장기 금리 상승, AI 탓은 얼마나 될까

출처: ING 리서치

이것이 장기물 금리에 몇 bp(베이시스포인트)의 영향을 주는지 수치로 제시하기는 늘 어렵다. 하지만 금리 상승 요인 중 하나가 아니라고 주장하기도 어렵다. 2026년 AI 외 분야의 회사채 발행이 줄었는데도 전체 회사채 발행은 여전히 크게 늘었고, 만기도 더 길어졌다. AI 투자 기업들은 필요한 규모와 만기를 확보하기 위해 은행 대출 대신 채권 발행을 택했다. 은행을 통했다면 은행의 조달 만기가 훨씬 짧아졌을 것이다(전통적인 은행의 만기 불일치). 은행 대출도 늘긴 했지만 채권 발행 증가 규모에는 한참 못 미친다. 결국 장기 자금 조달 수요 때문에 장기물 구간이 평소보다 더 큰 압력을 받고 있다.

그렇긴 해도 시장은 AI 관련 발행과 전반적인 회사채 발행을 꽤 잘 소화하고 있다. 만기가 길거나 AI와 관련된 채권일수록 신규 발행 프리미엄이 높아지는 경향이 있었다. 하지만 10bp 안팎 수준이어서 장기물 시장을 흔들 정도와는 거리가 멀다.

생산성 부문도 같은 방향으로 작용하지만, 실체는 불분명

AI가 약속하는 생산성 혁명은 자본과 노동의 생산능력을 모두 높일 것이다. 실제 지표에서 이를 확인하기는 어렵지만, 이론적으로 생산성이 높아지면 실질금리에 상승 압력이 생긴다. 이론적으로는 생산성이 높아지면 기대 자본수익률이 오르고, 이에 따라 투자 지출이 늘어난다. 그 투자를 발행 확대로 조달하면서 실질금리도 높아지는 구조다. 노동생산성 측면에서도 지식 기반 업무와 고객 지원, 특히 코딩 전반에서 생산성이 크게 높아졌다는 점은 부인하기 어렵다.

1990년대 말부터 2000년까지 이어진 닷컴 붐은 지금의 AI 붐과 닮은 점이 있다. 당시 10년물 실질금리는 4%였고, 10년물 국채 금리는 6%를 훌쩍 넘었다. 지금의 생산성 스토리는 당시보다 오히려 더 설득력이 있다고 볼 수도 있다. 현재 10년물 실질금리는 2.9%, 10년물 명목금리는 5.2%다. 2000년 수준보다 여전히 최소 100bp 낮은 셈이다. 좋든 싫든 생산성 때문에 실질금리가 오른다면, 이는 ’긍정적인’ 이유로 금리가 오르는 것으로 봐야 한다.

AI가 미치는 영향의 구성 비율

순수한 AI 영향은 다음과 같이 나눠 볼 수 있다.

1. 지출 부문 약 5%
2. 발행 부문 약 25%
3. 생산성 부문 약 70%

하지만 장기 금리에 영향을 주는 요인은 AI만이 아니다. 오히려 인플레이션과 재정적자라는 두 요인의 영향이 더 컸다고 본다.

AI가 전부는 아니다… 인플레이션과 재정적자도 함께 봐야

인플레이션과 재정적자라는 전통적인 요인을 빼고 장기 금리를 설명하기는 어렵다.

미국 재정적자 문제에서는 시장이 어떤 내러티브를 갖느냐, 그리고 부채 흐름을 어떻게 보느냐가 핵심이다. ING는 2024년 이 주제로 미국 특별 보고서를 냈다(보고서 보기). 최근에는 ING의 카스텐 브제스키, 제임스 나이틀리, 제임스 스미스가 범위를 넓힌 업데이트 보고서를 냈다(보고서 보기). 걸리는 부분은 올해 미 국채 발행이 지난해보다 늘지 않았고, 현금 기준 재정적자도 마찬가지라는 점이다. 시장이 우려하는 것은 미 의회가 부채 흐름을 개선할 조치에 의지를 보이지 않는다는 점이다. 그래서 ’내러티브’가 중요하고, 이 내러티브는 당분간 나아질 기미가 없다.

인플레이션 흐름도 중요하다. 팬데믹 충격으로 선진국 시장에서 다시 인플레이션이 생길 수 있는 환경이 만들어졌고, 이란 전쟁과 에너지 가격 급등이 여기에 다시 불을 붙였다. 다만 현재 미국 장기 금리 수준은 정상 수준을 조금 웃도는 정도로 돌아온 것에 불과하다. 10년물 기준으로 정상 수준보다 50bp 정도 높다. 자세한 내용은 여기에서 볼 수 있다. 앞으로 인플레이션은 2026년에는 상승 쪽으로 끈적하게 유지되다가 2027년 들어 둔화될 것으로 예상한다.

장기물 금리 상승을 이끄는 요인은?