연준의 금리 인상, AI 주도 경제 붕괴 위험

연방공개시장위원회(FOMC)는 최근 12대 0으로 금리 인상을 결정하며 3년 만에 첫 인상을 기록했습니다. 이 결정은 금리 조정을 보류하는 데 찬성한 다수(9대 3)였던 7월 투표와는 극명한 대조를 이룹니다.

케빈 워시(Kevin Warsh) 연준 의장은 이러한 전환이 지속적인 인플레이션과 초과 수요에 대한 불충분한 억제 때문이라고 밝혔습니다. 동시에 10년 만기 국채 수익률은 5%를 넘어 2007년 이후 볼 수 없었던 수준에 도달했습니다.

뉴욕 연준의 연구에 따르면, 이러한 14개 사이클 중 10개는 최종 금리 인상 후 18개월 이내에 경기 침체를 초래했습니다. 지난 50년 동안 이러한 긴축 이후 '연착륙'을 겪은 기간은 세 번에 불과했으며, 이는 경기 침체를 피하는 것의 어려움을 강조합니다.

역사적으로 연방준비제도의 금리 인상은 주택담보대출 비용을 증가시켜 주택 시장 활동을 둔화시킴으로써 경제를 진정시키는 것을 목표로 했습니다. 이러한 메커니즘은 이제 '금리 고정' 현상으로 인해 덜 효과적입니다.

현재 주택담보대출 보유자의 약 78%는 6% 미만의 금리를 가지고 있으며, 절반은 4% 미만의 금리를 누리고 있습니다. 이는 주택 판매를 꺼리고 더 높은 금리의 새로운 주택담보대출을 받는 것을 주저하게 만들어 기존 주택 판매량이 연간 400만 건으로 감소했습니다. 이는 15년 평균인 500만 건을 크게 밑도는 수치입니다.

JP모건은 글로벌 데이터 센터 구축에 2030년까지 약 5조 달러가 소요될 것으로 추정하며, 컬럼비아 대학 연구에 따르면 이는 2032년까지 미국 연간 GDP의 2.8%를 차지할 수 있습니다. 이러한 투자 규모는 국가 철도 시스템 및 고속도로와 같은 역사적인 인프라 프로젝트를 압도합니다.

AI 중심의 기술 기업들은 광범위한 개발 계획에 자금을 조달하기 위해 약 5조 5천억 달러를 필요로 합니다. 그러나 내부 현금 흐름과 주식 매각 대금은 이 막대한 자금 요구 사항의 약 25%만을 충당합니다.

JP모건은 나머지 4조 달러의 자본이 차입되어야 할 것으로 예상합니다. 외부 자금 조달에 대한 이러한 상당한 의존성으로 인해 이들 기업은 자금 부족을 메우기 위해 점차 채권 시장에 의존하게 되었습니다.

이러한 성장은 AI 투자를 위한 부채 의존도가 커지고 있음을 보여줍니다.

채텀 파이낸셜(Chatham Financial)은 올해 AI 인프라 지출이 8,300억 달러를 넘어설 것으로 예상하는데, 이는 미국 전체 투자 등급 채권 시장 규모의 절반에 해당하는 수치입니다. 뱅가드(Vanguard)는 연간 자본 지출이 향후 3년 동안 1조 달러를 초과할 것으로 예측합니다.

2025년 AI 버블 내 기업들은 930억 달러 규모의 채권을 발행했으며, 이는 2020년 350억 달러에서 크게 증가한 수치이며, 올해 7월까지 발행액은 1,320억 달러에 달했습니다.

채텀 파이낸셜(Chatham Financial)은 현재 AI 인프라 지출이 올해 8,300억 달러를 넘어설 것으로 추정하는데, 이는 미국 전체 투자 등급 채권 시장의 절반이자 전체 레버리지론의 3분의 2에 해당하는 금액입니다. 이러한 지출 규모는 전체 고수익 채권 시장의 합계마저 초과합니다.

뱅가드(Vanguard)는 AI 중심 기업의 자본 지출이 향후 3년 동안 매년 1조 달러를 초과할 것으로 예상하며, 이는 상당한 재정 자원에 대한 지속적인 필요성을 보여줍니다.

이러한 광범위한 구축은 일회성 자본 주입이 아니라, 10년의 나머지 기간 동안 매년 지속될 것으로 예상되는 채권 시장에 대한 반복적인 약속입니다.

결과적으로 자본 비용은 사소한 고려 사항에서 이러한 대규모 AI 프로젝트의 실행 가능성과 성공을 결정하는 핵심 요소로 발전했습니다.

이들 기업은 현재 조정된 수익 1달러 중 42센트를 이자 비용으로 지출하고 있어 AI 인프라 투자의 경제적 실행 가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

시장은 건설이 계속되는 동안에도 이러한 프로젝트가 수익성이 없어지는 가격대에 대한 암묵적이지만 커지는 우려 속에서 이러한 자산의 가치를 적극적으로 재평가하고 있습니다. 컴퓨팅 가격 책정 회사인 메르카투스(Mercatus)는 현재 이러한 중요한 경제적 임계점을 모델링하고 있습니다.

AI GPU 클러스터는 수익성을 유지하기 위해 정밀한 자본 비용 임계값이 필요하며, 이러한 투자의 손익분기점은 약 11%로 추정됩니다.

기존 기업은 일반적으로 6~8%로 새로운 거래를 확보하는 반면, 중견 기업은 10~14%의 금리에 직면하고 초기 기업은 15~20%를 지불합니다. 이러한 가격 구조는 높은 차입 비용으로 인해 시장의 하위 계층을 사실상 수중으로 밀어 넣습니다.

AI 기업의 차입 비용은 변동 금리와 부채 만기/롤오버라는 두 가지 주요 메커니즘을 통해 재설정될 수 있어 지속적인 재정 변동성을 야기합니다.

코어위브(CoreWeave)와 같은 기업의 대출은 변동 금리에 연동되어 있어 연준의 금리 인상과 함께 비용이 즉시 증가합니다. 또한 고정 금리 채권은 만기 시 잠재적으로 훨씬 높은 시장 금리로 재융자해야 하며, 1983년 이후 평균 긴축 사이클은 비용에 3%포인트 이상을 추가했습니다.

이러한 변화는 AI 인프라와 같은 부문에서 부채에 대한 막대한 현재 수요가 상승하는 금리 사이클과 직접적으로 충돌하여 미래 기술을 구축하려는 기업에 대한 재정 압박을 심화시키고 있음을 의미합니다.

AI 데이터 센터 지출은 연간 GDP의 0.85% 비율로 확장되고 있으며, 이는 2002년에서 2005년 사이에 관찰된 주택 붐의 약 두 배에 달하는 속도입니다.

민간 데이터 센터 건설은 현재 연간 750억 달러에 달하며, 이는 전년 대비 57% 증가한 수치이며 전통적인 사무실 건물 건설 지출을 넘어섭니다. 이러한 상당한 투자는 AI 구축이 현재 미국 경제 성장의 핵심 동력임을 강조합니다.

기록된 데이터상 처음으로 이들 기술 기업은 마이너스 잉여 현금 흐름을 경험하고 있으며, 이는 부채 조달에 대한 의존도가 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 의존도 증가는 자금 조달 비용이 계속 상승함에 따라 금리 인상에 매우 취약하게 만듭니다.