국제금융센터 이은재 부전문위원 / 최성락 자본유출입부장

01. 이슈

AI(인공지능)가 '정보화 시대 정점 기술'로 주목받으면서 시장 선점 경쟁이 치열해지는 가운데 최근 주요 기업들의 투자 행태에 변화가 관찰

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● 올해 상반기 주요 Hyperscaler(대형클라우드 기업) CAPEX*는 1,751억 달러로 전년대비 72% 증가했으며, 연간으로는 3,880억 달러 수준을 기록할 전망

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* 아마존, 알파벳, 메타, 마이크로소프트, 오라클. 5개 기업은 S&P500 CAPEX의 27% 를 차지

● 엔비디아, TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 등 반도체 선도 기업들을 포함하면, 연간 CAPEX 규모는 5,000억 달러를 상회할 것으로 추정(전년대비 +50%)

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● 주요 기업들이 대규모 컴퓨팅 용량을 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이면서, 이들의 투자 행태도 다양하게 변화

02. 특징

▲불투명한 순환적 투자 ▲소수 핵심고객과의 장기 매입약정 증가 ▲부채 활용 및 부외거래(SPV등)증가 등

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1) 순화적 투자 구조

Hyperscaler, LLM 개발사, 반도체 기업 등 핵심 공급업체가 고객사에게 투자하고 고객사는 해당 자금으로 공급업체의 제품(클라우드, GPU 등)을 구매

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● 마이크로소프트는

OpenAI에 지분투자를 하고 자사 클라우드(Azure) 크레딧을 제공. OpenAI가 Azure 컴퓨팅 자원을 이용하면서 MS의 매출이 증가

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- 양사는 수익(예 : 챗GPT, Copilot)의 일정 비율(현재 20%로 추정)을 서로 공유하는 수익 공유 계약을 체결. 총매출(US GAAP)로 인식될 경우, 매출이 과대 계상될 소지

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● 엔비디아는

핵심 고객사인 OpenAI, AI 전문 클라우드 업체(네오클라우드)에게 지분 투자, 신용 공여, 청구 보증 등을 통해 운영자금을 제공하며 이는 자사 GPU 매출 증가로 이어짐

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- 엔비디아는 9월중 OpenAI에 대한 1000억 달러 투자 계획을 발표했으며 OpenAI는 투자금으로 10GW 전력으로 운영되는 엔비디아 시스템을 구축할 예정. 엔비디아는 리스 형태로 GPU를 대여하여 OpenAI의 초기 자본지출 부담을 경감하고, 감가상각비를 줄일 계획

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- 엔비디아와 네오클라우드 업체(CoreWeave, Lambda)와의 계약*은 엔비디아의 신용 공여 및 즉각적인 GPU 매출 인식으로 벤더 파이낸싱** 성격이 짙다는 평가

* Lambda는 엔비디아 GPU 구매 계약 후 'GPU 담보' 대출 → 엔비디아 GPU를 대량 구매 → 엔비디아는 Lambda 클라우드 컴퓨팅 임대 계약으로 임대료 지불

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** 공급업체가 고객사에게 자사 제품이나 서비스를 구매할 수 있도록 신용이나 자금을 제공

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● 오라클이 6~8월 실적 발표에서 '판매사로부터 더 나은 금융 조건'을 언급했으며 업계에서는 엔비디아가 오라클에게 금융 지원을 제공했을 가능성을 제기

2) 소수 핵심고객에 대한 장기 매입 약정*

Hyperscaler는 소수 고객 및 GPU 공급업체와 양방향으로 장기 매입 약정을 맺고 있음. 아직까지 AI 관련 수익의 가시성이 낮아 고객인 AI 업체의 계약불이행 위험 등 재무적 위험이 커질 소지

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* purchase commitmnets : 정해진 약정가격으로 정해진 기간동안 일정량을 매입하겠다는 약정

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● 최근 공시에 의하면, Hyperscaler의 매입 약정 규모는 제난 1년간 1,000억 달러 증가하여 25년 2분기말에는 3,300억 달러 수준을 기록

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- Hyperscaler의 미이행 계약금액(RPO, Remaining Performance Obligation)은 단일 고객 OpenAI에 집중되어 있는 것으로 분석. 오라클 RPO의 2/3, CoreWeave RPO의 약 40% 가량을 차지

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● Hyperscaler의 데이터센터 리스 약정도 24년말 2,400억 달러에서 25년 2분기말 3,400억 달러로 빠르게 증가했으며 리스 계약기간도 장기화되는 추세

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- 메타는 최근 500억 달러 규모의 리스 약정을 공시했으며 약정기간은 최장 34년까지 이어짐

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● 기업들이 대규모 장기 매입 약정을 체결하는 가운데 AI 수요가 예상보다 부진할 경우, 기업들은 수익 없는 자본지출로 높은 재무적 위험에 직면

3) 부채 활용 및 부외 거래 증가

CAPEX 규모가 급증함에 따라 기업들이 차입을 통해 자금을 조달하는 경우가 증가. SPV(특수목적법인)를 통한 부외 부채나 사모 신용 활용도 활발해지고 있으나, 최근 사모신용시장 위축 가능성도 제기

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● 올해 AI 관련 기업들의 누적 채권 발행 규모는 1,410억 달러를 기록하여 지나해 연간 1,270억 달러를 상회

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● 기업들은 SPV 구조를 통해 데이터센터 투자 부담을 외부 자본(사모펀드, 운용사, 국부펀드 등)에 전가하는 경구가 증가. 기업은 은행 대출이나 공모채권 시장과 비교해 정보공개가 제한적이며 유연한 구조 설계가 가능한 사모 신용을 선호

- 메타는 Hyperion 프로젝트를 위해 SPV를 설립하고 300억 달러 자금을 조달할 계획. 메타는 20%의 지분만 투자하며, 나머지 지분 및 부채는 PIMCO, BlackRock 등 채권 운용사가 조달

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- 일론머스크의 xAI도 Colossus2 프로젝트를 위해 200억 달러 규모의 SPV 설립 계획을 발표

03. 평가

AI 기업의 순환적 투자와 대규모 선투자는 생태계 외형 성장을 가속하는 한편, 기업 간 상호의존성 심화로 개별 리스크 전이라는 구조적 위험을 내포. 컴퓨팅 용량 확보를 위한 대규모 투자가 지속되는 가운데 신규 자금 조달 방식 및 부외 거래 등에 대한 면밀한 모니터링이 요구

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● 개별 기업의 자금 조달 문제나 수요 둔화가 연쇄적으로 파트너 기업의 매출 감소, 투자 지분 가치 하락으로 이어질 수 있는 구조적 위험 내포

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- 00년 닷컴 버블 당시에도 공급사와 고객사가 실질적 가치 창출없이 기업 가치를 부풀리던 순환적 금융 약정이 성행

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* 루센트, 노텔, 시스코 등 대형 통신장비 기업이 신생 닷컴기업니아 인터넷 서비스 제공 업체에게 자금을 대여하고 자금을 확보한 신생 기업은 이들 기업들의 고가 통신 장비를 구매

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- 최근 AI 기업 간 거래는 수익 모델이 검증되지 않은 상황에서 단일 투자 규모가 크고 경제적 실체와 상화 위험을 정확히 파악하기 어려움

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- 적절한 공시가 없이 위험과 보상 관계를 정확히 파악하기 어려운 사례가 많으며 주요 비상장 AI 기업들도 OpenAI의 복잡한 투자 구조를 복제하고 있을 가능성이 잠재

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- AI 기업 간 거래의 복잡성과 불확실성으로 투자자들이 경제적인 본질을 이해하기 어려운 상황

● 부외 금융을 통한 자금 조달이 증가하면서 비은행 금융기관과의 접점이 증가하고 있음에도 유의

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- 인프라 비용이 급증함에 따라 'SPV 설립-입차 모델'이 AI 기업들의 새로운 자금 조달 전략으로 부상

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- 사모 대출기관 중 상당수가 보험회사의 자본을 투자자금으로 활용하고 있으며, 메타의 SPV 발행 채권처럼 시장금리보다 높은 고수익 상품은 매력적인 투자수단이 될 수 있음. 이 경우, 유동성이 낮은 인프라 자산과 장기 보험 부채 간 '자산-부채 미스매치' 위험을 초래

지금까지 '최근 글로벌 AI 기업들의 CAPEX, 자본적지출에 대한 변화 및 특징' 관련하여 알아보았는데요.

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보고서에 따르면 순환적 투자 구조에 대한 위험에 대해 이야기 하고 있습니다. 즉 순환적 투자는 인프라 장비업체에서 소프트웨어 회사 지분 또는 자금 투자를 하고, 소프트회사는 투자된 자금으로 인프라 장비업체의 장비를 구입하는 방식으로, 각 기업들의 매출에 대한 성장성에 대한 한계를 우려하고 있네요.

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투명한 매출 구조, 성장을 위해서는 투자한 돈이 돌고, 돌면서 신용을 일으키며 자금이 늘어나고 유통되는 구조가 아니라, 실질적인 산업 전반에 장비 또는 소프트 웨어 제품이 고객사에 판매 되면서 매출이 늘어나는 좀 더 투명해져야 할 것입니다.

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닷컴 버블 때의 인터넷 서버 및 통신 업체 그리고 인터넷 서비스 업체간의 순환적 구조와 현재의 AI 순환적 구조가 조금은 닮아 있는 것 같기도 하네요.

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여러분들의 성공적인 투자 여정을 응원하겠습니다.