1. AI 인프라의 딜레마, 담보가 된 GPU와 멈춰선 데이터센터, 자본 공급이 멈춰선다면?

 

1.1 AI가 급성장 하게 된 배경은 사모대출 시장 영향이 있을까?

 

현 시점에서 지금 할 이야기는 조심스럽다. 솔직히 부담되지만 위험하다는 의견을 용기내 기술해본다… 우리는 생각해봐야한다. AI의 성장은 이해하지만, 어떻게 AI 산업에 전반적으로 대규모 투자가 이렇게 끊이지 않고 이어질 수 있었을까?

 

여러가지 해답 있겠지만, 필자가 생각 했을 때 주요 답은 사모대출시장의 성장이다. 금융위기 이후 공백으로 남겨진 성장기업의 대출을 사모대출 펀드가 장악했고, 그 장악의 결과로 풍부한 유동성을 공급받아 탑라인 성장에 대규모 투자를 집행할 수 있었다.

 

1.2 ‘Feed the GPU’ 경제와 하이버스케일 기업들의 Capex 시스템

 

하이퍼스케일러의 데이터센터 증설 예산은 지금 우리가 즐기고 있는 반도체 가격 호황으로 이어졌다고 본다. 가트너에 따르면 25년 전세계 반도체 매출성장은 21% 성장한 7,930억 달러로 추산되고, 이 중 AI 및 HBM 등 AI 관련 매출은 30%인 약 2,000억 달러로 추정된다.

 

엔비디아의 경우 AI 칩시장에서 26년 회계연도 기준 2,159억 달러의 매출로 90%가 넘는 시장 점유율을 보여주고 있고, 이중 데이터센터가 90%이상(분기당 약 623억 달러)를 차지한다. 여기에 더해 TSMC 역시 3nm와 5nm에서 수요가 급증, 26년 Capex 가이던스를 520~560억 달러로 30% 이상 상향조정 헀고, 매출도 30%이상의 성장을 전망했다.

 

얼핏보면 반도체 호황이 AI라는 구조적인 변화와 수요에 따라 이루어졌다 볼 수 있지만, 딜로이트나맥킨지등에 따르면 반도체 산업의 1조달러 진입 호황은 소수의 AI 칩 기반 수요에 집중된 기형적 구조를 보여주고 있고, Unit 단위로 본다면 0.2%에 불과한데 반해 산업 전체 매출의 20~50%까지 차지한다고 한다.

 

출처: 발리언트이노베이션스, AI 이미지 생성

 

위 그림과 같이 하드웨어의 폭발적 성장은 결국 사모대출 펀드의 영향이 분명 있다고 할 수 있는데, 만일 사모대출시장의 ‘런’현상 으로 2,000억 달러 규모의 소프트웨어 분야 투자가 펜딩될 경우 클라우드 임대 수요 급감으로 이어질 수 있다. 이는 하이퍼스케일 기업들의 ROI 기대감을 낮춰 우리가 기대하는 최대 5,000억 달러에 달하는 Capex 를 지연하거나 삭감을 할 수 있는 충분한 요인이 된다. 알다시피 데이터센터의 투자와 지연은 언제나 상황에 따라 쉽게 결정되어왔던 것을 알 것이다.

 

우리는 여태까지 호황을 즐기게 된 원동력인 승수효과를, 오히려 역승수 효과라 타격받을 가능성이 충분히 존재한다. 물론, AI의 시대적 변화가 있기에 파괴적 피해는 제한적이지만, 후에 기술할 애매한 수준의 수요층을 시작으로 구조조정이 예상되는 구조이다.

 

 

2. 사모대출 문제시, AI 기업들의 피해가 어떻게 전개 될 것인가?

 

지금 글로벌 시장에서 소프트웨어 기업들을 구분하는데 있어 40의 법칙을 적용하는 것이 트렌드이다. 40의 법칙은 매출 성장률과 EBITDA 마진 합이 40%를 넘어야 한다는 로직이다.

 

이를 달성하기 위해서 기업들은 내부적으로 효율화를 단행하고 있다. 참고로 HFS 리서치에 따르면 110개 기업 리더 대상으로 한 인터뷰에서 응답기업의 38%가 AI 및 소프트웨어를 활용한 업무자동화를 통해, 29%를 공급업체 단가 재협상을 통해, 28%가 근로지역 이전(Offshore)을 통해 내부적으로 유동성을 강화하려고 노력하고 있다 한다.

 

2.1 40의 법칙, AI기업들의 자생력 강화

 

 

나는 필연적으로 사모대출 발 AI 및 AI 인프라분야 구조조정이 올 것으로 전망한다. 그렇다고 무분별한 기업 구조조정이 아니기에 최근 글로벌 VC 및 사모펀드에서 주장하는 ‘40의 법칙(Rule of 40)’을 감안하여 티어1~4로 구분해 보았다.

 

우량기업과 준 우량 기업으로 보는 티어1~2는 어느정도 자생력이나 사모대출 대안을 금융시장 조달 다양화, 내부 효율성 강화로 확보가능하다판단된다. 그러나 티어3~4는 사모대출 발 환매제한 이슈가 강화, 대출심사 강화와 신용평가 기준이 강화될 경우 도산 혹은 좀비 기업화가 가능하다고 판단된다.

 

2.2 AI 기업들의 무분별한 투자에 제동의 현실화

 

사모대출 시장의 리스크관리가 얼마나 형편없는지는 코어위브 사례만 보더라도 알 수 있다.코어위브가 엔비디아에 GPU를 담보로 104억 5천만 덜러의 빚을 끌어다 쓴 것이 예이다. 이러한 감가상각이 빠른 칩을 담보로 한 대출은 자산으로의 가치가 의문을 받는 것이 당연한데, 이러한 것도 자산으로 설정되어 대출받아 성장을 이룬 것이 현재 우리가 직면한 위기 상황이다.

 

또한 오라클은 부인했지만 오라클과 오픈AI 가 5,000억 달러 규모의 스타게이트 프로젝트로 텍사스 1.2GW 규모 데이터센터를 2.0GW로 확장하려는 계획을 자금조달 조건 및 칩 세대교체 등을 이유로 철회된 점은 더 이상 무분별한 투자를 위해 자금공급이 원할하지 않을 수 있다는 증거가 될 수 있습니다.

 

아래 내용 의사결정에서 다시 한번 언급하겠지만, 전체 소프트웨어 기업들의 대출이 15~30%라 할 경우 이중 티어 3~4의 대출은 50%정도로 가정할 경우 전체 익스포져는 7.5~15%정도가 된다. 50%라는 가정을 무리한 가정이라 생각하지 않는 것이 사모대출은 조달이 어려운 기업들이 찾는 창구이다.

 

사모대출발 경색은 무형자산이나 감가가 베이스가 된 GPU를 담보로 투자받기도 하는 티어3~4 기업들의 투자 의사결정에 제동을 걸 것이고, 이로 인한 문제가 하드웨어까지 영향을 미칠 것이다.

 

다행인 점은 MBS나 SVVB 처럼 파생상품이나 런 현상에 따른 자산의 100% 위험노출이 아니라는 점이 그나마 다행이라 판단되었다.

 

 

3. 연준의 금리인하가 예상되는데, 저금리 기조시 사모대출 위기를 대응할 수 있지 않을까?

 

26년 금리인하가 이어지더라도 직접대출의 디폴트율은 25년 1.5%에서 26년 2%로 예상된다. 물론 25년 스트레스 테스트에서 관리 가능한 수준으로 평가되지만, 만일 런이런을 부르는 연쇄 파장이 커질 경우 디폴트율은 더욱 높아 질 수 있다.

 

오히려 금리가 인하될 경우 대출공급자인 BDC 등은 변동금리 기반의 이자수익이 타격을 받아 배당금을 삭감해야하는 압박을 받을 수 있어 펀드 자체의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

 

게다가 현재 가장 큰 문제는 자금 조달 보다 담보 그 자체에 있다. FCF가 이자비용 및 원금 상환에 27~28년 대응을 못할 경우, 무형자산 및 고가의 칩 기반의 소프트웨어 기업들의 파산은 사실상 예정된 수순이 될 것이다.

 

최근 여러 매체에 따르면 AI 데이터센터의 경우 내부 컴퓨팅 장비의 가격이 데이터센터 비유동 자산의 3~4배 정도가 된다 한다. 이를 담보로 투자를 받았는데, 레거시 취급되어 환금성에 문제가 발생할 경우, 과연 사모대출의 부실이 정확히 반영되었을까에 대한 우려가 있을 것이고, 이것이 한도내에서 환매가 강하게 요구되어 PKI에 대한 논란도 불을 짚일 수 있을 것이다.