[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 월가와 주요 외신에 인공지능(AI) 버블 논란이 재점화되는 양상이다.

AI 인프라 상위 5개 하이퍼스케일러의 2026년 한 해 투자 규모가 6000억달러를 넘어설 것으로 보이는 가운데 쟁점은 버블 여부보다 해당 자금이 누구의 재무제표에 어떤 형태의 위험으로 쌓이는지 계층별로 따져 보는 데 있다. 

AI 도구를 활용해 하이퍼스케일러와 칩·장비 공급사, 데이터센터·전력 인프라까지 상층부에서 하층부로 이어지는 구조를 따라가면 AI 투자 사이클이 꺾일 경우 충격이 어디에 얼마나 집중될지 윤곽이 드러난다.

AI 버블 논쟁의 초점은 단순한 과열 여부가 아니라 리스크가 위치한 층위와 그 전가 경로에 맞춰져야 한다는 얘기다.

◆ 하이퍼스케일러, 6000억달러대 '돈잔치' = MUFG(미쓰비시 UFJ 파이낸셜 그룹)와 크레딧사이트의 집계에 따르면 아마존(AMZN)과 마이크로소프트(MSFT), 알파벳(GOOGL), 메타 플랫폼스(META), 오라클(ORCL) 등 상위 5개 하이퍼스케일러의 설비투자가 2024년 약 2560억달러에서 2025년 4430억달러, 2026년에는 6020억달러 수준으로 늘어날 전망이다.

이 가운데 약 75%, 즉 4,500억달러 정도가 GPU(그래픽처리장치)와 서버, AI 데이터센터, 그 밖에 관련 장비에 직접 투입되는 AI 인프라 예산으로 분류된다. 전통적인 클라우드와 기타 설비는 25% 내외에 그친다.

이 같은 투자 속도는 개별 기업의 매출 대비 설비투자 비율을 역사적으로 보기 어려운 수준까지 끌어올렸다. 크레딧사이트는 최신 자료에서 상위 하이퍼스케일러의 자본집약도가 2025년 기준 매출의 45~57% 수준까지 치솟았다고 분석하며, 2026년에도 이 비율이 추가로 상승할 것으로 본다.

MUFG 역시 2026년 하이퍼스케일러 설비투자가 2025년 대비 약 36~70% 증가할 것이라고 추정하며, 6000억달러를 훌쩍 넘어서는 시나리오를 제시했다.

자본지출의 상당 부분은 더 이상 내부 잉여현금흐름(FCF)만으로 충당되지 않는다. MUFG와 사모부동산 전문 매체 PERE에 따르면 AI 중심 하이퍼스케일러들은 2025년에만 2450억달러 규모의 회사채를 발행했고, 380억달러의 대출을 추가로 받았다. 향후 AI 인프라 구축을 위해 누적 1조5000억달러 수준의 부채 조달이 이뤄질 수 있다는 전망도 나왔다.

크레딧사이트는 "배당과 자사주 매입을 포함한 주주환원까지 고려하면 상위 5개사의 설비투자와 현금 배분이 내부 생성 현금흐름을 초과하는 상황이어서 외부 자금 의존도가 구조적으로 높아지고 있다"고 지적한다.

AI 자산의 회계적 감가상각 부담도 무시하기 어렵다. 크레딧사이트는 하이퍼스케일러들이 2030년까지 대차대조표에 추가할 AI 관련 자산 규모가 약 2조달러에 달할 수 있다고 추산한다. AI 자산의 평균 감가상각률을 연 20% 수준으로 가정할 경우 연간 4000억달러의 감가상각비가 발생할 수 있다는 분석이다.

이는 이들 기업의 2025년 합산 이익을 웃도는 수준으로, 향후 이익계산서에 상당한 비용 압력으로 작용할 수 있다는 의미다.​

이와 별도로 골드만 삭스는 보고서에서 "AI 관련 하이퍼스케일러 그룹의 2026년 설비투자 컨센서스가 5,270억달러로 상향 조정됐다"며 "2024·2025년에도 애널리스트들이 자본지출 증가율을 20% 안팎으로 예상했지만 실제로는 50% 이상의 성장률을 기록하는 등 시장이 반복적으로 투자 속도를 저평가해 왔다"고 지적했다.

다만 미국 전체 경제에서 AI 관련 설비투자가 차지하는 비중은 GDP의 약 0.8% 수준으로, 1990년대 말 통신·IT 버블 정점 당시 1.5%에 비해서는 아직 낮다고 골드만 삭스는 전했다.

◆ GPU·서버·전력장비 섹터, 수요 집중과 주문 구조의 불확실성 = 중간 계층에 해당하는 GPU와 서버, 전력 인프라, 냉각, 네트워크 장비를 공급하는 반도체 및 인프라 벤더들은 AI 투자 사이클의 직접적인 수혜를 받고 있다.

크레딧사이트와 인프라 분석 자료를 AI 도구로 종합해 보면 2026년 GPU를 중심으로 AI 가속기를 포함한 지출 규모는 약 1800억달러로 추정되며, 이 가운데 엔비디아가 약 90%를 점유하는 것으로 분석된다. 이를 평균 단가 약 3만달러의 GPU로 환산하면 2026년 한 해 약 600만 개 수준의 가속기가 출하되는 셈이다.

이 계층의 리스크는 수요의 지속성과 편중이라는 두 가지 축으로 나뉜다. 우선, 현재의 대규모 주문이 장기적인 워크로드 증가에 따른 구조적 수요인지 아니면 1~2년간 AI 클러스터를 선제적으로 구축하기 위한 '당겨 쓰기' 수요인지에 대해서는 뚜렷한 합의가 없다.

하이퍼스케일러들은 향후 수년치를 커버하는 장기 공급 계약을 GPU 벤더와 체결하고 있지만 AI 모델 구조와 연산 효율이 빠른 속도로 바뀌고 있어 일부 세대의 하드웨어는 감가상각 기간이 끝나기도 전에 경제성이 떨어질 위험이 잠재돼 있다.

수요와 공급이 소수 기업과 제품에 집중되어 있다는 점도 변수다. 인프라 분석 자료는 2026년 4500억달러 규모의 AI 인프라 예산 가운데 상당 부분이 특정 GPU와 HBM 메모리, 고급 패키징, 액침/수냉 시스템으로 쏠려 있다고 지적한다.

HBM3e 메모리 수요는 2025년 대비 150%, CoWoS 등 첨단 패키징 수요는 100%, 액체 냉각 시스템 수요는 200% 증가할 전망이다. 단기적으로는 공급사 수익성을 크게 끌어올리는 요인이지만 중장기에는 기술 경쟁과 자체 칩 개발, 클라우드 고객의 멀티벤더 전략 등으로 인해 수요 구성이 재편될 수 있다.

서버와 스토리지, 전력장비 기업들의 상황도 다르지 않다. 글로벌 데이터센터 통계에 따르면 AI와 클라우드 수요를 겨냥한 데이터센터 건설, 장비 투자는 2030년까지 누적 1조6000억달러에 달할 수 있으며, 2026년 기준으로 약 15~20GW의 신규 데이터센터 전력용량과 500개 이상 시설 건설이 진행 중이거나 계획 단계다.

이 과정에서 특정 지역과 고객에 매출이 집중된 인프라 벤더들은 AI 인프라 투자 속도가 둔화될 경우 수주 취소나 프로젝트 지연, 재고 조정의 충격을 상대적으로 크게 받을 수 있다.

골드만삭스는 "AI 인프라 단에서의 투자 열기가 이어지더라도 투자자 시선은 '누가 얼마나 쓰느냐'에서 '누가 투자 대비 매출 및 이익 전환을 입증하는가'로 이동하고 있다"고 강조한다. 

◆ 데이터센터·전력 인프라, 공공재와 투자수익률이 겹치는 하단부 = 하단부에는 코로케이션과 하이퍼스케일 데이터센터 리츠, 전력 및 송전 인프라 기업, 지방정부와 규제 당국이 얽힌 인프라 층이 자리 잡고 있다.

나스닥과 주요 리츠 분석에 따르면, 글로벌 데이터센터 리츠들은 AI와 클라우드 수요에 대응하기 위해 2026년 이후 수년간 연간 두 자릿수 성장을 전제로 대규모 증설 계획을 세우고 있다. 전력회사와 송전망 운영사들도 이에 맞춰 발전·송전 설비 투자를 확대하는 움직임이다.

하단부의 특징은 대부분 사실상 공공재 성격을 띤다는 점이다. 전력망과 송전선, 일부 초대형 데이터센터 클러스터는 민간 자본과 공공 정책이 결합된 형태로 구축되고, 투자 회수 기간이 10~20년에 이르는 장기 프로젝트가 대부분이다.

S&P 글로벌은 AI 인프라 투자가 전력망에 미치는 영향을 분석하면서 데이터센터 밀집 지역의 전력 수요 급증이 전기 요금과 송전망 투자 부담을 키우고 있으며, 신규 프로젝트의 인허가 지연과 지역 커뮤니티의 반발이 리츠와 전력회사, 지방정부 모두에게 재무적, 정책적 리스크를 초래할 수 있다고 평가한다.

데이터센터 리츠의 경우 하이퍼스케일러와 체결한 장기 임대 및 전력 공급 계약 덕분에 단기 현금흐름이 비교적 안정적일 수 있지만 AI 인프라 투자 사이클이 예상보다 빨리 둔화될 경우 새 프로젝트의 가동률과 임대료 수준에 변동성이 커질 수 있다.

인프라 분석 보고서들은 특히 특정 하이퍼스케일러에 매출이 집중된 리츠와 전력회사를 지목하며 AI 투자의 속도가 조정될 때 이들 기업이 수요와 가격, 규제 리스크를 동시에 감수해야 할 가능성을 경고한다.

◆ AI 논쟁, 버블 여부보다 '리스크의 위치' = AI 도구를 이용해 다수의 투자은행(IB) 자료들을 교차 분석해 보면, AI 인프라 설비투자가 과거 어느 시기보다 가파르게 증가하고 있다는 사실과 동시에 전체 경제 수준에서의 투자 비중이 여전히 1990년대 말 IT·통신 버블 정점에 미치지 못한다는 점이 동시에 드러난다.

골드만삭스와 S&P는 현재 미국의 AI 관련 설비투자가 GDP의 0.8% 안팎으로, 당시 1.5%를 넘었던 수준보다 낮다고 평가하면서도 하이퍼스케일러 개별 기업의 자본집약도와 부채 조달 규모는 역사적으로 유례없이 높은 구간에 들어섰다고 지적한다.

이러한 구조를 감안할 때 AI 버블 여부를 따지는 이분법적 논쟁보다 AI 인프라 투자 속도가 실제 수익 창출 속도를 따라잡지 못할 경우 어느 계층의 어떤 기업에게 리스크가 가장 먼저, 가장 크게 드러날 것인가의 문제가 핵심이다.

크레딧인사이트는 "상위 하이퍼스케일러는 여전히 강한 현금창출력과 대차대조표를 갖추고 있어 단기 충격 흡수 능력이 크지만 그 아래 층에 위치한 특정 GPU나 장비 공급사, 데이터센터 리츠, 전력 인프라와 지방정부 등은 수요·가격·규제 리스크를 보다 직접적으로 떠안을 가능성이 있다"고 주장한다.

시장 전문가들은 어떤 지점에서 수익과 현금흐름이 투자 속도를 따라잡지 못할 것인지, 그리고 이 때 리스크의 물리적 위치가 어디일 것인지를 가늠하는 일이 앞으로의 AI 투자 사이클을 이해하는 데 관건이라고 입을 모은다.

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