MIT와 워튼스쿨의 새로운 연구에 따르면, 주요 AI 하이퍼스케일러들은 2027년까지 집행될 약 1조 1,000억 달러 규모의 인프라 투자를 합리화하려면 2030년까지 생산성을 최소 2.7배 끌어올려야 할 것으로 분석됐다.
핵심 포인트
- AI 하이퍼스케일러는 현재 인프라 투자 계획을 정당화하려면 2030년까지 2.7배의 생산성 도약이 필요하다.
- 모건스탠리는 2025~2028년 글로벌 데이터센터 투자 규모를 약 2조 9,000억 달러로 추산하며, 이 중 약 1조 5,000억 달러는 외부 자본 조달이 필요하다고 본다.
- 부채와 프라이빗 크레딧에 대한 의존도가 높아지면서, AI 인프라 리스크가 빅테크를 넘어 광범위한 신용시장으로 전이될 수 있다는 우려가 커지고 있다.
와흐터의 AI 수익성 계산
MIT Technology Review는 워튼스쿨 재무학 교수 **제시카 와흐터(Jessica Wachter)**와 공동 저자 **조나선 와흐터(Jonathan Wachter)**의 연구를 심층 분석했다. 두 연구자는 알파벳(Alphabet), 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon), 메타(Meta), 오라클(Oracle) 등 빅테크의 투자 계획을 토대로 AI 인프라의 수익성을 따졌다.
이들의 분석에 따르면, 자본비용과 감가상각, 15% 목표수익률을 반영했을 때, 해당 섹터는 2030년까지 최소 2.7배의 생산성 향상 없이는 현재의 인프라 증설을 정당화하기 어렵다. 논문은 만약 기대했던 AI 활용 붐이 현실화되지 않을 경우, 이번 인프라 구축이 “역사상 가장 큰 자본 오배분(misallocation of capital)이 될 수 있다”고 경고한다.
압박은 이미 기업 현금흐름에 드러나고 있다. 알파벳은 2026년 2분기에 59억 달러의 마이너스 잉여현금흐름을 기록했는데, 이는 2004년 구글(Google) 상장 이후 처음 있는 일이다. 같은 기간 설비투자(CAPEX)는 가파르게 늘어났다.
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겐슬러가 우려한 ‘AI 크레딧 리스크’
**모건스탠리(Morgan Stanley)**는 2025년부터 2028년까지 전 세계 데이터센터 건설에 약 2조 9,000억 달러가 투입될 것으로 전망한다. 이 중 약 1조 5,000억 달러는 외부 자본에 의존할 것으로 보이며, 이는 AI 인프라 리스크가 기업부채, 유동화증권, 프라이빗 크레딧 시장으로 깊숙이 파고들 수 있음을 의미한다.
미국 루이지애나주에서 진행 중인 메타의 ‘하이페리온(Hyperion)’ 프로젝트는 이러한 금융 구조를 보여주는 대표적 사례다. **블루아울 캐피털(Blue Owl Capital)**이 운용하는 펀드가 약 270억 달러 규모 캠퍼스를 개발하는 합작법인 지분 80%를 보유하고, 메타는 20%만 유지하는 구조다.
스틴 판 니우버르흐(Stijn Van Nieuwerburgh) 컬럼비아 경영대학원 교수는 이런 대규모 데이터센터 증설이 디벨로퍼, 대출기관, 구조화금융 차량에 어떻게 레버리지를 분산시키는지 연구해 왔다.
전 SEC(미 증권거래위원회) 위원장이자 MIT 슬론 경영대학원 교수인 **게리 겐슬러(Gary Gensler)**는 최근의 AI 투자 사이클을 “자본시장과 실물경제가 동시에 거는 ‘패럴레이 베팅(parlay bet)’”에 비유했다. 핵심은, 여러 전제가 동시에 맞아떨어져야만 이 베팅이 성공한다는 점이다.
암호화폐 전략가 **아서 헤이스(Arthur Hayes)**는 AI 인프라 관련 신용 사이클이 결국 연준의 완화적 통화정책을 유도하고, 그 과정에서 비트코인(Bitcoin) (BTC)이 100만 달러 수준까지 치솟을 수 있다고 주장해 왔다. 다만 이는 어디까지나 본인의 시나리오일 뿐, 워튼 연구진이 제시한 공식 전망은 아니다.
‘칩·전력·랙’ 확보 경쟁, 수익성은 아직 물음표
최근 몇 년 동안 하이퍼스케일러들은 AI 연산을 뒷받침할 GPU·전력·데이터센터 랙(Rack)을 선점하기 위해 공격적인 투자를 이어 왔다. 공급망 제약과 규제 리스크를 고려하면, 선제적인 인프라 구축은 불가피하다는 논리다.
문제는 생산성과 매출이 이와 같은 속도로 따라올 수 있느냐다. 이미 상당 부분이 외부 자금에 의존하는 구조에서, 기대했던 AI 수요와 수익 창출이 지연되거나 빗나갈 경우, 충격은 개별 빅테크를 넘어 회사채, 구조화채권, 프라이빗 크레딧 등 광범위한 신용시장으로 번질 수 있다.
결국 시장의 초점은 단순한 “AI 붐”이 아니라, 이 거대한 인프라 투자와 맞먹는 생산성·수익성 개선이 제때 현실화될 수 있는지, 그리고 그 과정에서 누가 리스크를 떠안을 것인지로 옮겨가고 있다.
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