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“AI 투자 과열, 어떻게 볼 것인가?”

이슈페이퍼 발행

 

민주노동연구원 류승민 연구위원은 현재 진행되고 있는 AI 투자 과열의 문제에 대해 다음과 같이 논의하였음.

 

● 2022년 말 챗GPT 출시 이후 AI를 둘러싼 투자 경쟁이 빠르게 확대되고 있음. AI가 생산성을 크게 높이고 새로운 성장동력이 될 것이라는 기대가 이러한 투자 확대를 뒷받침하고 있지만, 데이터센터, 반도체, 전력설비 등에 대한 막대한 투자가 거품인가에 대한 논란이 계속되고 있음. 특히 AI 투자 과열은 미국만의 문제가 아니라 AI 가치사슬에 밀접하게 연결된 국내의 반도체 수출 및 성장에도 영향을 미칠 수 있음. 이에 본 글은 AI 투자 호황을 자금조달 구조와 금융적 취약성의 관점에서 살펴보았음.

● AI 산업은 AI 하드웨어, 데이터센터를 통한 연산능력의 공급, 파운데이션 모델, 응용서비스가 서로 긴밀하게 연결된 가치사슬로 구성되어 있음. 이러한 구조 속에서 AI 투자는 역사적 기술·인프라 투자 붐과 비교해도 매우 빠른 속도로 확대되고 있으며, 향후에도 데이터센터와 연산 인프라를 중심으로 막대한 자본 지출이 예상되고 있음. 그러나 현재의 투자 규모를 정당화할 만큼 AI 서비스에 대한 최종적인 수요와 그에 따른 수익이 발생할지에 대해 논란이 지속되고 있음.

● 이러한 투자 확대를 가능하게 하는 중요한 배경은 금융구조임. 첫째, 칩 제조업체, 데이터센터 사업자, AI 모델 기업들이 서로 투자하고 다시 상대방의 제품과 서비스를 구매하는 순환금융이 확대되고 있음. 이는 대규모 인프라 구축을 앞당길 수 있지만, 독립적인 최종 수요와 가치 사슬 내부의 금융지원으로 만들어진 수요를 구분하기 어렵게 하고, 최종 수요보다 설비 투자가 앞서 나가도록 만들 수 있음. 둘째, GPU를 담보로 한 대출, 특수목적기구(SPV)를 이용한 부외금융, 데이터센터 관련 대출과 현금흐름의 유동화도 확대되고 있음. GPU의 경제적 가치가 예상보다 빠르게 하락할 경우 담보가치가 동시에 떨어질 수 있으며, SPV를 이용한 대규모 차입은 기업의 직접적인 부채를 줄여 보이게 하는 동시에 실제 레버리지와 그에 따른 위험을 파악하기 어렵게 할 수 있음. 또한 데이터센터 관련 부채와 현금흐름을 증권화해 보험사, 연기금, 자산운용사 등에 판매하는 유동화는 장기 자금을 확보하는 수단이지만, 위험을 제거하기보다 금융시장 전반으로 확산시킨다는 점에서 문제임. 셋째, AI 인프라 투자에서 사모 신용의 역할도 빠르게 커지고 있음. 사모 신용은 맞춤형·고위험 자금조달이 가능하다는 점에서 데이터센터 투자에 적합하지만, 은행보다 규제와 공시가 약하고, 레버리지가 빠르게 누적될 수 있다는 점에서 문제가 있음. 더욱이 사모 신용에 은행, 보험사, 연기금이 연결되고 있어서, 투자 실패 위험이 금융시스템 전반으로 전파될 가능성이 있음.

 

● 현재의 AI 투자 붐에서 주목할 점은 AI에 대한 낙관적 기대를 전제로 부채와 레버리지가 확대되고 그 위험이 금융시장 전반으로 확산될 수 있다는 것임. 여기에 미국 정부의 AI 산업 육성 정책에 따른 여러 규제 완화도 투자 과열을 뒷받침하고 있음. 하지만 소수 빅테크 기업이 주도하고 있는 AI 투자 과열 상황에서, 과도한 전력 및 물 소비, 기후 및 환경 문제, 노동(일자리)·교육 등에서 나타나는 문제 등 AI로 인한 경제·사회·환경적 문제에 대한 우려도 확대되고 있음. 따라서 AI 투자 과열을 둘러싼 논쟁은 단순히 ‘거품인가 아닌가’를 넘어, 현재의 상황에서 누가 이익을 얻고 있으며 반대로 누가 경제적, 환경적, 사회적 비용을 부담하고 있는지도 진지하게 살펴볼 필요가 있음. 즉, 현재와 같은 속도와 방식의 AI 인프라 투자 확대를 당연시하기보다, 그 규모와 방향, 그리고 그로 인해 발생하는 부정적인 영향을 철저히 검토하고 이에 필요한 규제를 마련할 필요가 있음.