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[AI로 읽는 경제] 글로벌 부채 324조달러…'임계치 경제' 진입한 세계

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AI 핵심 요약

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  • 대외경제정책연구원이 27일 글로벌 부채 324조달러 돌파를 분석했다.
  • 선진국은 정부부채, 신흥국은 대외부채, 한국은 민간부채 취약하다.
  • 총량 축소보다 구조·국면별 맞춤 관리로 리스크 대응해야 한다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

KIEP '글로벌 고부채 동향 및 함의' 보고서 발표
글로벌 부채 GDP 3배…코로나 이후 지속 확대
선진국·신흥국·한국, '다른 취약성' 동시 노출
"총량보다 구조"…맞춤형 부채 관리 필요성 부각

* [AI로 읽는 경제]는 AI 어시스턴트가 분석한 내용을 바탕으로 기자가 정리한 내용입니다. ChatGPT AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해 보기 바랍니다.

[세종=뉴스핌] 김기랑 기자 =  글로벌 부채가 사상 최대인 324조달러를 넘어서면서 세계 경제 전반의 잠재 리스크로 부상하고 있다. 부채 규모 자체도 문제지만, 선진국·신흥국·한국이 안고 있는 취약 구조가 서로 다르다는 점에서 세계 경제 전반의 불안정성이 한층 복합적으로 커지고 있다는 분석이다.

이 같은 상황에서 정책 대응도 '총량 축소'보다 '구조 관리'에 초점을 맞춰야 한다는 지적이 나온다. 부채는 경기 국면에 따라 성장에 긍정적으로 작용할 수 있는 만큼, 일률적인 규제보다 상황별 맞춤 대응이 필요하다는 것이다. 특히 한국은 가계부채의 경기 완충 기능을 유지하는 한편, 기업부채가 금융 불안으로 전이되지 않도록 선제적인 리스크 관리 체계를 강화하는 것이 핵심 과제로 꼽힌다.

[AI 일러스트=김기랑 기자]

◆ "같은 부채, 다른 취약성"…선진국·신흥국·한국 구조 차이

최근 대외경제정책연구원(KIEP)이 발표한 '글로벌 고부채 동향 및 거시경제적 함의' 보고서에 따르면, 2025년 1분기 기준 전 세계 부채는 324조달러를 상회했다. 이는 글로벌 국내총생산(GDP)의 약 3배에 이르는 수준으로, 세계경제포럼(WEF)이 "나폴레옹 전쟁 이후 볼 수 없었던 수준"이라고 평가한 규모다. 이처럼 부채가 정점을 향해 치닫는 가운데, 각 경제권이 어떤 '임계치'를 향해 가고 있는지에 따라 성장 경로와 위기 노출 정도도 달라지는 국면에 들어섰다는 진단이 나온다.

보고서의 초점은 부채가 '얼마나 많은가'가 아니라 '어디에서, 어떻게 쌓였는가'에 맞춰져 있다. 선진국은 만성적인 재정적자와 누적된 정부부채, 신흥국은 고금리·강달러 국면에서 취약해지는 대외부채, 한국은 상대적으로 낮은 정부부채와 대비되는 높은 민간부채가 각각 구조적 취약 요인으로 지목된다.

선진국의 경우 2008년 글로벌 금융위기 이후 경기 대응을 위한 대규모 재정 확대·적자 기조가 이어지면서 정부부채 비율이 매년 상승해 온 것으로 분석됐다. KIEP는 패널 임계치 모형을 활용한 분석에서 선진국 정부부채의 임계치를 GDP 대비 78~89% 수준으로 추정했다. 이 구간을 넘어설 경우 장기적으로 경제성장률이 낮아지는 경향이 관측된다는 것이다.

선진국 부채 추이 [자료=대외경제정책연구원] 2026.03.27 rang@newspim.com

신흥국의 핵심 리스크는 대외부채다. 고금리와 강달러 환경이 지속될 경우 외화표시 부채 상환 부담이 급격히 불어나면서 1990년대 이후 반복된 외채 위기가 재연될 수 있다는 우려다. KIEP는 임계치를 도입한 글로벌 벡터자기회귀(TGVAR) 모형으로 14개 신흥국을 분석한 결과, 대외부채 증가 속도가 일정 임계치를 넘는 순간부터 성장에 미치는 영향이 '비선형적 충격'으로 나타난다고 지적한다. 경제 규모나 발전 수준이 비슷하더라도, 부채 구조·금융개방도 등에 따라 충격 강도가 전혀 다르게 나타날 수 있다는 의미다.

한국은 또 다른 양상이다. 2025년 1분기 기준 한국의 정부부채는 GDP 대비 47.2%로, KIEP가 추정한 선진국 정부부채 임계치(78~89%)보다 상당히 낮은 수준이다. 그러나 가계부채는 GDP 대비 89.5%로 주요 경제협력개발기구(OECD) 국가 가운데 상위권을 기록하고 있고, 기업부채까지 합친 민간부채는 이미 고부채 국면에 진입한 상태다. 보고서는 한국의 정부부채 비율이 추정 임계치보다 낮다고 해서 성장 리스크가 없다고 보는 것은 위험하다고 경고한다.

선진국 및 신흥국 구분 지도 [자료=대외경제정책연구원] 2026.03.27 rang@newspim.com

◆ "부채=위험" 아니다…문제는 국가별 속도·구조·국면'

이번 연구의 또 다른 핵심은 민간부채가 항상 경제에 부정적이진 않다는 점이다. KIEP는 민간부채가 실물경제와 금융안정에 미치는 영향을 국면별로 나눠 분석한 결과, 부채 수준·증가 속도와 어느 경기 국면에 있는지 등에 따라 효과가 정반대로 나타날 수 있다고 설명한다.

국가 부채비율이 낮은 국면에서는 가계부채 증가가 소비를 자극하며 성장률을 끌어올리는 경향이 확인됐다. 추가로 부채를 일으킬 여력이 있는 상황에서 가계가 신용을 통해 유동성을 확보하면, 그만큼 총수요 확대에 기여할 수 있다는 것이다.

반면 이미 부채비율이 높은 국면에서는 가계부채 증가가 성장률에 통계적으로 유의한 긍정 효과를 보이지 않는 것으로 나타났다. 이는 부채가 높은 상태에서의 추가 차입은 성장에 뚜렷한 플러스 효과를 주지 못한다는 의미다.

주요 선진국들의 GDP 대비 총부채 변화 추이 [자료=대외경제정책연구원] 2026.03.27 rang@newspim.com

기업부채는 양상이 다르다. 기업부채 증가가 실물 성장에 미치는 효과는 두 국면 모두에서 통계적으로 유의하지 않은 반면, 금융 스트레스와 은행 위기 가능성을 키우는 변수로 작동하는 것으로 분석됐다.

기업부채 증가율은 경기 둔화·수축 국면에서 금융시장 스트레스를 높이는 방향으로 작용하고, 민간부채 증가율은 3분기 정도의 시차를 두고 은행 위기 가능성을 끌어올리는 선행 지표로 나타난다. 민간부채가 급격히 누적되는 경우 은행업 초과 수익률이 통계적으로 유의하게 하락한다는 결과도 제시됐다.

KIEP는 "가계부채는 저부채 국면에서 경기 부양과 금융 스트레스 완화에 기여할 수 있는 반면, 기업부채는 성장 기여 효과는 뚜렷하지 않은 가운데 금융 취약성을 확대하는 요인으로 작용할 수 있다"고 정리한다. 한국 경제 입장에서 보면 가계부채는 경기완충 장치, 기업부채는 금융 리스크 확대 요인이라는 이중 구조를 동시에 안고 있는 셈이다.

인구구조에 변화에 따른 GDP 대비 가계부채 비율 전망/제공=KDI

◆ KIEP "'총량 규제 넘어 구조·국면별 맞춤 관리 필요"

이 같은 분석을 바탕으로 KIEP는 부채를 무조건 줄이는 접근에서 벗어나야 한다고 제언한다. 부채의 총량만을 기준으로 일률적인 규제를 가하기보다 부채 수준과 증가 속도, 경기 국면, 부문별 구조를 함께 고려하는 '맞춤형 관리'로 정책 패러다임을 전환해야 한다는 것이다.

보고서는 가계부채에 대해 분할상환과 장기·고정금리 대출을 확대하고, 취약차주를 선별 지원하는 방식으로 구조를 개선할 것을 제안한다. 이 경우 가계부채가 소비를 뒷받침하고 경기 하강기에 완충 역할을 하는 기능을 유지할 수 있다는 판단이다. 기업부채의 경우에는 산업·기업별 신용 확대 속도와 구성 변화를 면밀히 모니터링하는 한편, 회사채 시장 유동성 위축에 대비한 시장 안정장치와 만기·차환 리스크를 줄이기 위한 제도적 안전판을 강화하는 쪽에 정책 초점을 맞춰야 한다고 강조한다.

또 민간부채에 대한 거시건전성 정책은 특정 지표 하나를 앞세운 조기경보 체계를 넘어, 부채 구조와 다양한 거시 변수의 상호작용을 반영하는 동태적 모니터링 체계로 진화해야 한다고 지적한다. 부채의 임계치는 경제 구조와 환율 체제, 금융시스템 구조에 따라 달라질 수 있기 때문에 단일 숫자로 안전·위험을 나누기보다 상시 점검·보정하는 체계가 필요하다는 설명이다.

이번 연구에서 특히 주목되는 대목은 '부채 충격의 전염 효과'다. 태국에서 대외부채 증가 충격이 발생했을 때 인접 신흥국 성장률이 어떤 반응을 보이는지 살펴본 결과, 인도네시아와 말레이시아는 충격 직후 성장률이 즉각적으로 하락하고 그 영향이 최대 8~10분기까지 이어지는 것으로 나타났다. 반면 미국·일본·한국·중국 등 주요국은 반응이 제한적이거나 비교적 빠르게 회복하는 양상이 확인됐다.

이는 외채 위기가 더 이상 특정 국가 내부에만 머무는 사건이 아니라, 역내 금융·실물 네트워크를 타고 확산되는 '지역 단위 리스크'로 구조가 바뀌고 있음을 시사한다. KIEP는 "1997년 아시아 외환위기의 진원지였던 태국의 대외부채 충격이 오늘날에도 아세안 역내 국가에는 여전히 큰 상흔을 남길 수 있다"는 분석 결과를 제시했다. 아세안+3(한·중·일+아세안) 차원의 금융안정 협력을 강화할 필요성이 있다는 것이다.

구체적으로는 치앙마이 이니셔티브 다자화(CMIM)를 통한 역내 유동성 공급 기능을 실질적으로 확충하고, 아세안+3 거시경제조사기구(AMRO)의 거시경제 감시 기능을 보다 정교하게 운용하는 방안이 제시된다. 부채 충격이 특정 국경을 넘어 빠르게 전염될 수 있는 만큼, 위기 이후가 아니라 임계치에 다가가는 단계에서부터 예방적 유동성 공급과 정보 공유가 이뤄져야 한다는 제언이다.

 

■ 한 줄 요약

글로벌 부채는 사상 최대로 불어났지만, 진짜 위험은 '규모'보다 '구조'에 있다. 선진국은 정부부채, 신흥국은 대외부채, 한국은 민간부채라는 서로 다른 임계선에 동시에 다가서면서 세계 경제의 복합 리스크가 커지고 있다.

rang@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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