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알파벳 100년 만기 회사채, AI 위험 분배의 전략적 포석

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빅테크 크레딧 채권시장 재정의
100년물 '90년대 IBM 이후 처음
채권자들 복합적인 리스크

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 1990년대 후반 닷컴 열기가 거세지던 시절, IBM이 100년 만기 회사채를 찍었을 때 월가는 IT 기업이 자신의 수명을 한 세기로 가정한 데 더욱 놀랐다. 30년 가량의 시간이 흐른 지금, 같은 질문이 다시 제기되고 있다. 이번에는 구글의 모회사 알파벳(GOOGL)이 파운드화 표시 100년물 회사채 발행을 추진중이다.

AI 인프라 투자 경쟁이 정점을 향해 치닫는 가운데 알파벳은 왜 '한 세기짜리 돈'을 빌리기로 결정했을까. AI 도구를 활용해 외신 보도와 리서치, 과거 센추리본드 사례를 교차 분석해 보면 이번 거래가 단순한 초장기 회사채 뉴스가 아니라 AI 자본 비용과 위험 분배에 대한 알파벳의 전략적 포석이라는 결론이 나온다.

외신 보도를 AI 도구로 종합해 보면 알파벳의 이번 채권 발행 구조는 세 겹으로 읽을 수 있다. 미국 달러화 표시 채권 200억달러와 파운드화 표시 100년물 그리고 별도의 스위스프랑화 표시 채권까지 포함한 다통화 구조다.

블룸버그와 파이낸셜타임스(FT) 보도에 따르면, 알파벳은 애초 150억달러 규모의 달러화 표시 채권을 준비했지만 주문이 1000억달러를 넘어가면서 최종 발행 규모를 200억달러로 늘렸다. 달러 부분만 최대 7개 트랜치로 쪼개 3년물부터 40년물까지 다양한 만기고 구성했고, 가장 긴 40년물은 미 국채 대비 약 0.95%포인트 가산금리 수준에서 프라이싱됐다. 여기에 파운드화 100년물까지 더해지면, 알파벳의 부채 만기 구조는 단기–중기–초장기로 입체적으로 늘어서게 된다.

알파벳에 자금줄을 대는 투자자들 [AI 일러스트=황숙혜 기자]

100년물 자체의 희소성은 숫자가 말해준다. 인베스팅닷컴과 타임스오브인디아는 이번 알파벳 센추리본드를 1990년대 IBM 이후 기술 기업으로는 첫 사례라고 전한다. 파운드화 100년물이라는 점까지 고려하면 지금까지 시장에 등장했던 발행사는 옥스퍼드대학과 EDF, 웰컴 트러스트 정도뿐이다.

전통적으로 100년물은 국가와 공공 인프라, 100년 이상 히스토리를 가진 소비재, 배상책임이 긴 기관 투자자들이 주로 활용해온 영역이었다. 기술 사이클이 몇 년 단위로 뒤집히는 IT 기업이 다시 이 시장에 모습을 드러냈다는 사실만으로도 이번 알파벳의 움직임은 형식 자체가 메시지인 딜이라고 할 수 있다.

회사채 발행으로 확보하게 되는 자금은 어디로 흘러갈까. 여러 외신과 분석을 AI로 종합해 보면 키워드는 하나로 수렴한다. 바로 AI 인프라다. 태국 타이라트 영문판과 AInvest 분석에 따르면 알파벳은 올해 설비투자(Capex)를 최대 1850억달러 수준으로 끌어올릴 계획인데 이는 2025년 계획의 두 배가 넘는 규모다.

이들 매체는 알파벳이 2025년 11월에도 이미 250억달러의 회사채를 발행해 장기 부채를 465억달러로 늘렸고, 그 이후 이번 200억달러 딜로 다시 레버리지를 올리고 있다고 짚는다. AInvest는 이 채권 발행을 "역사적으로 보수적인 현금 부자 기업이 AI 인프라를 위해 구조적으로 더 '부채 친화적인' 자본 구조로 몸을 바꾸는 순간"으로 해석한다.

알파벳의 설명은 명료하다. 아나트 애슈케나지 최고재무책임자(CFO)는 "강한 재무 건전성을 유지하면서도 AI에 신중하되 공격적으로 투자하겠다"고 밝히며 AI가 검색과 클라우드 매출을 이미 끌어올리고 있다는 점을 강조했다.

퍼스트포스트와 블룸버그 보도에 따르면 업체는 AI 기능이 검색 쿼리와 광고 노출, 클라우드 워크로드를 자극해 수익을 확대하고 있다고 주장한다. 이번 채권으로 조달한 자금이 궁극적으로 결실을 안겨주는 투자가 될 것이라고 시장에 설득하고 있다.

여기까지는 긍정적인 성장 서사다. 하지만 AI 도구로 복수의 리포트와 데이터를 교차 분석해 보면 100년 만기 채권 발행 추진의 핵심은 AI 인프라 100년 베팅이라는 상징성을 넘어 자본 비용과 위험을 누가 얼마나 부담할 것인지에 대한 냉정한 설계에 가깝다.

알파벳 입장에서 100년물은 장점이 분명하다. 고정 쿠폰으로 한 세기 가까이 조달 비용을 잠근다는 것은 앞으로 AI 인프라와 데이터센터에서 벌어들일 현금 흐름이 변하더라도 최소한 이 부채에 대한 수익률은 투자자가 감당하도록 설계하는 셈이다. 인플레이션과 금리, 규제, 기술 리스크가 어떤 궤적을 그리든 알파벳은 정해진 쿠폰만 지급하면 된다.

주주 입장에서는 무척 매력적이다. 알파벳은 이미 자사주 매입과 배당으로 주주환원을 늘리면서 동시에 부채를 활용해 ROE(자기자본이익률)를 끌어올리는 전형적인 '빅테크형 레버리지' 전략을 펼치고 있다.

배당과 자사주 매입으로 잉여현금을 주주에게 돌려주고, 데이터센터와 AI 칩, 네트워크 설비 확충은 초장기 회사채로 조달하는 구조다. 현 시점의 신용등급(무디스 Aa2, S&P AA+)을 감안하면 조달 금리는 낮게 유지되고, AI 투자에서 발생하는 추가 이익은 대부분 주주에게 귀속된다.

구글 로고 [사진=로이터 뉴스핌]

그렇다면 채권 투자자가 얻는 것은 무엇일가. 우선, 연기금과 보험사 등 장기 기관투자가에게 100년물은 '듀레이션 맞추기'라는 실무적 필요를 충족시켜 준다. 연금과 보험사는 장기 부채와 지급 책임을 맞출 수 있는 초장기 우량 채권을 찾고 있고, 알파벳은 그 수요에 딱 맞는 투자등급 상품을 제공한 셈이다.

국채와 전통 인프라에만 의존하던 장기 운용 포트폴리오에 '빅테크 크레딧'이라는 새로운 축을 추가하는 것인데, 이들이 떠안는 리스크는 생각보다 복합적이다.

우선 금리 리스크다. 100년이라는 만기는 채권 가격의 금리 민감도, 즉 듀레이션을 극단적으로 키운다. 향후 수십 년 동안의 금리 사이클 변동이 이 채권 가격에 큰 영향을 미칠 수 있다는 뜻이다. 국채라면 중앙은행과 재정정책이 궁극적 백스톱이 되지만 회사채는 기업의 사업 모델과 경쟁 환경, 규제, 기술 변화에 고스란히 노출된다.

현재 AI 붐이 5년짜리 사이클인지 아니면 20년짜리 구조적 변화인지, 혹은 도중에 다른 기술 패러다임으로 교체될지 누구도 알 수 없다. 

또 하나의 리스크는 규제와 정치다. 검색과 광고, 클라우드, AI 모델과 같은 사업은 전통 소비재나 인프라보다 규제와 정책의 영향을 훨씬 크게 받는다.

지금은 알파벳이 거대한 데이터센터와 모델을 구축해 시장 지배력을 유지·확대할 수 있을 것처럼 보이지만 유럽 연합의 디지털시장법(DMA), 미국과 유럽의 반독점 규제, 각국의 AI 규범 논의는 이 비즈니스의 수익성과 구조를 언제든 재설계할 수 있다. 100년물 채권은 이런 '정책 리스크'를 유례없이 긴 기간 동안 떠안는 구조라는 얘기다.

AI 도구로 과거 센추리본드 발행 사례와 이번 알파벳 딜을 비교해 보면 공통된 패턴이 하나 보인다. IBM과 모토로라, 그 이후의 일부 발행사들 역시 초장기 채권을 찍을 때는 자신들이 해당 산업의 구조적 승자라는 자신감과 초저금리 환경을 고정시키려는 재무적 기회주의가 동시에 작동했다.

알파벳의 경우도 크게 다르지 않다. 인공지능이라는 새로운 범용 기술에 대한 신념이 자본시장과 만나는 지점에서 업체는 100년 후에도 건재할 것이라는 메시지를 던지고, 시장은 이를 수용한 셈이다.

그러나 AI 기반 심층 분석으로 금융 데이터를 다시 들여다보면, 이 거래는 "양쪽 모두에게 윈–윈"이라는 단순한 프레임으로 끝나지 않는다. AInvest와 다른 리포트들은 알파벳의 AI 설비투자가 2029년까지 업계 전체 3조달러에 달하는 'AI 자본 슈퍼사이클'의 일부라고 본다. 이 구조에서는 AI 데이터센터와 칩 투자가 전 세계 채권시장 구조를 장기적으로 변화시킬 수 있다.

오라클(ORCL)이 250억달러 채권을 발행한 직후 알파벳, 그리고 또 다른 빅테크가 뒤따르는 패턴이 반복된다면 초장기 대규모 빅테크 크레딧이 글로벌 채권시장의 듀레이션과 크레딧 스프레드를 재정의할 가능성이 열려 있다.

알파벳의 100년 만기 회사채 발행 움직임은 AI 인프라에 대한 장기 확신과, 그 비용을 어떤 방식으로 누구에게 배분할 것인지에 대한 정교한 정치적, 재무적 선택이다.

shhwang@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.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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