하이퍼스케일러의 공격적 지출과 AI 순환 금융을 경계해야 하는 이유, 그럼에도 AI 붐이 앞으로 수년간 이어질 수 있는 이유, 그리고 최선의 투자 기회는 어디에 있는가.
모든 거대한 기술 사이클에는 두 가지 이야기가 동시에 펼쳐진다. 첫째는 기술 자체에 관한 이야기다. 대개 이 기술은 초기 옹호론자들이 상상했던 것보다 훨씬 더 혁신적인 것으로 판명된다. 둘째는 그 기술에 돈을 대는 자본에 관한 이야기다. 이 자본은 대개 회의론자들이 우려했던 것보다 훨씬 더 과도한 것으로 드러난다. 첫 번째 이야기를 두 번째 이야기와 혼동한 투자자들은 종종 혹독한 대가를 치렀다. 반면 기술 자체를 외면한 투자자들은 한 세대에 한 번 올까 말까 한 기회를 놓쳤다.
2026년 가을의 인공지능(AI)도 이 패턴에 들어맞는다. 프런티어 AI 연구소들이 내놓는 사용량과 매출 지표는 소프트웨어 역사상 유례가 없는 수준이다. 그러나 미국 대형 하이퍼스케일러들은 내년 설비투자(CAPEX)에 1조 달러 가까이 쏟아부을 전망이며, 이 자금은 갈수록 부채에 의존하고 있다. 이들이 계약을 확보한 수주잔고의 상당 부분은 막대한 인프라 투자를 약정한 두 프런티어 AI 기업에 달려 있다. 그런데 이 두 기업 역시 자금 일부를 자사 공급업체로부터 조달하고 있다. AI는 앞으로 수년간 성장할 수 있겠지만, 투입되는 자본에서 최종적으로 누가 수익을 거둘지는 여전히 불확실하다.
슈퍼 사이클: 수요는 실재하며, 수익화 되고 있다
전례 없는 매출 성장
앤트로픽(Anthropic)의 연환산 매출은 2025년 12월 약 90억 달러에서 2026년 9월 약 740억 달러로 급증했으며, 연말에는 1000억 달러에 육박할 것으로 예상된다. 오픈AI(OpenAI)의 연환산 매출은 약 500억 달러 수준이다. 이와 비슷한 속도로 성장한 소프트웨어 기업은 지금까지 단 한 곳도 없었다. 토큰 수요는 지난해 12월 이후 약 18배 늘어난 것으로 추산된다.
기업들의 AI 도입은 아직 초기 단계다. 직원 1인당 월간 토큰 지출 중앙값은 여전히 11달러를 밑돈다. 반면 기업의 평균적인 AI 활용 사례는 토큰 비용 2~5달러로 약 55달러의 효익을 창출한다. 오픈라우터(OpenRouter)에서 프런티어 모델이 처리하는 토큰은 전체의 11%에 불과하지만, 이들이 창출하는 것으로 추정되는 매출은 전체의 약 4분의 3에 달한다.
인프라 구축의 경제학
설비가 제대로 활용되기만 한다면 경제성은 양호하다. 미국 반도체·인프라 소프트웨어 대기업 브로드컴(Broadcom)의 혹 탄 최고경영자(CEO)는 AI 컴퓨팅 용량 1기가와트(GW)당 연간 약 300억 달러의 매출이 발생한다고 추산한다. 이 가운데 약 100억 달러는 전력, 클라우드, 칩, 메모리로, 나머지 약 200억 달러는 그 위에 구축되는 모델과 애플리케이션으로 돌아간다. 따라서 관건은 시장에 얼마나 많은 기가와트가, 얼마나 빨리 필요하냐는 것이다.
현재로서는 수요가 공급을 계속 웃돌고 있다. 마이크로소프트(MS) 최고재무책임자(CFO)는 그래픽처리장치(GPU) 현물 가격에서도 공급 부족이 확인된다고 밝혔으며, 애저(Azure) 성장률은 43%로 가속화됐다. 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 분기 매출은 전년 동기 대비 두 배 늘어난 960억 달러를 기록했으며, 회사는 내년에도 공급 제약이 이어질 것으로 예상했다. 또한 설비투자 대부분은 수명이 짧은 서버에 투입되기 때문에 수요가 약해지면 신속하게 투자 속도를 늦출 수 있다.
에이전트와 차세대 수요 물결
챗봇에서 자율형 AI 에이전트로의 전환은 이번 사이클을 현재 예상보다 더 길게 연장할 수 있다. 필요한 컴퓨팅 인프라의 구성도 달라진다. AI 학습에는 통상 GPU 7~8개당 중앙처리장치(CPU) 1개가 쓰이지만, 추론에서는 GPU 1~3개당 CPU 1개가 필요하다. 에이전틱 AI 워크로드는 GPU 1개당 CPU 1개 이상을 요구할 수 있다. 컴퓨터 프로세서 등 반도체를 설계하는 미국 기술기업 AMD는 서버용 CPU 시장이 2025년 약 260억 달러에서 2030년 2200억 달러까지 커질 수 있다고 전망하고 있다.
에이전트들은 서로 소통하기 때문에 네트워킹, 광통신, 메모리 수요도 함께 늘어난다. 메모리 가격은 사이클 저점 대비 7배 올랐다.
닷컴 버블과 다른 이유
이번 사이클은 세 가지 측면에서 다르다. 첫째, 최대 AI 투자자들은 수익성 높은 핵심 사업을 보유하고 있으며 기업 실적도 견조하다. 2026년 3분기 S&P 500 기업 이익은 전년 동기 대비 약 30% 증가할 것으로 예상되며, 이를 기술 업종(65% 증가)이 주도하고 있다. 둘째, 수요가 프런티어 연구소를 넘어 확산되고 있다. 팔란티어(NASDAQ:PLTR)는 2분기 매출이 93% 증가했다고 발표했고, 데이터브릭스(Databricks)는 80% 넘는 성장세를 보이고 있다. 셋째, 범용 기술이 가져오는 생산성 향상은 언제나 가시화되기까지 시간이 걸렸다. 공장들이 전기 모터를 중심으로 재편되는 데에도 수십 년이 필요했다.
슈퍼사이클은 밸류에이션이 과도해 보인다는 이유만으로 끝나는 경우가 드물다. 수요가 멈추거나 자금 조달이 막힐 때 끝난다. 현재 수요는 여전히 가속하고 있으며, 자금 조달 역시 이전보다 빡빡해지고 방식이 복잡해졌을 뿐 여전히 가능하다. 이는 취약점을 분명히 인식하되 투자를 유지해야 한다는 근거가 된다.
리스크 지도 그리기
비관론을 보다 명확히 평가하기 위해 8가지 핵심 리스크를 주가에 미치는 영향에 따라 네 가지 범주로 나눠볼 수 있다. 수요가 기대에 못 미칠 수 있고, 투자한 쪽이 가치를 가져가지 못할 수 있으며, 공급이 속도를 따라가지 못할 수 있고, 광범위한 충격이 업종 전체를 한꺼번에 덮칠 수도 있다.
수요
간과되고 있는 단기 리스크 중 하나는 ’토큰맥싱(tokenmaxxing)’, 즉 직원 1인당 AI 사용량이 정체될 가능성이다. 다만 효익 대비 지출이 여전히 낮다는 점을 감안하면 현재로서는 리스크가 제한적인 것으로 보인다. 고용은 보다 장기적인 과제다. 스탠퍼드대학교와 미국 급여·인사관리 서비스 전문기업 ADP의 연구에 따르면, AI에 노출된 직종에서 22~25세 고용은 2022년 말 이후 약 6% 감소했다. 기업 실적에 미치는 영향은 아직 제한적이지만, 2027~2028년에는 정치적 파장이 더 커질 수 있다.
가치 포착
핵심 리스크는 바로 여기에 있다. 시장 컨센서스에 따르면 4대 하이퍼스케일러의 설비투자는 2026년 약 7230억 달러에서 2027년 9930억 달러로 늘어날 전망이다. 글로벌 투자은행·금융서비스 기업 제프리스(Jefferies)에 따르면 이들의 분기 합산 잉여현금흐름은 2025년 4분기 600억 달러에서 2026년 2분기 70억 달러로 급감했다. 이에 따라 부채 발행도 가속화되고 있다. 오라클(Oracle)을 포함한 하이퍼스케일러들은 올해 들어 지금까지 약 2290억 달러 규모의 투자등급 회사채를 발행했다. 2025년 한 해 전체 발행액(1080억 달러)의 두 배를 웃도는 규모다. 인프라 구축 자금이 이익에서 약속으로 옮겨가고 있는 셈이다.
경쟁 역시 AI의 경제성을 좌우하고 있다. 중국의 오픈웨이트 모델은 저가 대안에서 실질적인 경쟁자로 진화했다. 이들 모델은 현재 오픈라우터 토큰의 절반 이상을 처리하고 있으며, 가격은 미국 프런티어 모델보다 최대 150배 저렴하다. 다만 매출 비중은 약 4%에 불과하다. 오케스트레이션 플랫폼은 고객의 협상력을 높이고 있다. 각 요청을 작업 수행이 가능한 가장 저렴한 모델로 배분하면 기업들은 비용을 40~50% 절감할 수 있다. 두 흐름 모두 가격은 물론 프런티어 모델 개발사가 가져가는 매출 몫에도 압박으로 작용할 수 있다.
이 같은 복합적인 영향은 이미 수익률에서 드러나고 있다. 하이퍼스케일러의 실현 투하자본이익률(ROIC)은 약 40%에서 약 25%로 떨어진 것으로 추정된다.
자본 순환 고리: 누가 누구에게 비용을 지불하는가
이번 사이클에서 가장 우려되는 대목은 금융 구조의 순환성이다. 엔비디아 같은 반도체 기업이 프런티어 AI 연구소에 투자한다. 이들 연구소는 클라우드 업체 및 네오클라우드와 다년간 컴퓨팅 계약을 맺는다. 클라우드 업체들은 계약 이행을 위해 칩을 사들이고, 여러 경우 같은 연구소의 지분까지 보유하고 있다. 엔비디아 한 곳만 해도 프런티어 연구소에 약 500억 달러를 투자했으며, 파트너사들과 함께 약 5000억 달러 규모의 금융 플랫폼을 구축했다.
개별 거래를 들여다보면 공급업체들이 고객사의 자본 구조에 얼마나 깊숙이 들어가 있는지 알 수 있다.
- 공급업체가 주주로: 오픈AI에 최대 1000억 달러를 투자하겠다는 엔비디아의 투자의향서(LOI)는 최종적으로 300억 달러 규모의 지분 투자로 이어졌다.
- 공급업체가 대주로: 브로드컴은 앤트로픽 주식으로 전환 가능한 채권을 최대 420억 달러어치 보유하고 있다. 이는 앤트로픽이 브로드컴과 맺은 1250억 달러 규모 텐서처리장치(TPU) 리스 약정의 약 3분의 1에 해당한다.
- 공급업체가 보증인으로: 엔비디아는 오픈AI 오하이오 캠퍼스의 20년 리스 계약에 대해 최대 1050억 달러의 잔존가치를 보증하고 있다.
- 사모신용이 리스크 일부를 떠안아: 블랙스톤(Blackstone)은 브로드컴과 앤트로픽이 참여한 600억 달러 규모 자금 조달 패키지 가운데 180억 달러 규모의 후순위 트랜치를 주도하고 있다.
관련 금액은 천문학적이다. 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 오라클의 잔여이행의무(RPO)는 2026년 2분기 말 약 2조3000억 달러로 1년 새 186% 급증했다. 제프리스의 크리스 우드 투자전략가는 이 수주잔고의 약 절반이 오픈AI와 앤트로픽 몫이라고 추산한다. 이는 두 회사 연환산 매출 합계의 약 10배에 해당하는 규모다. 사실상 클라우드 업체들이 향후 막대한 자금 조달이 필요한 소수의 AI 기업에 대규모 무담보 신용을 제공한 셈이다. 게다가 이들 의무 대부분은 해소하기도 어렵다. 앤트로픽의 컴퓨팅 약정 가운데 90일 전 통보로 해지할 수 있는 것은 xAI와의 계약이 유일하다.
리스크 노출의 일부는 재무제표 밖에 있다. 무디스(Moody’s)에 따르면 연초 기준 아직 개시되지 않은 데이터센터 리스 약정은 6620억 달러로, 2023년 말 1520억 달러에서 크게 늘었다.
이러한 구조는 공시 이익에도 영향을 미친다. 2026년 2분기까지 최근 4개 분기 동안 4대 하이퍼스케일러의 연환산 이익은 약 2220억 달러 증가했다. 같은 기간 비상장 AI 기업 투자에 대한 미실현 평가이익을 포함한 기타 영업외수익은 2240억 달러 늘었다. 다시 말해 투자자산 재평가 증가분이 공시 이익 증가분 전체와 맞먹는다는 얘기다.
다만 두 가지 단서를 달아둘 필요가 있다. 우선 주요 수치 상당수는 최대 약정액이나 투자의향서, 언론 보도에 근거한 것이며, 일부 프로젝트는 끝내 실현되지 않는다. 일례로 오라클과 오픈AI는 텍사스주 애빌린의 스타게이트(Stargate) AI 데이터센터 캠퍼스에 대한 600메가와트(MW) 규모 증설 계획을 철회했다. 다만 기존 캠퍼스 개발은 계속 진행 중이다. 또한 수요가 공급을 웃도는 한 구축 중인 설비는 활용된다. 순환 구조가 문제가 되는 것은 연결 고리 중 하나가 약해질 때다. 연구소 중 한 곳의 자금 조달 실패, 기대에 못 미치는 IPO, 매출 성장 둔화 등이 그 계기가 될 수 있다. 2001년 통신 업계 붕괴는 역사적 선례를 보여준다. 미국 대형 통신장비업체 루슨트 테크놀로지스(Lucent Technologies)와 캐나다 경쟁사 노텔 네트웍스(Nortel Networks)는 자신들이 자금 조달을 도왔던 통신사들이 지출을 줄이면서 막대한 손실을 입었다. 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 최근 매출보다 앞서 달려간 철도 투자가 촉발한 금융 공황의 역사를 다룬 책 『1873』을 읽어볼 것을 권했다.
출처: Bank Syz, 기업 공시 (2026)
공급
인프라 구축은 상당한 물리적 제약에도 직면해 있다. 모건스탠리는 가스터빈이나 연료전지 같은 대안을 고려하기 전 기준으로 2026~2028년 미국의 전력망 접속 용량이 최대 38GW 부족할 수 있다고 추산한다. 현재 반도체 분야에서 가장 시급한 병목은 메모리다. 이 같은 공급 부족은 인프라 구축 속도를 늦출 수 있지만, 희소 자원을 쥔 기업들에는 상당한 가격 결정력을 안겨준다.
시장 전반의 리스크
오는 11월 미국 중간선거를 앞두고 정치 변수의 중요성도 커지고 있다. 특히 전기요금 상승이 쟁점으로 떠오르고 있다. 수출 통제와 데이터센터에 대한 지방세 부과 가능성도 불확실성을 키우는 요인이다. 시장 쏠림 역시 우려 사항이다. 아시아·태평양 반도체주는 펀더멘털이 크게 악화되지 않았는데도 6월 22일부터 7월 17일까지 21% 하락했다. 시장이 불안할 때 반도체, AI 관련 유틸리티, 하이퍼스케일러 주가가 같은 방향으로 움직이는 경향도 갈수록 뚜렷해지고 있다. 
출처: Bank Syz, 모건 스탠리, 제프리스, 스탠포드/ADP, OpenRouter 및 기업 보고서(2026) 기반.
종합하면 이들 8가지 리스크는 단기적인 수요 둔화보다 가치 포착 문제에 더 주목해야 한다는 점을 시사한다. 현재 사용량 지표는 여전히 성장 스토리를 뒷받침하고 있다. 하지만 AI 밸류체인 전반에 이익이 어떻게 배분될지, 그리고 그 이면의 순환 금융이 어떻게 전개될지는 훨씬 불확실하다.
투자 기회는 어디에 있나
하이퍼스케일러
하이퍼스케일러는 앞으로도 시장을 지배하는 사업자 지위를 유지할 가능성이 매우 높다. 다만 투자 논리는 달라졌다. 가장 큰 리스크는 수익성이 점진적으로 악화되는 것이다. 수익률은 과거 수준을 크게 밑도는 선에서 자리 잡는데, 밸류에이션은 여전히 과거의 자산 경량화(asset-light) 사업 모델을 반영하고 있을 수 있다. 다양한 기업 고객층과 경쟁력 있는 자체 모델을 보유한 기업이 수주잔고를 한두 개 고객에 크게 의존하는 기업보다 유리한 위치에 있는 것으로 보인다. 오라클과 네오클라우드는 이 가운데 리스크가 큰 쪽에 속한다.
곡괭이와 삽: 인프라 수혜주
병목 지점이 옮겨가면 주도주도 바뀐다. 2023~2024년에는 GPU와 맞춤형 가속기가 시장을 이끌었고, 2026년의 주인공은 메모리였다. 사이클은 이제 CPU에 유리한 쪽으로 돌아섰으며, 2027년에는 네트워킹과 광통신이 핵심 테마가 될 것으로 보인다. 그럼에도 하드웨어는 여전히 경기에 민감한 산업이다. 2021~2022년 하락기에 메모리주는 고점 대비 약 50%, 네트워킹주는 47%, 광통신주는 37% 하락했다. 따라서 여러 인프라 병목 분야에 분산 투자하되, 실질적인 공급 제약의 수혜를 누리며 강력한 가격 결정력을 갖춘 기업을 선호하는 전략이 바람직하다.
애플리케이션과 미들 레이어
AI 밸류체인 전반의 매출은 여전히 하드웨어에 크게 쏠려 있다. 향후 매출 전망치 기준으로 하드웨어는 시장의 약 70%를 차지하는 반면 애플리케이션은 4%에 불과하다. 그러나 컴퓨팅 비용이 낮아지면서 경제성의 무게중심이 점차 애플리케이션 쪽으로 옮겨갈 수 있다. 다만 밸류에이션 부담은 여전하다. 상장 시장에서는 자사 데이터와 유통망을 AI 매출로 전환하는 성과가 가시화되고 있는 기존 강자와 함께, 데이터 플랫폼·오케스트레이션·사이버보안 등 이른바 ’미들 레이어(middle layer)’를 선호한다. 이 분야는 성장이 재가속하고 있으며 마진이 쌓이는 영역이다.
결론
설비투자 사이클의 종료는 주식 밸류에이션보다 자금 조달 측면에서 비롯되는 경향이 있다. 따라서 가장 주목해야 할 지표는 다음과 같다.
- AI 관련 차입자의 신용 스프레드와 데이터센터 유동화 및 특수목적법인(SPV) 시장의 건전성(후순위 트랜치 가격 포함)
- 2027년 설비투자 가이던스와 증가세 둔화 여부
- 프런티어 연구소의 현금 소진 속도와 자금 조달 동향(IPO에 대한 시장 반응 포함)
- 하이퍼스케일러의 잉여현금흐름과 영업외수익, 그리고 이익 증가분 가운데 실제 현금의 비중
- 해지 불가능한 약정의 비중과 공급업체 보증 이행 요구 여부
자금 조달 여건이 바뀌기 전까지는 두 이야기가 오랫동안 동시에 사실일 수 있다. 결론은 AI 테마에 계속 투자하되, 그 안에서 어디에 리스크를 질지 신중하게 판단해야 한다는 것이다. 하이퍼스케일러에 반영된 ROIC 기대치에는 신중한 태도를 유지하고, 차세대 인프라 수혜주는 사이클을 염두에 둔 규율 속에서 보유하며, 애플리케이션 레이어에 대한 비중은 점진적으로 늘려가야 한다. 철도 붐은 수많은 투자자를 파산으로 몰아넣었지만, 그럼에도 세상을 바꿔놓았다. 목표는 두 이야기 모두에서 올바른 편에 서는 것이다.
