[AI 자본전쟁⑤] 돈줄 막히면 엔비디아·HBM도 흔들리나

[미디어펜=이원우 기자]AI 금융시장의 균열이 실제 산업으로 번진다면 가장 먼저 어디에서 신호가 나타날까. 가장 직접적인 경로는 데이터센터 투자다.

AI 클라우드 업체와 데이터센터 개발사가 높은 금리와 신용스프레드를 감당하지 못해 프로젝트를 연기하거나 축소하면 엔비디아 GPU 주문 증가율이 둔화할 수 있다. GPU 출하가 줄면 그 다음 단계에서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징, 파운드리, 반도체 장비 수요에도 영향을 줄 수 있다.

자금조달 악화→데이터센터 프로젝트 연기→GPU 주문 둔화→HBM·첨단패키징 수요 둔화→반도체 장비·메모리 투자 조정이라는 고리로 연결된다.

문제는 이 연결고리가 실제로 얼마나 빠르게 작동하느냐다.

최근 시장에서는 코어위브와 같은 고부채 AI 인프라 업체의 채권가격이 급락하고 차입비용이 크게 오르면서 AI 데이터센터 투자의 지속 가능성에 대한 의문이 커졌다.

로이터는 코어위브의 부채가 약 500억달러에 이르고, 신용부도스와프(CDS)가 5년 내 채무불이행 가능성을 약 63%로 반영할 정도로 금융시장의 우려가 커졌다고 전했다.

하지만 이 문제를 AI 투자 전체의 붕괴로 연결하는 것은 아직 이르다.

시장은 오히려 AI 생태계 내부에서 ‘누가 돈을 빌리고 있느냐’를 구분하기 시작했다.

AI 투자를 볼 때 가장 중요한 구분은 마이크로소프트·알파벳·아마존·메타 같은 하이퍼스케일러와 코어위브·네비우스 같은 네오클라우드 업체를 나눠 보는 것이다.

하이퍼스케일러는 광고, 클라우드, 전자상거래, 소프트웨어 등 기존 사업에서 막대한 현금흐름을 만들어낸다.

따라서 금리가 높아져도 자체 현금이나 낮은 금리의 회사채를 통해 데이터센터 투자를 이어갈 수 있다.

반면 네오클라우드 업체들은 미래 컴퓨팅 매출을 기반으로 차입을 늘려 GPU와 데이터센터를 먼저 확보하는 경우가 많다.

같은 100억달러 투자라도 자금조달 구조가 완전히 다르다.

향후 AI CAPEX를 볼 때는 전체 투자액 하나만 보면 안 된다. 우선 하이퍼스케일러가 자체 현금으로 투자하는 CAPEX가 얼마나 늘어나는지 봐야 한다.

또 네오클라우드와 데이터센터 업체의 차입금리와 회사채 스프레드가 어떻게 움직이는지 확인해야 한다. 실제 GPU와 HBM 주문이 줄어드는지 확인해야 한다. 현재까지는 이 세 지표가 모두 동시에 꺾였다고 보기 어렵다.

오히려 HBM 수요는 여전히 강하다. 삼성전자는 내년 HBM이 전체 D램 웨이퍼 생산능력에서 차지하는 비중이 현재 약 20%에서 약 30%까지 올라갈 것으로 예상하고 있다.

HBM 생산이 늘어날수록 일반 D램과 같은 웨이퍼 생산능력을 놓고 경쟁하게 돼 메모리 공급 자체가 빡빡해질 가능성도 있다.

반도체 장비업체 ASML 역시 2027~2028년 첨단 노광장비 수요가 생산능력을 웃돌 것으로 예상하고 있다.

금융시장에서는 AI 투자수익률과 부채 문제가 커지고 있지만, 실제 반도체 공급망에서는 여전히 주문이 강한 ‘엇갈린 신호’가 나타나고 있는 셈이다.

한국 반도체 기업에는 이 차이가 중요하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 수요는 결국 AI 데이터센터 투자와 연결됐다.

하지만 코어위브 같은 한두 네오클라우드 업체가 흔들린다고 해서 바로 HBM 슈퍼사이클이 끝나는 것은 아니다.

마이크로소프트·구글·아마존·메타 같은 대형 고객이 CAPEX를 계속 늘리고 엔비디아와 주요 AI 반도체 업체의 주문이 유지된다면 전체 HBM 수요는 상당 기간 견조할 수 있다.

실제 글로벌시장에서는 AI 인프라 투자의 자금조달 부담이 커지고 있음에도 주요 하이퍼스케일러의 합산 자본지출이 내년 약 1조2000억달러까지 늘어날 수 있다는 전망이 나오고 있다.

이에 따라 한국 반도체 투자자는 AI 뉴스보다 자본시장 데이터를 먼저 볼 필요가 있다.

첫번째 미국 빅테크의 CAPEX 증가율이다. 두번째는 네오클라우드 업체의 회사채 금리와 신용스프레드다. 세번째는 엔비디아와 AI 가속기 업체의 실제 주문과 출하다. 네번째는 삼성전자·SK하이닉스의 HBM 계약가격과 생산능력 확대 속도다. 다섯번째는 ASML 등 반도체 장비업체의 주문잔고다.

이 가운데 한두 개만 나빠지는 것은 AI 산업 내부의 정상적인 조정일 수 있다.

하지만 빅테크 CAPEX 둔화, 네오클라우드 신용악화, GPU 주문 감소, HBM 가격 약세가 동시에 나타난다면 이야기가 달라진다.

그때는 AI 투자 사이클 자체가 정점을 지나고 있다는 신호일 가능성이 커진다.

AI산업의 위험은 어느 날 갑자기 GPU 수요가 사라지면서 시작되는 것이 아닐 수 있다. 먼저 회사채 금리가 오른다. 다음 데이터센터 사업자의 자금조달이 어려워진다. 일부 프로젝트가 늦춰지고 GPU 주문 증가율이 둔화한다. 마지막에 그 변화가 HBM과 반도체 장비 주문에 나타날 수 있다.

즉 AI 사이클에서는 기술보다 금융시장이 먼저 경고음을 낼 수 있다.

삼성전자와 SK하이닉스 등 한국 반도체 기업을 보는 투자자에게도 이제 엔비디아 주가나 HBM 가격만큼 중요한 지표가 하나 더 생긴 셈이다.

바로 AI 산업으로 흘러가는 ‘돈의 가격’이다. AI 패권 경쟁의 다음 승부는 누가 더 좋은 칩을 만드느냐에만 달려 있지 않다.

누가 더 싸게 자본을 확보하고, 누가 더 오래 투자할 수 있으며, 누가 고금리 국면에서도 끝까지 버틸 수 있느냐가 앞으로 AI 산업의 승패를 가를 가능성이 크다.