AI 투자수익률 논쟁, 핵심 인프라의 가치를 놓치고 있다

수년 동안 하이퍼스케일러들은 인프라 투자를 대부분 영업현금흐름(Operating Cash Flow)으로 충당해 왔다. 그러나 이제 그 구조가 바뀌고 있다.

AI 인프라 구축 속도가 빨라지면서 예상 설비투자(CapEx)가 자체 현금창출 능력을 뛰어넘기 시작했기 때문이다.

당사 분석에 따르면 2030년까지 AI 및 데이터센터 관련 부채 조달 규모는 4조1,000억 달러에 달할 전망이다. 이는 기존 추정치에서 크게 상향 조정된 수치다.

프로젝트의 총사업비 대비 대출 비율(Loan-to-Cost, LTC)은 평균 85%를 웃돌고 있으며, 일부 프로젝트는 90%를 초과하고 있다.

또한 2026년 미국 하이퍼스케일러들의 회사채 발행 규모는 약 1,500억 달러, 해외에서는 이에 상응하는 약 1,000억 달러 규모가 추가 발행될 것으로 예상된다. 향후 5년간 **우량 회사채(High-Grade Corporate Debt)**는 데이터센터 자금 조달의 2조1,000억 달러 이상을 담당할 것으로 전망된다.

이를 이해하기 위한 적절한 비유가 있다. AI 인프라를 소프트웨어 기업이 아니라 상업용 부동산에 가깝다고 생각하면 된다.

예를 들어 메가와트(MW)당 1,500만 달러를 투자한 데이터센터가 시가총액을 2,500만 달러 늘리는 효과를 가져올 수 있다. 이는 즉각적인 투자수익률 때문이 아니라, 핵심 인프라를 보유함으로써 미래에 확보할 수 있는 다양한 사업 기회(옵셔널리티)에 시장이 높은 가치를 부여하기 때문이다.

특히 주목할 점은 하이퍼스케일러들이 단순히 인프라를 구축하는 데 그치지 않고, 자금 조달에도 직접 참여하고 있다는 사실이다.

Microsoft, Google, Amazon은 장기적인 데이터센터 용량 확보 계약을 통해 인프라 프로젝트의 위험을 낮추고, 제3자 데이터센터 운영업체들의 자금 조달 비용을 절감하는 동시에 인프라 구축 속도를 높이고 있다.

즉, 세계 최대 AI 기업들은 더 이상 인프라의 단순한 소비자가 아니다. 이제는 자본 구조(Capital Structure)의 일부로 기능하기 시작했다.

결국 자본에 대한 접근성(Access to Capital)은 새로운 경쟁우위(Competitive Moat)로 떠오르고 있다. 이는 단순히 수익성을 높이기 때문이 아니라, 누가 AI 인프라를 실제로 구축할 수 있는지를 결정하는 핵심 요소가 되고 있기 때문이다.

최근 열린 웨비나에서 창립자이자 최고투자책임자(CIO)인 Ivana Delevska는 모든 투자자들이 궁금해하는 질문을 받았다.

"AI 산업은 언제 투자수익률(ROI)을 본격적으로 창출하게 될까?"

그의 답변은 명확했다.

하이퍼스케일러들은 이미 지금 ROI를 창출하고 있다. 다만 그에 앞서 막대한 선행 투자를 감수해야 할 뿐이다.

클라우드 매출 성장 역시 하드웨어 투자가 없었다면 불가능했을 것이다. 그리고 그 투자는 시간이 지날수록 복리처럼 효과를 키우고 있다. 실제로 이익은 꾸준히 증가하고 있다. 다만 투입되는 자본 규모가 워낙 크기 때문에, 투자수익률이 투자 속도를 따라가지 못하는 것처럼 보일 뿐이다. 결국 수익을 거두기 위해서는 먼저 인프라를 구축해야 한다.

수치도 이를 뒷받침한다. 주요 하이퍼스케일러들의 영업현금흐름은 2027년까지 9,000억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 이들은 불확실한 미래에 베팅하는 기업이 아니다. 현재 대규모 수익을 창출하는 동시에, 그 수익으로 다음 성장 단계를 위한 투자를 이어가고 있다.

한 단계 아래인 네오클라우드(NeoCloud) 기업과 데이터센터 운영업체들도 장기 계약을 확보하며 안정적이고 예측 가능한 수익을 올리고 있다. 특히 인프라 프로젝트가 원활하게 자금을 조달할 수 있는 이유는, 전력을 구매하거나 데이터센터 용량을 장기간 임차하는 오프테이커(Offtaker)—대부분 하이퍼스케일러—의 신용도가 매우 우수하기 때문이다.

반면 ROI에 대한 진짜 의문은 AI 모델 계층(Model Layer)에 남아 있다.

Anthropic, OpenAI를 비롯한 주요 AI 모델 기업들은 이미 의미 있는 매출을 창출하고 있다. 그러나 막대한 컴퓨팅 투자 비용을 정당화할 만큼 충분한 투자수익률을 장기적으로 실현할 수 있을지는 아직 입증하지 못했다.

이는 과거 기술 사이클 초기에 하이퍼스케일러들이 처했던 상황과 매우 흡사하다. 오늘날 AI 모델 기업들은 당시 초기 클라우드 기업들과 마찬가지로 대규모 자본을 소진하며 인프라를 구축하고, 플랫폼이 성숙할수록 경제성이 개선될 것이라는 가정에 투자하고 있는 단계다.

당사의 분석 역시 비슷한 결론에 도달한다. 현재 AI 생태계는 아직 최종 사용자(End User) 매출만으로 완전히 뒷받침되는 구조는 아니다. 그렇다고 단순한 투기 국면으로 치부할 수도 없다.

2030년으로 예상되는 매출 규모를 적용하면 투자 수익성은 훨씬 개선되는 것으로 나타난다. 다만 이는 AI 관련 매출이 계속 확대되고, 동시에 컴퓨팅 효율성이 지속적으로 향상된다는 전제 아래에서만 가능한 시나리오다.