AI 투자 3,000억달러가 장부 밖으로 이동하고 있다

데이터센터의 빚은 누구의 빚일까

AI boom 초반의 돈 흐름은 단순했다. 빅테크가 데이터센터를 짓고 GPU를 사면 CAPEX가 늘고 현금이 빠져나갔다. 이제 프로젝트 하나가 수백억달러 규모가 되면서 금융구조 자체가 바뀌고 있다.

SPV는 Special Purpose Vehicle, 즉 특정 프로젝트를 위해 만든 별도 법인이다. 이 법인이 데이터센터를 짓고 빚을 낸다. 빅테크는 시설을 빌려 쓰거나 장기 계약을 맺는다. 필요하면 자산의 미래 가치가 일정 수준 아래로 떨어질 때 손실 일부를 메워주는 residual value guarantee, 잔존가치 보증을 붙인다.

이 구조는 이상한 금융기법이 아니다. 부동산, 항공기, 발전소, 통신 인프라에서 오래 사용해온 방식이다. 자산을 직접 소유하지 않아도 필요한 서비스를 확보하고, 위험과 자본을 여러 투자자에게 나눌 수 있다.

3,000억달러는 ‘숨겨진 부채’가 아니다

가장 먼저 선을 그어야 한다. FT가 말한 약 3,000억달러는 빅테크가 몰래 감춘 확정 부채 3,000억달러가 아니다. 여러 AI 프로젝트의 보증과 잠재적 지원 노출을 합친 개념에 가깝다. 보증은 특정 조건이 충족될 때만 현금 유출로 이어진다.

Meta의 Louisiana Hyperion 프로젝트가 좋은 예다. Meta와 Blue Owl은 약 270억달러 규모 개발을 위한 합작구조를 만들었고, Meta는 완공 후 시설을 임차한다. Meta 공시에 따르면 잔존가치 보증의 총 한도는 약 280억달러이며 시간이 지나며 줄어든다. 다만 지급은 임대 종료나 미갱신, 자산가치 하락 등 조건이 겹쳐야 한다. Meta는 현재 지급 가능성이 높지 않다고 판단해 관련 부채를 인식하지 않았다.

그러나 경제적 위험이 0이 된 것은 아니다. 신용평가사가 이런 구조를 보는 방식이 그 점을 보여준다. S&P Global Ratings는 장기 리스, 보증, 기타 계약상 의무가 현금 유출 가능성을 만들면 신용분석에서 debt-like obligation으로 조정해 본다.

CAPEX가 줄어든 것이 아니라, 자금 조달 방식이 바뀐다

여기가 이번 뉴스의 핵심이다. 빅테크의 reported CAPEX 증가율이 어느 순간 둔화하더라도, 그것만 보고 AI 인프라 투자가 꺾였다고 판단하면 틀릴 수 있다. 기업이 직접 자산을 사는 대신 SPV가 사고, 기업은 리스와 보증으로 compute를 확보할 수 있기 때문이다.

S&P는 이미 2026년과 2027년에 대형 hyperscaler들의 AI 투자 부담이 현금흐름을 압박하고, debt, lease, guarantee와 각종 구조화 금융의 중요성이 커질 것으로 보고 있다. 다시 말해 AI 산업은 기술주 분석만으로는 부족한 단계로 들어갔다. 데이터센터는 점점 기술자산이면서 동시에 부동산, 전력 인프라, 신용상품이 되고 있다.

진짜 위험은 ‘수요 감소’보다 잔존가치가 동시에 무너질 때 커진다

이 구조가 잘 작동하는 동안에는 모두에게 이점이 있다. 빅테크는 자본효율을 높이고, 금융회사는 장기 인프라 자산을 얻고, 개발사는 대형 프로젝트를 추진할 수 있다.

문제는 스트레스 상황이다. AI 수요가 기대보다 느려지고, GPU 세대교체가 빨라져 중고가치가 떨어지고, 특정 지역의 데이터센터가 과잉공급되고, 전력 연결까지 지연된다고 가정해보자. 프로젝트의 현금흐름과 담보가치가 동시에 약해진다. 그러면 SPV의 차환비용이 올라가고 보증의 경제적 가치가 커진다.

그렇다고 이를 2008년 금융위기와 바로 연결하는 것도 무리다. 현재 대형 AI 데이터센터에는 실제 hyperscaler 수요와 장기 계약이 존재하고, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta 같은 기업의 현금창출력도 당시 subprime borrower와 비교할 대상이 아니다. Moody’s도 2026년 신규 데이터센터 물량의 상당 부분이 hyperscaler에 선임대돼 있어 단순 공실 위험은 제한적이라고 본다. 대신 몇몇 대형 고객에 대한 집중도가 새로운 위험이 된다.