습니다.

따라서 우리는 위의 두 변수를 민감도 분석하였으며, 결과는 다음과 같습니다:

감가상각 연한이 약 7년인 경우, EBITDA 이익률이 약 30%에 도달하면 자본 수익률이 손익 분기점에 근접할 수 있습니다; 만약 이익률이 20% 미만이라면, 자산 수명이 길어도 자본 비용을 충당하기 어려울 것입니다.
EBITDA 이익률이 약 50%인 가정 하에, 감가상각 연한이 약 5년에 도달하기만 하면 긍정적인 투자 수익을 실현할 수 있습니다; 만약 자산 수명이 더 길어지면, 수익률은 상당히 향상될 것입니다.

따라서 AI 투자가 "회수"될 수 있는지를 판단할 때, 수익 규모만을 고려해서는 안 되며, 이익률 및 감가상각 등의 요소가 더 중요합니다. 이익률이 예상보다 낮거나 장비가 조기에 가치 하락할 경우, 필요한 수익 기준이 현저히 높아질 수 있습니다.

【도표16】다양한 이익률 및 인프라 경제 수명 하에서 AI 투자 수익 차이가 큼

주: 기준 시나리오 하의 AI 응용 수익(매년 약 1조 달러)을 기준으로 계산합니다.

자료 출처: 중금 회사 연구부

【도표17】일부 AI 대모델 기업들은 여전히 높은 손실 단계에 있음

주: 조정 후 순손실은 회사가 공개한 non-IFRS 지표로, 주로 주식 지급, 상장 전 금융 도구의 공정 가치 또는 장부 가치 변동 및 상장 비용을 제외합니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, Bloomberg, 중금 회사 연구부

금융 기관의 기회와 위험

AI 투자가 은행의 자산 확장을 촉진하다

데이터 센터 프로젝트는 건설 기간 동안 안정적인 현금 흐름이 부족하여, 일반적으로 은행에서 대출을 제공해야 합니다; 프로젝트가 가동되고 임대 계약이 형성된 후에는 장기 채권, 사모 신용 등의 제품으로 대체할 수 있습니다. 따라서 은행은 건설 기간과 자본 시장 간의 다리 역할을 더 많이 수행하게 됩니다.

비은행 금융 기관에 대한 자금 조달도 은행 신용 확장을 촉진하고 있습니다. 은행은 펀드 청약 자금 조달, NAV 대출 등의 형태로 비은행 기관에 레버리지를 제공할 수 있습니다. 사모 자본은 기본 프로젝트의 장기 위험을 부담하고, 은행은 상대적으로 짧은 기간의 우선 자금을 제공합니다. 2026년 6월까지 미국 은행의 비은행 금융 기관 대출은 전년 동기 대비 약 25% 증가했으며, 이는 일반 대출보다 현저히 빠른 속도입니다. 관련 성장은 사모 자본의 투자가 은행 대출을 촉진하는 역할을 반영하며, AI 인프라 분야가 중요한 투자 대상입니다.

【도표18】비은행 대출이 미국 신용 주기를 상승시키다

주: 비은행 대출, 상업 대출 및 소비 대출은 통계 기준 조정 영향을 제외하였습니다.

자료 출처: 연방준비제도, Wind, 중금 회사 연구부

AI 자금 조달이 자본 시장 수익을 가져오다

AI 자금 조달이 은행에 미치는 더 직접적인 영향은 비이자 수익 증가로 나타나며, 2Q26 미국 6대 은행의 총 순이익은 전년 동기 대비 40% 증가했으며, 영업 수익은 전년 동기 대비 22% 증가했으며, 이 중 비이자 수익은 전년 동기 대비 32% 증가했습니다. AI 자금 조달로 인한 기업 IPO, 인수, 채권 발행 증가가 관련 수익 증가의 중요한 원동력입니다.

대형 종합 은행은 더 강력한 자본 시장 서비스 능력을 보유하고 있으며, AI 자금 조달을 통해 수수료 수익을 얻을 수 있으며, 동시에 장기 자산 부채표의 점유를 줄일 수 있습니다. 반면 중소형 은행은 프로젝트 대출을 통해 더 높은 스프레드를 얻을 수 있지만, 부담하는 자본 압력과 신용 위험도 더 높습니다.

특히 주목할 점은 은행의 수익은 종종 자금 조달 단계에서 확인되며, 신용 위험은 프로젝트 회수 단계에서야 나타나며, "수익 선행, 위험 후행"의 특성을 보입니다.

【도표19】이번 미국 은행 성과 상승 주기는 자본 시장 관련 수익에 의해 주도됨

주: 미국 6대 은행에는 JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs 및 Morgan Stanley가 포함됩니다.

자료 출처: 상장 회사 공고, Bloomberg, 중금 회사 연구부

AI 위험에서 금융 위험으로

재융자가 현금 흐름을 대체할 수 있는가? 대형 클라우드 공급자가 발행하는 장기 채권의 만기는 일반적으로 10-30년에 달하며, 인프라 펀드의 투자 기간도 10년 이상입니다; 데이터 센터가 가동된 후에는 프로젝트 채권과 유동화를 통해 건설 기간 자금을 대체할 수 있습니다. 이러한 배치는 단기 상환 압력을 줄이고 AI 상업화에 시간을 확보할 수 있습니다. 만약 수익이 예상보다 느리게 실현된다면, 기업은 재융자를 통해 부채 기간을 연장할 수 있습니다. 그러나 재융자는 시간을 벌 수 있을 뿐, 현금 흐름을 대체할 수는 없습니다: 만약 프로젝트의 이용률, 이익률 및 자산 수명이 장기적으로 예상보다 낮다면, 지속적인 롤오버 자금 조달은 오히려 레버리지와 자금 조달 비용을 높일 수 있습니다. 우리는 27-32년 동안 대형 클라우드 공급자의 채권 만기가 피크에 도달할 것으로 추정하며, 매년 만기 규모는 약 280억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 24-26년 대비 60% 증가한 것입니다. 재융자 압력이 증가하고 있습니다.

【도표20】2027년부터 대형 클라우드 공급자의 채권 만기가 피크에 도달함

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

클라우드 공급자의 신용은 핵심 위험 앵커입니다. 대형 클라우드 공급자는 AI 자본 지출의 주요 부담자이며, 채권 발행자, 데이터 센터 임차인, Neocloud 고객 및 프로젝트 SPV의 최종 거래 상대방입니다. 이들의 신용 상태는 산업 체인의 대부분의 현금 흐름이 지속될 수 있는지를 결정합니다. 클라우드 공급자의 CDS 스프레드는 신용 위험의 고빈도 관측 지표로 사용될 수 있습니다. 2025년 말 이후 주요 클라우드 공급자의 CDS 스프레드는 일반적으로 확대되었지만, 서로 다른 주체 간에는 뚜렷한 차이가 나타나고 있습니다. 2026년 7월 기준으로, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳 및 메타의 5년 만기 CDS 스프레드는 대략 45-80bp에 해당하며, 오라클과 CoreWeave의 스프레드는 각각 180bp 및 600bp 이상으로, 시장은 레버리지 비율이 높고 자유 현금 흐름이 약하며 재융자 의존도가 큰 주체의 위험을 중점적으로 가격 책정하고 있음을 보여줍니다.

【도표21】AI 클라우드 공급자의 채무 디폴트 위험 가격 책정 스프레드 상승

자료 출처: Bloomberg, 중금 회사 연구부

금융 위험 전파 경로. 만약 AI 상업화가 예상보다 낮다면, 위험은 먼저 데이터 센터의 이용률, 수익 및 이익률 감소로 나타나고, 자산 잔존 가치를 더욱 압박할 것입니다. 손실은 일반적으로 클라우드 공급자, Neocloud 및 프로젝트 SPV의 주주가 먼저 부담하며, 이는 주식 시장에서 시가 총액 재평가를 통해 반영됩니다; 만약 운영 현금 흐름이 계속 악화되고 주식 완충이 소진된다면, 위험은 신용 채권, 레버리지 자금 조달, 유동화 상품 및 사모 신용으로 더욱 전파될 것입니다. 은행 대출은 일반적으로 높은 우선 순위를 가지므로, 일반적으로 손실 흡수 체인의 후단에 위치합니다.

AI는 "버블"인가? 금융 시스템의 관점에서

자금 조달 규모 자체가 버블을 의미하지 않으며, 핵심은 신규 자본이 충분히 안정적인 최종 수요와 현금 흐름을 형성할 수 있는가입니다. 자본 시장은 "AI 인프라가 구축될 수 있는가?"라는 문제를 해결할 수 있지만, "투자가 회수될 수 있는가?"라는 문제는 해결할 수 없습니다. 우리는 관련 투자가 매년 약 1조 달러의 AI 응용 수익을 지원해야 한다고 측정하였으며, 이 목표는 달성 불가능하지 않지만, 생산 능력 이용률, 이익률 및 장비 경제 수명에 대해 높은 요구를 제기합니다. 만약 상업화 성장 속도가 자본 지출을 지속적으로 하회한다면, 위험은 가치 조정에서 점차 생산 능력 과잉, 자산 잔존 가치 하락 및 신용 품질 악화로 전환되며, 순환 자금 조달, 사모 신용 및 유동화 등의 경로를 통해 금융 시스템에 전파될 것입니다. 자금 조달 규모 자체가 문제는 아니며, 진정한 검증은 자금 조달 비용 상승 및 자산 가치 하락 이전에 현금 흐름의 순환을 형성할 수 있는가에 달려 있습니다.

【도표22】AI 금융 위험의 전파 사슬

자료 출처: 중금 회사 연구부

위험 경고

AI 상업화 진행이 예상보다 낮음: 기업과 소비자의 지불 의사, 응용 침투율 또는 AI 서비스 가격이 예상보다 낮으면, 컴퓨팅 수요와 데이터 센터 이용률이 감소할 수 있으며, AI 인프라가 예상 투자 수익을 실현하기 어려울 수 있습니다.
AI 자본 지출 및 자금 조달 수요가 예상보다 낮음: 대형 클라우드 공급자가 자유 현금 흐름 압박이나 수요 변화로 인해 자본 지출을 줄인다면, 실제 자금 조달 규모는 본 보고서의 측정보다 낮을 수 있습니다.
자본 시장 자금 조달 조건이 긴축됨: 금리가 상승하거나 신용 스프레드가 확대되거나 주식 시장 변동성이 커지면, 채권, 주식 및 유동화 발행이 둔화되어 Neocloud 및 프로젝트 SPV의 재융자 압력이 증가할 수 있습니다.

[1] 대형 클라우드 공급자(Hyperscalers)에는 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon), 구글(Google), 메타(Meta), 오라클(Oracle)이 포함됩니다.

[2] 이 중 70%가 AI 관련 자본 지출이라고 가정합니다.

[3] 언급되지 않은 경우, 본 보고서는 상장 회사 예측 데이터를 모두 Bloomberg의 일치된 예측을 사용합니다.