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"한국 부동산PF는 부실 덩어리...저자본·고보증 문제 키워"

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20일 국회서 '부동산 PF 선진화를 위한 토론회' 개최
PF 자기자본 비율 2.5%불과…저자본·고보증 구조 문제
'231조' PF익스포저…리스크 큰 브릿지론 증가 '불안'
"자기자본 비율 높이자" vs. "주거 시장 불안" 해결책 갈려

[서울=뉴스핌] 송현도 기자 = "한국의 부동산 프로젝트 파이낸싱(PF)은 Pseudo(거짓) PF다"

20일 국회 의원회관에서 열린 '부동산 PF 선진화를 위한 토론회'에서 발제자로 나선 이진 한국부동산개발협회 연구위원은 "그동안 우리나라에서의 부동산PF는 진정한 PF가 아닌 거짓PF"라고 목소리를 높였다. 

주요 선진국과 달리 낮은 자기자본 비율만으로 사업에 뛰어드는 국내 부동산 PF 구조는 기형적으로 변질됐다는 것이다.

[서울=뉴스핌] 송현도 기자 = 20일 오후 1시30분 국회 의원회관 제2세미나실에서는 맹성규 국회 국토교통위원장이 개최한 '부동산 PF 선진화를 위한 토론회'가 열렸다. 사진은 토론회장의 모습. 2025.02.20 dosong@newspim.com

이날 토론회는 국내 부동산 PF 구조의 문제점을 지적하고, PF 선진화를 모색하기 위해 마련됐다. 

맹성규 국회 국토교통위원장과 강준현 더불어민주당 의원이 공동 주최한 해당 토론회에는 여야 의원들과 박상우 국토교통부 장관, 김승배 한국부동산개발협회 회장 등 각계 관계자들이 참석했다.

◆ 부동산 PF 자기자본 비율 2.5%불과…저자본·고보증이 영세업체 키워

이날 공통적으로 지적된 PF의 문제점은 저자본·고보증 구조다. 낮은 자기자본 비율과 높은 보증 의존도를 지닌 한국의 PF 구조는 반복적으로 각종 금융 위기를 촉발시켰다는 것이다.

황순주 한국개발연구원(KDI) 연구위원은 "부동산 PF 문제는 반복적으로 경제 위기를 유발했지만, 근본적인 개선은 이뤄지지 않았다"고 말했다. 2011년 저축은행 뱅크런 사태와 2022년 레고랜드 사태도 이러한 구조적 문제에서 출발했다.

현재 부동산 PF의 자기자본 수준은 2~3%의 아주 낮은 수준을 기록하고 있다. KDI가 최근 5년간 344개 사업장의 재무 정보를 분석한 결과, 평균 자기자본 비율은 5.2%인데 반해 자기자본 중간값은 2.5%에 불과했다. 일부 사업장이 평균을 끌어올린 것으로 일반적인 사업장의 자기자본 비율은 2.5%에 불과하다는 분석이다.

자기자본이 낮은 구조는 영세한 시행사가 막대한 부동산 개발이익을 독점화하게 된다. 예시로 총사업비 4천억원의 대규모 개발사업에서 시행사는 자기자본은 170억원만 투입하고 성공시 수백억원 이상의 배당을 받아 챙길 수 있는 것이다.

이와 같은 투입자본이 적은데 비해 수익성이 좋아 소위 한탕을 노리는 행태가 발생하는 구조는 수많은 영세 시행사의 난립을 촉발했다. 2022년 기준 등록된 시행사는 무려 6만개 이상에 달한다.

또한 ′묻지마 대출′은 영세 시행사의 난립을 부추겼다. 국내 PF 구조에서는 시행사의 자기자본 비율이 낮음에도 불구하고 시공사의 책임준공 확약, 신탁사 보증, 공공기관 보증(주택도시보증공사) 등이 제공되어 금융기관이 비교적 쉽게 대출을 제공할 수 있다. 황 연구위원은 "KDI가 분석한 사업장 중 민간과 공공 보증 없이 사업을 추진한 사례는 단 한 건도 없었다"며 "이 같은 구조가 시행사의 재무 건전성을 저하시킨다"고 지적했다.

부실한 재무 구조를 잡아낼 사업성 평가 역시 문제점으로 지목됐다. 부동산 PF는 완성되지 않은 건물을 담보로 대출이 진행되기 때문에 철저한 사업성 평가가 필수적이지만 한국은 시행사가 의뢰한 신용평가사에서 사업성을 평가하는 구조여서 객관성이 부족하다는 것이다. 신용평가사가 사업 초기 재무 정보만 보유하고 있어, 사업의 성공 여부를 장기적으로 추적할 수 없다는 점도 지적됐다.

이와 같이 사업성 평가 부실, 묻지마 대출, 거시 변동성 확대가 키운 리스크가 초래될 경우 시행사로부터 이어진 건설사의 부도 위험을 촉발시킬 뿐 아니라 이에 관계된 금융기관·정부·공공기관으로까지 연쇄적인 위기를 발생시킨다는 것이다.

◆ '231조' PF익스포저…리스크 큰 브릿지론 증가 '불안'

현재 부동산 침체기 역시 이런 PF구조 아래 불안감을 키우고 있다. 지난해 말 기준 2019년 100조원 미만이던 금융권 PF 익스포저(대출, 중권사 보증)는 4년 만에 151조원으로 급증했다. 토지담보대출, 새마을금고대출, 전 금융권 보증 등 유사PF 익스포저를 포함하면 231조원을 기록하고 있다.

[서울=뉴스핌] 송현도 기자 = 20일 오후 1시30분 국회 의원회관 제2세미나실에서는 맹성규 국회 국토교통위원장이 개최한 '부동산 PF 선진화를 위한 토론회'가 열렸다. 사진은 이진 한국부동산개발협회 연구위원. 2025.02.20 dosong@newspim.com

이진 연구위원은 "부동산 PF 위기론이 3~4년째 지속되며 금융권과 개발업계 간 시각 차이가 존재했지만, 최근에는 위험성이 더욱 부각되고 있다"고 밝혔다. 특히 레고랜드 사태 이후 주요 건설사의 연쇄적인 유동성 위기가 불거지면서, 부동산 PF 시장의 불안정성이 가속화됐다는 분석이다.

실제로 PF 대출 잔액은 130조원으로 지난 2023년에 비해 점차 감소하고 있지만 반대로 브릿지론 대출은 증가하고 있다. 사업 초기 리스크가 큰 브릿지론으로부터 파생되는 리스크가 전체 시장에 미치는 여파가 우려되는 상황이기 때문이다. 이 연구위원은 "태영건설 워크아웃 이후 연체율이 다시 상승하는 등 PF 시장의 불안 요소가 여전하다"고 지적했다.

금리 인상과 공사비 상승 역시 주요한 리스크 요인으로 꼽혔다. 미국의 고금리 기조와 국내 금리 상승이 맞물리면서 금융비용이 증가하고, 여기에 자재비 및 인건비 상승까지 겹쳐 PF 사업장의 상환 부담이 가중되고 있다는 것이다.

◆ 해결책 두고는 의견 갈려…"자기자본 비율 높이자" vs "주거 시장 불안 요소 작용"

결국 현재의 부동산 PF 불안 요소를 종식 시키기 위해서는 PF 구조의 체질 개선이 필요하다. 황 연구위원은 그 해결책으로 여타 선진국과 같이 자기자본 비율을 높이는 방안을 제시했다.

한국과 달리 미국, 일본, 유럽, 호주 등 선진국의 PF 자기자본 비율은 평균 30% 이상으로 나타났다. 이를 두고 황 연구위원은 "선진국의 경우 토지를 미리 확보하고 사업을 진행하기 때문에 우리나라처럼 브릿지론에서 본 PF로 전환하는 과정에서 문제가 발생할 가능성이 낮다"며 "또한 건설사가 제3자로서 보증을 서는 구조가 거의 없고, 시행사가 자기자본을 충분히 투입하며 다수의 지분 투자자(LP)를 유치하는 방식으로 PF가 운영된다"고 설명했다.

아울러 이 연구위원은 "금융당국이 PF 관련 위험가중치를 높이면, 대출 가능한 개발사업장 수가 현재의 40% 수준으로 축소될 것"이라며 "이는 결국 공급 감소로 이어져 주거 시장의 불안 요소로 작용할 가능성이 크다"고 했다. 이어 금융권의 신용 경색을 완화하고, 적극적인 금융 지원을 하는 방안을 제시했다.

정부는 지난해 11월 '부동산 PF 선진화 방안'을 발표하고, PF 자기자본 비율을 중장기적으로 20%까지 확대하는 목표를 제시했다. 박상우 국토교통부 장관은 이날 "대출 중심에서 자기 자본을 넓히고, 단기 개발 중심 엑시트에서 종합적으로 개발자 영역을 확장 시키며, 많은 정보를 듣고 제대로 판단할 수 있게 하는 것이 정부의 세 가지 방향성"이라고 강조했다.

dosong@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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