AI 산업의 위험한 돈 잔치, 순환 금융(Circular Financing)의 실체와 대응 전략
안녕하세요! WStorybook의 마이클입니다.
요즘 주식 시장이나 뉴스 어디를 봐도 AI 이야기뿐이죠? 인공지능이 세상을 바꿀 것이라는 기대감에 수조 원의 돈이 쏟아져 들어오고 있습니다.
하지만 그 화려한 겉모습 뒤에 ‘자신의 꼬리를 먹는 뱀’ 처럼 서로가 서로에게 돈을 빌려주고 다시 그 돈으로 자기 물건을 사게 하는 순환 금융 구조가 숨어 있다는 사실, 알고 계셨나요?
오늘은 현재 AI 산업의 자본 흐름이 우리 투자자들에게 어떤 경고등을 켜고 있는지 심층적으로 살펴보겠습니다.
1. 꼬리에 꼬리를 무는 AI 순환 금융의 실체
최근 AI 업계에서는 아주 흥미로운 현상이 발견되고 있습니다. 바로 순환 금융(Circular Financing)입니다.
쉽게 말해, 엔비디아가 자사의 칩을 사는 고객사(예: 코어위브)에 투자하고, 그 고객사는 다시 그 투자금으로 엔비디아의 칩을 사는 구조입니다.
이러한 방식은 단기적으로 매출을 부풀리고 시장의 기대를 높이는 효과가 있습니다. 하지만 전문가들은 이를 ‘자기 자신에게 꽂은 연장 코드’에 비유합니다.
겉보기에는 무한 동력 장치처럼 보이지만, 외부에서 실질적인 수익(에너지)이 유입되지 않으면 결국 멈출 수밖에 없는 구조라는 것이죠.
현재 이 루프의 중심에는 오픈AI와 엔비디아가 있습니다.
- 오픈AI
: 오라클과 3,000억 달러 규모의 클라우드 협력, 브로드컴과 100억 달러 규모의 맞춤형 칩 파트너십 체결 - 아마존
: 앤스로픽에 80억 달러 투자 후 자사 클라우드(AWS) 및 칩 사용 강제 - 구글
: 앤스로픽에 30억 달러 투자 및 자사 TPU 사용 계약
2. 과거의 망령, 일본의 계열과 한국의 재벌
이러한 상호 의존적 투자 구조는 실리콘밸리에서 처음 나타난 것이 아닙니다. 과거 전후 일본의 ‘계열’이나 한국의 ‘재벌’ 시스템과 매우 유사합니다.
이 모델들은 자본이 부족한 환경에서 공급망을 안정시키고 서로의 생존을 돕기 위해 고안되었습니다.
하지만 치명적인 단점이 있습니다. 바로 금융 리스크를 불투명하게 만든다는 점입니다.
1990년대 일본의 자산 버블이 터졌을 때, 이 복잡하게 얽힌 상호 지분 관계 때문에 부실 자산을 정리하는 것이 거의 불가능했습니다.
지금의 AI 거인들도 겉으로는 견고해 보이지만, 지속적인 신규 자본 유입이 끊기는 순간 전체 시스템이 흔들릴 수 있는 취약한 구조를 만들고 있습니다.
3. 인프라 투자 규모와 수익성의 괴리
현재 AI 산업이 요구하는 자본 지출(CAPEX) 규모는 상상을 초월합니다. 맥킨지와 베인(Bain) 등의 분석자료를 정리하면 다음과 같습니다.
| 구분 | 예상 투자액 및 필요 수익 | 관련 타임라인 |
| 향후 5년 내 AI 인프라 투자액 | 약 5.2조 달러 | 2030년까지 |
| 데이터 센터 총 지출 예상 | 약 7조 달러 | 향후 5년 내 |
| 투자 정당화를 위한 필요 연 매출 | 2조 달러 | 매년 |
| 현재 오픈AI 연 매출 | 약 130억 달러 | 현재 기준 |
⚡ 여기서 투자자가 중요하게 파악해야 하는 점이 있습니다.
연간 2조 달러의 매출이 발생해야 지금의 천문학적인 투자가 정당화되는데, 현재 가장 앞서나가는 오픈AI조차 매출은 그에 한참 못 미치며 사실상 ‘돈 먹는 하마’ 상태라는 점입니다.
4. 숨겨진 복병, 전력 부족 리스크
칩은 예정대로 도착할 수 있지만, 전력은 그렇지 못할 가능성이 큽니다.
오픈AI의 ‘스타게이트’ 프로젝트는 무려 10기가와트(GW)의 전력을 필요로 합니다. 이는 표준적인 원자력 발전소 10기에 해당하는 엄청난 양입니다.
- 미국 내 원자력 발전소 건설 기간: 보통 10년 이상 소요
- 현재 상황: 데이터 센터는 급증하는데 전력망 연결 대기 시간은 길어지고 있음.
- 임시방편: 일부 데이터 센터는 전력망 연결을 기다리지 못해 현장에 가스 터미널을 직접 설치하고 있는 상황
이것은 투자자에게 중요한 신호를 줍니다.
칩 제조사만큼 전력 인프라, 구리, 에너지 관련 기업들의 가치가 장기적으로 부각될 수밖에 없음을 의미합니다.
5. 시장의 스트레스 징후: GPU 렌탈 가격 하락
버블의 징후는 이미 시장 데이터에서 나타나고 있습니다.
엔비디아의 최신 칩인 B200의 렌탈 가격은 불과 몇 달 만에 시간당 3.2달러에서 2.8달러로 하락했습니다. 구형 모델인 A100은 시간당 40센트까지 떨어졌는데, 이는 많은 운영업체의 손익분기점 아래입니다.
(참고: TrendForce : [News] Why GPU Rental Prices Keep Falling)
수요가 공급을 따라가지 못하거나, 효율적인 수익 모델을 찾지 못한 기업들이 늘어나면 과거 2000년대 초반 통신업체들이 깔아두었던 광섬유가 ‘죽은 자산’이 되었던 것처럼, 수조 원짜리 데이터 센터가 텅 빌 수도 있다는 경고가 나오고 있습니다.
⚡ 독자를 위한 투자 인사이트
- 펀더멘털의 차이를 인정하라
:현재의 상황이 1999년 닷컴 버블과 다른 점은 분명히 있습니다. 당시 기업들은 수익이 전혀 없었지만, 지금의 빅테크(엔비디아, 마이크로소프트 등)는 엄청난 현금 흐름을 창출하고 있습니다. 따라서 시장이 한꺼번에 무너지기보다는 ‘수익을 내는 자’와 ‘희망만 파는 자’ 사이의 극심한 차별화가 진행될 것입니다. - 승자 독식의 위험성을 경계하라
: AI 모델 자체가 오픈소스나 저가형 모델(최근의 DeepSeek 사태 등)에 의해 복제되기 쉬워진다면, 특정 모델 빌더(오픈AI, 앤스로픽 등)의 가치는 급락할 수 있습니다. 오히려 이 모델을 활용해 실질적인 생산성을 높이는 일반 기업들이 진정한 수혜자가 될 가능성이 높습니다. - 실물 인프라에 주목하라
: 디지털 세계의 경쟁이 치열해질수록, 그 근간이 되는 전력, 냉각 시스템, 에너지 인프라의 가치는 더욱 공고해집니다. 화려한 소프트웨어 뒤에 가려진 ‘물리적 제약’에 투자하는 지혜가 필요합니다.
독자가 취해야 할 행동 제안
- 포트폴리오 점검
: 매출 없이 투자금으로만 연명하는 AI 스타트업 비중이 너무 높지 않은지 확인하세요. - 수익성 지표 확인
: AI 관련 기업의 주가를 볼 때 ‘매출 대비 주가’보다 ‘실질적인 이익 창출 능력’을 최우선으로 두세요. - 에너지 섹터 공부
: AI 시대의 진정한 병목 현상은 칩이 아니라 전력입니다. 에너지 관련 상장지수펀드(ETF)나 기업들을 공부 리스트에 넣으세요.
미래는 준비된 자의 것입니다. 거품 속에서도 실체를 보는 눈을 기른다면, 여러분은 이번 AI 혁명에서도 반드시 승리할 수 있을 것입니다.
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