오픈AI는 AI 산업의 서브프라임인가? 아무도 말하지 않는 신용위험

AI 산업 최대 리스크는 기술이 아니라 '신용'이다 (3/5편)

 

AI 산업은 이미 거대한 '신용 시장'이 됐다

필자가 보기에 월가는 AI 산업을 완전히 잘못 이해하고 있다.

시장에서는 AI 기업들의 수주 잔고(RPO, Remaining Performance Obligations) 를 미래 매출로 평가한다.

예를 들어 데이터센터 사업자가

"향후 10년간 고객이 GPU를 사용하기로 계약했다"

고 발표하면,

투자자들은 이를 미래 매출이 확보됐다고 해석한다.

하지만 필자는 이렇게 말한다.

그것은 미래 매출이 아니라, 특정 고객에게 빌려준 거대한 신용(Credit)이다.

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Take-or-Pay 계약이란 무엇인가

AI 산업에는 Take-or-Pay 계약이라는 것이 있다.

쉽게 말하면

"고객이 실제로 쓰든 안 쓰든 일정 금액은 반드시 지불해야 하는 계약"이다.

예를 들어 OpenAI가 향후 10년 동안 GPU 사용 계약을 맺으면,

GPU를 모두 사용하지 않아도 계약 금액은 내야 한다.

겉으로 보기에는 안정적인 장기 계약처럼 보인다.

하지만 금융적으로 보면 이야기가 달라진다.

이 계약을 믿고 데이터센터를 짓는다.

은행은 그 계약서를 담보로 돈을 빌려준다.

투자자는 그 대출을 기반으로 발행된 채권을 산다.

즉,

계약 자체가 담보(Collateral) 가 되어 버린다.

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데이터센터는 계약이 있어야 지을 수 있다

 

생각해 보면 당연한 이야기다.

수십조 원짜리 데이터센터를 먼저 짓고

"누가 써주겠지."

라고 기대할 수는 없다.

반대로

먼저 고객과 계약을 맺는다.

↓

그 계약서를 들고 은행에 간다.

↓

은행은

"좋습니다. 이 계약을 담보로 대출해드리죠."

라고 말한다.

↓

그 돈으로 데이터센터를 짓는다.

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이 구조는 놀라울 정도로 부동산 PF(Project Financing)와 닮아 있다.

아파트 분양 계약을 먼저 받고,

그 계약서를 담보로 건설 자금을 조달하는 것과 거의 동일한 방식이다.

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진짜 차입자는 누구인가

 

시장에서는

마이크로소프트(Microsoft)

구글(Google)

오라클(Oracle)

아마존(Amazon)

같은 초대형 기업을 보고

"재무구조가 튼튼하니 문제없다."

고 생각한다.

하지만 필자는 말한다.

겉으로 돈을 빌리는 것은 미국의 빅테크 즉 하이퍼스케일러(Hyperscaler)지만,

실질적으로 신용을 사용하는 사람은

OpenAI 같은 AI 연구소라는 것이다.

왜냐하면

데이터센터를 짓게 만든 것도,

GPU를 구매하게 만든 것도,

장기 계약을 체결하게 만든 것도,

모두 오픈AI의 미래 수요를 믿었기 때문이다.

즉,

하이퍼스케일러는 사실상

OpenAI에게 미래 컴퓨팅 자원을 외상으로 공급하고 있는 셈이다.

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수주 잔고(RPO)는 미래 매출이 아니라 '외상값'이다

월가는 수주 잔고를 미래 매출이라고 본다.

필자는 그렇지 않다고 말한다.

예를 들어

어떤 회사가

앞으로 10년 동안 100조 원어치 계약을 체결했다고 하자.

보통은

"향후 100조 원 매출 확보."

라고 해석한다.

하지만 그 계약 상대가 돈을 벌지 못한다면?

그 계약은 종이 한 장에 불과하다.

따라서

수주 잔고의 본질은

"미래 매출"

이 아니라

"미래에 돈을 갚을 능력이 있는 고객에게 빌려준 신용"

이라는 것이다.

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문제는 고객이 거의 한 곳에 몰려 있다는 점이다

 

여기서 가장 위험한 부분이 나온다.

표면적으로는

수많은 AI 기업들이 있는 것처럼 보인다.

하지만 실제 계약 구조를 추적해 보면,

상당수가 결국

오픈AI로 연결된다는 것이 필자의 주장이다.

예를 들어

코어위브(CoreWeave)

오라클(Oracle)

소프트뱅크(Stargate Project)

등의 대규모 AI 투자 프로젝트 상당 부분이

직접 또는 간접적으로 OpenAI 수요를 기반으로 하고 있다.

즉,

여러 고객에게 분산 투자한 것처럼 보이지만,

실제로는

한 명의 초대형 차주에게 돈을 빌려준 구조라는 것이다.

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이것이 왜 2008년 리먼브라더스 사태와 닮았는가

 

2008년 서브프라임 모기지론 사태가 터기지전에도 사람들은 이렇게 생각했다.

"우리는 수백만 명의 차주에게 분산 투자했다."

하지만 실제로는

모든 차주가

단 하나의 변수,

미국 집값

에 의존하고 있었다.

집값이 꺾이자

분산이라고 믿었던 위험이

순식간에 하나로 연결됐다.

이번에도 마찬가지라는 것이 필자의 주장이다.

겉으로는

수많은 AI 기업이 있는 것처럼 보이지만,

실제로는

오픈AI라는 하나의 신용 위험에 연결되어 있다.

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하이퍼스케일러도 안전하지 않다

 

많은 사람들은 마이크로소프트나 구글은 절대 무너지지 않는다고 생각한다.

필자도 그 점에는 동의한다.

하지만

무너지지 않는 것과

손실을 보지 않는 것은 전혀 다른 이야기다.

만약 오픈AI가 계약을 지키지 못하면,

구글이나 마이크로소프트가 당장 파산하는 것은 아니다.

하지만

수천억 달러 규모의 데이터센터가

예상보다 훨씬 낮은 수익률을 기록하게 된다.

결국

• 감가상각 부담은 그대로 남고
• 전기료도 그대로 나가며
• 이자 비용도 계속 발생한다.

반면

예상했던 매출은 줄어든다.

그러면

AI 사업의 수익성이 급격히 악화된다.

즉,

기업은 살아남지만,

투자자들이 기대했던 높은 성장성과 높은 수익률은 사라질 수 있다는 것이다.

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이 장의 핵심

필자는 지금 AI 산업을 이렇게 바라본다.

"AI는 기술 산업이라기보다, 장기 계약을 담보로 대규모 자금을 조달하는 신용 산업이다."

그리고 이 시스템의 중심에는

오픈AI라는 거대한 차입자가 있다.

시장에서는 이를 미래 매출이라고 평가하지만,

필자는 실질적으로는 특정 고객에게 집중된 거대한 신용 익스포저(신용 노출)라고 주장한다.

이 관점이 맞다면, AI 산업의 위험은 기술 경쟁이 아니라 차주의 상환 능력과 자금 조달 지속 가능성에 달려 있게 된다.

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다음 4편에서는 이 글에서 가장 유명한 부분인 "AI군비 경쟁(Nash Equilibrium)", 왜 하이퍼스케일러들이 수익성이 불확실한데도 경쟁적으로 투자할 수밖에 없는지, 그리고 '처음으로 투자 축소를 발표한 기업의 주가가 오르는 순간, 모든 것이 뒤집힌다'는 논리를 번역하겠습니다.

 

1편: AI버블은 닷컴버블이 아니라 2008년 금융위기일 수도 있다.

AI 버블은 닷컴버블이 아니라 2008년 리먼브라더스 사태의 금융위기일 수도 있다

 

2편: AI는 기술주가 아니라 부동산이다? AI데이터센터의 충격적인 구조

 

AI는 기술주가 아니라 부동산이다? AI 데이터센터의 충격적인 구조

 

 

원문: The Second Derivative: Why No One Understands the AI Boom

https://www.groundbrkr.com/p/the-second-derivative-why-no-one

The Second Derivative: Why No One Understands the AI Boom