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[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 클라우드 사업 부문의 강력한 매출 성장과 잉여현금흐름(FCF) 압박은 알파벳(GOOGL)만의 문제가 아니라고 월가는 판단한다.

7월 말 분기 성적표를 공개하는 아마존(AMZN)과 마이크로소프트(MSFT), 그 밖에 인공지능(AI) 데이터센터에 거대한 자본을 투입하는 빅테크들의 상황이 크게 다르지 않다는 얘기다.

AI 모델을 이용한 분석에 따르면 실제로 아마존의 기존 실적 데이터를 보면 분기 자본지출(Capex)이 전년 대비 70~80% 폭증하면서 영업현금흐름(FCF) 대비 잉여현금흐름(FCF)이 크게 압박 받는 흐름이 확인된다. 마이크로소프트 역시 애저(Azure) 사업 부문의 가파른 성장에도 잉여현금흐름(FCF) 성장률이 둔화되거나 분기별로 감소하는 상황이다.

시장 전문가들은 AI 시대 클라우드 사업의 마진 구조가 과거 전통적인 클라우드 사업과는 판이하게 다르다고 강조한다.

컨설팅 업체 맥킨지는 최근 보고서에서 전통적인 IT 인프라용 데이터센터 대비 AI 클라우드 전용 데이터센터 구축에 필요한 자본 투입 규모가 3.5배 이상 높아졌다는 분석 결과를 제시했다.

트레이딩키 파이낸셜 애널리시스는 보고서에서 이른바 하이퍼스케일러 기업들이 과거 소위 '애셋 라이트(Asset-Light, 저비용 고현금 창출)' 모델에서 '애셋 헤비(Asset-Heavy, 고비용 인프라 자본 집약)' 구조로 체질이 근본적으로 달라졌다고 주장했다.

대규모 자본지출이 시차를 두고 손익계산서와 잉여현금흐름(FCF)을 압박하는 재무적 메커니즘을 규명한 것.

이와 별도로 비야페이 글로벌 리서치는 보고서에서 "빅테크 사이에 AI 자본지출 전쟁이 벌어졌다"며 "클라우드 자본지출이 이익을 끌어내릴 수 있다"고 경고했다.

AI 자본지출 폭증이 순익계산서 상의 이익률에 타격을 가하기 앞서 잉여현금흐름(FCF) 압박 혹은 적자를 초래한다는 것. 막대한 자본지출이 가져오는 단계적 재무 파장을 파헤친 보고서로 월가의 시선을 끌었다.

시장 전문가들은 전통적인 클라우드와 AI 클라우드의 핵심적인 차이점을 크게 세 가지로 제시한다. 과거 돈을 찍어내는 사업이었던 클라우드가 이제 '돈 먹는 하마'가 된 데는 먼저 하드웨어 측면의 요인이 자리잡고 있다.

전통적인 클라우드는 범용 CPU(중앙처리장치) 기반으로 작동했고, 서버용 CPU는 칩 하나당 수 천 달러 수준으로 수요 증가에 맞춰 점진적으로 늘리면서 확장할 수 있었다.

반면 AI 클라우드를 가동하는 데는 초고성능 GPU(그래픽처리장치)와 전용 AI 가속기가 필수인데 GPU 클러스터 칩 하나 당 가격이 수 만 달러에 이르고, 고가의 칩 수 만개를 한꺼번에 묶어야 하나의 데이터센터를 구축할 수 있어 초기 비용이 천문학적으로 늘어난다.

데이터센터 설계에서도 AI 클라우드는 전통적인 클라우드와 커다란 차이를 보인다. 전통 클라우드는 랙(Rack) 하나당 5~10KW의 전력이면 충분했고, 팬으로 돌리는 공랭식(Air Cooling) 시스템으로 열을 식혔다.

이와 달리 AI 클라우드는 초고성능 연산으로 인해 랙당 40~100KW 이상의 전력이 소모되고, 전력 망 직접 계약과 액체로 열을 식히는 수랭식(Liquid Cooling) 고가 인프라 구축이 필수적이다. 대규모 부지에 전력망과 냉각 장치까지 부대 고정 비용 자체가 대폭 뛴다는 얘기다.

여기에 워크로드 형태도 비용 상승에 한 몫 한다. 전통 클라우드는 기업들이 한 번 웹 서버나 데이터베이스를 옮겨두면 수 년간 꾸준히 이용료를 내는 구조였다. 이와 달리 AI 클라우드는 모델 학습과 추론 과정에 엄청난 컴퓨팅 자원을 한꺼번에 소모하고, 모델 버전이 업그레이드 될 때마다 기존 인프라의 성능이 순식간에 낙후돼 설비 교체 주기가 극도로 짧아졌다.

이 같은 물리적인 차이가 재무 구조상 AI 클라우드의 손익분기점(BEP)을 급격하게 끌어올린다고 월가는 지적한다.

먼저, 고정비의 수직 상승이 AI 시대 클라우드의 마진 룰을 급격하게 변화시켰다. 장비와 데이터센터 구축에 천문학적인 자본을 투입해야 하고, 이는 수 년간에 걸쳐 감가상각비(Fixed Cost) 명목의 고정 비용이 분할 청구된다.

AI 모델의 분석에 따르면 알파벳의 클라우드 매출이 폭발적으로 늘어났지만 잉여현금흐름(FCF) 적자가 발생한 데는 대규모 자본지출에 다른 손익분기점(BEP) 상승이 주요인으로 작용했다. 이번 실적 발표에서 투자자들이 자본지출 가이드라인 상향 조정에 부정적인 반응을 보인 것도 이 때문이다.

감가상각 주기 단축에 따른 압박도 작지 않다는 지적이다. AI 가속기 기술 발전 속도가 빠르기 때문에 기존 6년 가량으로 잡던 감가상각 주기가 3~4년으로 단축되는 실정이다. 장부상 정기적으로 털어내야 하는 고정 비용의 크기가 훨씬 가파르게 늘어난다는 의미다.

손익계산서 상 감가상각이 수 년에 걸쳐 반영되는 반면 당장 기업의 주머니에서는 대규모 자본지출이 한꺼번에 빠져나간다. 클라우드 사업으로 영업현금흐름이 늘어나도 높아진 손익분기점(BEP) 유지와 경쟁에서 밀리지 않기 위한 지출이 벌어들이는 속도를 넘어섰기 때문이다.

AI 이전의 클라우드는 한 번 구축하면 두고두고 이익을 창출하는 현금 인출기나 다름 없었다. 말 그대로 저비용 고현금 모델이었던 셈이다. 초기에 서버와 CPU 중심의 데이터센터를 지으면 기업 고객들이 수 년간 들어와 웹사이트나 데이터베이스를 올려두고 매달 월세처럼 이용료를 내는 구조였다.

이 경우에도 감가상각이 발생했지만 장비 교체 주기가 길고 고객 매출이 더 빠른 속도로 늘어나기 때문에 잉여현금흐름(FCF) 기준으로 남기는 이익이 쏠쏠했다.

데이터센터를 구축한 뒤 사용자가 늘어날수록 단위 비용이 떨어져 순수하게 남는 이익과 이익률이 점차 높아지는 황금 공식이 통했다.

반면 고비용, 자본집약적인 AI 클라우드 사업은 엔비디아(NVDA)의 GPU를 필두로 하드웨어 가격이 천문학적인 데다 전력과 냉각 등 데이터센터 유지 및 관리 비용 역시 과거에 비해 크게 뛰었다.

2분기 알파벳의 성적표는 화려한 겉모습과 빈곤한 속내의 재무적 메커니즘을 고스란히 보여줬다는 평가다. 빅테크가 자칫 투자의 늪에 빠질 수 있다는 우려도 나온다.

일부에서는 빅테크의 AI 인프라 독식으로 인해 그 밖에 B2B 소프트웨어 기업들의 IT 예산이 침체되는 소위 '카니발라이제이션(Carnivalization)' 현상을 경고한다.

기업 전체의 IT 예산이 한정돼 있는데 빅테크의 AI 인프라와 API 비용이 폭증하면서 기존 B2B 소프트웨어(SaaS)에 할애했던 예산을 줄여야 하는 상황이 벌어진다는 얘기다.

이 때문에 세일즈포스(CRM)를 포함해 전통 B2B 소프트웨어 시장의 해자(moat)가 무너지기 시작했다는 우려의 목소리도 나온다.

shhwang@newspim.com