엔비디아, 오픈AI 데이터 센터 채무 보증 규모 1,200억 달러로 축소

엔비디아가 오픈AI 데이터 센터에 대한 채무 보증 규모를 당초 2,500억 달러에서 1,200억 달러로 축소한다는 소식이 하루 전 발표됐다. 이는 대규모 AI 데이터 센터 구축 사업의 금융 구조에 중요한 변화를 예고한다.

오하이오주에서 진행되는 10GW 규모의 AI 데이터 사업은 총 5천억 달러에 달하는 대규모 프로젝트로 알려져 있다. 사업성이 좋은 지역으로 평가받는 이곳에는 엔비디아, 소프트뱅크 계열사인 SB 에너지, 그리고 오픈AI가 참여하고 있다. 엔비디아가 이 사업에 2,500억 달러 규모의 채무 보증을 한다고 발표했을 때 시장에서는 호재로 받아들여졌으나, 최근 보증 규모가 축소되었다. 사업 구조는 미국의 에너지부가 부지를 제공하고, SB 에너지가 이를 임차해 운영하며, AI 데이터 센터가 지어지면 오픈AI가 장기 사용자로 전기를 이용하고 이용료를 지불하는 방식이다.

5천억 달러 규모의 대형 사업은 막대한 자금이 필요하며, 과거 사모 펀드나 소규모 투자를 넘어선 큰 손이 요구된다. 이에 월가의 금융 플랫폼이 자금 조달에 참여하기로 결정했다. 이들은 사업의 규모와 안정성을 고려하여 투자 결정을 내릴 예정이다.

엔비디아의 채무 보증 축소는 순환 거래 우려 의식 때문이라는 보도가 나왔다. 세부 기사에서는 저번 오픈AI와의 거래처럼 조건부일 가능성이 높으며, 우선 5GW만 보증하고 나머지는 향후 결정할 것이라고 전해졌다. 이는 오픈AI에 대한 엔비디아의 신뢰도가 낮기 때문일 수도 있고, 순환 거래 우려를 의식해 보도 규모를 축소하려 한 것이라는 분석도 제기된다.

순환 거래라는 단어가 시장에서 큰 반발을 일으키는 이유는 2008년 리먼 사태의 경험 때문이다. 당시 주택 담보 대출인 MBS를 여러 등급으로 섞어 CDO를 만들었고, 이를 안전하다고 포장하며 또 다른 파생 상품을 만들었다. 여기에 지급 보증을 해주던 AIG 보험사가 심리 불안 하나로 연쇄 부도 위기에 처하면서 증시가 절반으로 폭락했다. 이러한 역사적 경험 때문에, 순환 거래는 심리 불안만으로도 연쇄 부도로 이어질 수 있는 위험한 상황으로 인식된다. 엔비디아가 채무 보증 규모를 줄이려 한 것도 이러한 우려를 의식한 것으로 보인다. 일각에서는 AI 데이터 센터에 대한 투자 붐을 일으키기 위해 엔비디아가 이번 프로젝트에 나섰던 것으로 해석하기도 한다.

AI 데이터 센터 프로젝트 비용은 주로 GPU와 메모리 구입에 사용된다. 전체 비용의 약 40%가 GPU 구입에, 20%가량은 메모리 구입에 할당되는 것으로 추정된다. 그 외 나머지 비용은 건설비와 기타 기계 구입에 쓰여 AI 데이터 센터를 완성하는 데 사용된다.

대규모 투자를 위해서는 빅테크 기업 자체의 현금만으로는 부족하며 월가의 투자가 필수적이다. 그러나 월가는 손해를 보지 않으려는 경향이 강하며, AI 데이터 센터에 700조 원을 투자한다면 연간 최소 70조 원 이상의 수익을 기대할 것이다. 문제는 해당 프로젝트의 주요 고객이 오픈AI인데, 오픈AI의 재정적 신뢰도가 높지 않다는 점이다. 과연 오픈AI가 정말 돈을 벌고 이용료를 꾸준히 지불할 수 있을지에 대한 의문이 월가의 투자를 망설이게 하는 요인으로 작용한다.

AI 데이터 센터를 건설한 회사는 오픈AI에게 렌트를 제공하고, 렌트 비용을 받아 대출 이자를 지급하는 금융 구조다. 월가는 이 대출을 바탕으로 투자자들에게 배당 수익을 넘겨주는 방식이다. 혹시라도 오픈AI가 돈을 갚지 못할 경우에 대비하여 엔비디아가 손실의 25%까지 채무 보증을 서는 조건이 포함되어 있었다. 그러나 이 보증 규모가 1,200억 달러로 줄어들게 된 것이다. 엔비디아의 채무 보증은 프로젝트의 리스크를 낮춰 대출 이자를 줄이는 효과가 있다. 이자 비용이 줄어들면 프로젝트의 마진이 개선되고, 이는 투자자들에게 더 매력적인 상품으로 인식되어 LP(출자자)들의 투자를 유도하게 된다.

만약 엔비디아의 채무 보증이 없다면, 프로젝트의 리스크가 증가하여 대출 이자가 상승하게 된다. 이자 비용이 수익을 잠식하게 되면 사업의 수익성은 크게 악화될 수 있다. 결국 신용도에 따라 이자율이 변동하기 때문에, 엔비디아의 신용 보강이 이 사업 구조를 문제없이 유지하는 핵심적인 요소로 작용해왔다.

클라우드 시장의 급격한 성장으로 대규모 투자가 필요했지만, 투자 자금 확보에 한계가 있었다. 여기에 월가가 투자를 약속하고 엔비디아가 채무 보증을 강화하면서 지난주 나스닥이 신고가를 기록하는 데 기여했다. 이처럼 메모리 반도체 판매처가 구체화되는 것은 관련 기업의 주가에도 긍정적인 소식으로 작용할 수 있다.

AI 데이터 센터의 안정적인 금융 상태를 유지하기 위해서는 세 가지 문제점이 발생해서는 안 된다. 첫째, 토큰 수익이 장기 렌트비보다 커야 한다. 장기 렌트 비용에는 건설비, 전기료, 운영비, GPU 및 메모리 가격, 그리고 대출 이자율 등이 포함되므로, 이러한 요소들이 수익성에 영향을 미친다.

오픈AI는 2030년까지 적자를 지속할 것으로 예상된다. 만약 오픈AI가 계속 적자를 면치 못한다면, 결국 누군가가 지분 투자를 통해 회사에 자금을 공급해야 한다. 그렇지 못할 경우 데이터 센터 사용료를 제대로 지불하지 못할 가능성이 커진다. 흑자 전환 시점이 아직 요원한 상황에서, 누군가의 지속적인 자금 지원 없이는 사업 유지가 어렵다.

월가가 대출 이자를 받지 못하게 되면 투자자들에게 이자와 배당을 지급할 수 없게 된다. 엔비디아는 채무의 25%까지 책임을 지지만, 그 이상 손실이 발생할 경우 월가가 직접적인 책임을 져야 한다. 엔비디아의 연간 영업 이익이 약 1,300억 달러임을 고려할 때, 2,500억 달러의 채무 보증은 거의 2년치 이익에 해당했으며, 1,200억 달러로 축소된 현재도 1년치 이익에 육박한다. 만약 이 보증이 현실화되면 엔비디아는 막대한 타격을 입을 수 있다.

최근 AI 토큰 인덱스가 30% 하락하는 등 시장 상황이 좋지 않다. 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 기업들은 비용을 절감하기 위해 노력하고 있다. 예를 들어, 토큰 사용량이 많아지면서 고성능 GPU는 미국산을, 저성능 GPU는 중국산을 사용하는 식으로 효율성을 추구하고 있다. 사용량은 늘어날 수 있지만, 저성능 GPU 사용이 늘어나면 공급업체의 수익성에는 불리할 수 있다.

두 번째 문제점은 GPU의 수명과 관련된 회계 처리다. 현재 대부분의 기업은 GPU 수명을 회계상 6년으로 잡고 비용을 상각한다. 즉, GPU 구입 비용을 6년간 나눠서 이익에서 차감하는 방식이다. 그러나 GPU 수명이 4년 이하로 단축되면 상각 비용이 1.5배로 증가하게 되어, 기업의 수익 마진이 감소하거나 수익이 발생하지 않을 가능성이 생긴다. 이는 기술 발전 속도가 빨라 GPU 교체 주기가 짧아질 경우 기업 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

세 번째는 투자 손실 발생 시의 파장이다. 투자 손실이 현실화되면 GPU 담보물 청산이 진행될 수 있다. AI 데이터 센터 대출 이자율이 9~18%로 높은 편인데, GPU 대출 마진콜이 발생하면 누군가 현금을 채워 넣어야 한다. 이미 그 단계까지 가면 AI 데이터 센터 운영사는 자금이 없으므로, 결국 채무 보증을 선 엔비디아가 25%까지 타격을 받고, 그 외 나머지 손실은 월가가 감당해야 한다. 이로 인해 LP들도 피해를 입게 되며, 시장 불안이 커지면 다른 투자 프로젝트에서도 자금이 빠져나가는 연쇄적인 문제가 발생할 수 있다.

현재 GPU 렌탈 시장에서는 B200 모델의 렌탈 가격이 지속적으로 상승하는 추세다. 반면 H200 모델은 8월 5일 기대감으로 급등했다가 다시 하락세로 전환되는 모습을 보였다. 램 인덱스를 보면 최근 다시 상승하여 B200의 가격 동향을 따르는 경향을 보이고 있다.

엔비디아가 AI 데이터 센터에 채무 보증을 한 것은 AI 시장의 확대를 위한 자신감을 심어주기 위한 조치로 해석된다. 가장 큰 비용이 들어가는 데이터 센터 프로젝트가 성공적으로 진행되면, 향후 다른 프로젝트들도 이와 유사한 방식으로 투자를 유치할 수 있게 될 것이다. 이는 곧 AI 분야가 선도 산업이 되어 다른 국가들도 AI 데이터 센터 구축에 관심을 갖게 하고, 월가의 투자와 지역 투자가 결합되어 AI 데이터 센터가 전 세계적으로 확산될 수 있는 구조로 이어질 수 있다.