AI 투자發 고금리 시대 오나

이러한 국채 금리 급등은 글로벌 금융 시장에 큰 파장을 일으키고 있으며, 향후 경제 불확실성을 높이는 요인으로 작용한다.

재닛 옐런 재무장관과 케빈 워시는 AI 생산성 향상에 따른 물가 하락이 장기적으로 금리 하락을 유도할 것으로 내다봤다.

AI가 경제 전반의 효율성을 높여 인플레이션 압력을 완화하고, 이는 결국 중앙은행의 금리 인하로 이어질 것이라는 낙관적인 시각이 지배적이었다.

현재 AI 산업에 대한 대규모 투자는 단기적인 자본 쟁탈전을 유발하여 시장 금리 상승의 주요 원인으로 작용하고 있다.

AI 관련 빅테크 기업들이 사업 확장을 위해 경쟁적으로 회사채를 발행하면서, 이는 전반적인 금리 상승 압력으로 이어진다.

빅테크 기업들의 AI 관련 회사채 발행 전망치가 2027년에는 무려 4,200억 달러에 달하며, 이는 올해보다 60% 증가한 수치이다.

더 나아가 2030년까지 AI 관련 부채 발행 규모는 4조 1천억 달러에 이를 것으로 예측되며, 이는 GDP 대비 AI 투자 비중이 2027년 2.5%, 2028년 2.7% 수준으로 증가하는 것을 의미한다.

현재 AI 투자는 GDP 대비 2.5%를 넘어섰는데, 이는 닷컴 버블 당시 GDP의 1% 수준이었던 것과 대조된다.

이처럼 천문학적인 AI 투자 규모는 과거의 어떠한 기술 혁명 시기보다도 강력한 자본 수요를 일으키며 시장에 영향을 미친다.

연방준비제도(연준)가 예상하는 중립 금리가 불과 3년 만에 2.5%에서 3.2%로 0.7%포인트 상승했다.

이는 자금 수요 증가에 비해 공급이 부족해 돈값이 오르는 기조적 변화가 발생했음을 시사하며, 물가 상승이 금리 인상을 필수적으로 동반하는 구조적 특성이 확인되고 고금리가 새로운 표준이 될 수 있다는 분석이 나온다.

마이크로소프트의 올해 생산 설비 투자액 720억 달러 중 250억 달러가 순수하게 부품 가격 상승으로 인한 것이었다.

또한 데이터 센터의 전력 수요가 급증하면서 일부 지역에서는 전기요금이 상승하는 현상이 나타나고 있다.

미국 하원은 데이터 센터 전력망 확충 비용을 기업에 부담시키는 법안을 417대 3의 압도적인 찬성으로 통과시켜, 전력 인프라 비용 부담이 가중될 수 있음을 시사했다.

투자등급 회사채의 평균 가산 금리가 0.78%인 반면, AI 관련 회사채는 1.15%포인트로 더 높게 책정된다.

이는 AI 기업들에 대한 시장의 위험 인식이 확대되고 있으며, 투자자들이 더 높은 위험 프리미엄을 요구한다는 점을 보여준다.

미국의 10년물 국채 금리가 5.2%에 도달하면서 S&P 500 기업들의 이익률과 유사한 수준을 보이고 있다.

이로 인해 위험 자산인 주식과 안전 자산인 국채의 수익률이 같아지며 투자 결정에 혼란이 가중되고, 실질적으로 주식 보유에 대한 추가 보상이 사라지는 현상이 나타난다.

알파벳은 2분기에 사상 최대 순익인 1,121억 달러를 기록했으나, 이 중 지분 평가 이익 비중이 커 실제 현금 흐름은 391억 달러에 불과했다.

설비 투자액 449억 달러를 고려하면 59억 달러의 현금 흐름 적자를 기록했으며, 이를 메우기 위한 장기 회사채 발행이 증가하는 추세이다.

오라클과 같은 기업들 역시 계약 체결액 대비 실제 1년 내 매출 반영 비중이 13%에 그치는 등, 현금 흐름 확보에 대한 의구심이 커지고 있다.

오라클의 뉴멕시코 데이터 센터가 제때 전력에 연결되지 못하며 가동 차질을 빚고 있다.

이는 주민 반대와 중간선거의 영향으로 전력 확충 압박이 발생했기 때문으로, 오라클의 매출 계약 이행 여부와 현금 흐름 확보에 대한 시장의 의구심을 증폭시킨다.

5년 전 0.99%에 불과했던 미국의 10년물 국채 금리가 현재 5.2%로 급등하며, 기업들의 부채 상환 압박이 커졌다.

저금리 시기에 발행했던 회사채의 만기가 도래하면 훨씬 높은 금리로 재발행해야 하는 상황에 직면하고, 이는 기업의 매출 현금화 능력에 대한 의혹을 증대시킨다.

클로드와 오픈AI 등 주요 AI 프론티어 기업들이 개발 속도 조절 발언을 했으나, 이는 실질적인 지연 의도보다는 자금 부담에 대한 우려를 표명한 것으로 해석된다.

상대 기업이 투자를 지속하는 한 자신들만 멈출 수 없는 악순환에 빠져 있으며, 이로 인한 자금 조달 비용 상승과 치킨 게임으로 구조조정 가능성이 커지고 있다.

결국 실탄이 먼저 고갈되는 기업이 도태되는 승자독식의 구조가 AI 산업에서 강화되고 있다.

생산성 향상은 기업의 비용 하락, 물가 안정, 그리고 금리 하락으로 이어지는 선순환을 유도한다.

과거 1995년부터 2000년까지 미국 생산성이 연평균 2.5% 성장했던 사례처럼, AI 투자가 실제 생산성 향상으로 연결되어야만 현재의 금리 상승 악순환을 끊을 수 있을 것이다.

진정한 생산성 향상을 위해서는 창조적 파괴와 새로운 시스템 구축이 수반되어야 한다.

과거 PC 혁명 당시 생산성 향상이 1.1%포인트 상승에 그쳤던 점을 감안할 때, 현재 미국의 부채와 회사채 발행 규모를 고려하면 금리 하락을 위해서는 최소 4~5% 수준의 생산성 향상이 필요하다.

베센트는 AI 생산성 향상을 근거로 추가 금리 인상이 불필요하다고 주장하며, 1996년 그린스펀 의장이 기술 혁신으로 인한 생산성 증가를 예측해 금리를 올리지 않았던 사례를 언급했다.

1996년 IT 혁명으로 생산성이 두 배로 증가하며 금리 인상 없이 호황을 누렸던 것처럼, AI가 유사한 경로를 밟는다면 생산성 향상이 금리 상승의 악순환을 끊을 수 있다는 전망을 내놓았다.

2026년은 물가 불안과 유가 충격이 지속되는 시점으로, 과거 1847년 영국 경제가 겪은 철도붐 당시의 위기와 유사할 가능성이 거론된다. 당시 영국은 GDP의 8%를 철도에 투자했으나, 생산성 향상이 금리 인상 속도를 따라가지 못해 기업 파산과 경제 붕괴로 이어졌다. 호르무즈 해협발 유가 충격과 고유가 지속 여부가 금리 정책의 핵심 변수로 지목된다.

2026년 현재 물가 불안과 유가 충격이 지속되는 상황은 1847년의 위기와 유사할 가능성을 내포한다.

호르무즈 해협발 유가 충격과 고유가 지속 여부가 향후 금리 정책의 주요 변수로 작용할 것으로 분석된다.

미국의 고금리는 AI 인프라 투자 기업들의 자금 사정을 악화시키고, 이는 한국의 HBM 관련주에 직접적인 영향을 미친다.

기업들이 돈을 빌려 투자하기 때문에 금리에 민감해질 수밖에 없으며, 치킨 게임에서 누군가 밀려나면 계약 이행이 불확실해질 것이라는 두려움이 작용하여 금리 상승 시 한국 주가가 미국보다 더 큰 조정을 받는다.

특히 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입이 10월 중순에 종료될 예정이어서, 이 시점이 향후 주가 유지의 시험대가 될 것으로 보인다.