[미르의 머니무브]3년 뒤 AI 반도체 값까지 보험 든다…GPU가 금융상품이 된 이유

[미디어펜=편집국]AI룸에서 새롭게 선보이는 [미르의 머니무브]는 세계 경제를 움직이는 돈의 흐름을 추적합니다. 글로벌 자본의 이동부터 기업과 산업의 수익구조까지, 돈은 어디로 향하고 누가 이익과 위험을 떠안는지 살펴본다. [미르의 머니무브]는 복잡한 경제 현상 속에 숨겨진 돈의 움직임을 쉽고 깊이 있게 풀어냅니다.[편집자주]

수억 원을 들여 구입한 인공지능(AI) 반도체의 가격이 3년 뒤 크게 떨어진다면 누가 손실을 부담할까. 그동안에는 반도체를 구입한 기업이나 장비를 담보로 돈을 빌려준 금융회사가 이러한 위험을 감수해야 했다. 그런데 미국에서 미래의 반도체 중고가격을 보험으로 보장하는 금융상품이 등장했다.

미국의 AI 인프라 금융서비스 기업 아메리칸 컴퓨트는 최근 그래픽처리장치(GPU)의 미래 잔존가치를 보장하는 보험상품을 출시했다고 발표했다. AI 데이터센터에 설치된 GPU 서버의 중고가격이 일정 시점에 미리 정한 수준보다 낮아지면 보험사가 그 차액을 보전하는 구조다.

AI 산업에 천문학적인 자금이 투입되면서 GPU는 단순한 반도체 제품을 넘어 은행 대출의 담보이자 리스회사의 수익자산으로 변하고 있다. 여기에 보험까지 결합되면서 AI 산업을 둘러싼 새로운 금융시장이 형성되고 있다.

주목할 점은 보험이 GPU 가격 하락 자체를 막아주는 것은 아니라는 사실이다. 반도체의 미래 가치를 예측하고, 일정 수준을 넘어서는 손실을 보험사에 이전함으로써 금융기관이 더 많은 자금을 공급할 수 있도록 만드는 데 목적이 있다.

What happens if an artificial intelligence (AI) chip purchased for a substantial sum loses much of its value three years later? Until recently, that risk largely fell on the company buying the equipment or the financial institution lending against it. Now, a new insurance product in the United States is designed to protect against declines in the future resale value of AI chips.

On October 17, American Compute, a US-based AI infrastructure finance services company, announced the launch of residual value insurance for graphics processing units (GPUs). Under the arrangement, an insurer covers the difference if the resale value of insured GPU servers falls below a predetermined level at a specified date, subject to the policy's terms.

As enormous amounts of capital flow into AI infrastructure, GPUs are evolving beyond semiconductor products into collateral for bank loans and income-generating assets for equipment leasing companies. The addition of insurance is creating another layer of financial activity around the AI industry.

The purpose is not to prevent GPU prices from falling. It is to estimate their future value and transfer a defined portion of the downside risk to insurers, potentially allowing lenders to provide more financing.

GPU 잔존가치 보험은 일반적인 기계 고장보험과 다르다. 장비가 파손됐을 때 수리비를 지급하는 것이 아니라 일정 기간이 지난 뒤 장비를 처분할 때 확보할 수 있는 최소 가격을 보장한다.

가령 AI 클라우드 기업이 100억원어치 GPU 서버를 구입하면서 3년 뒤 잔존가치 20억원을 보장받는 보험에 가입했다고 가정해 보자. 실제 중고시장 매각가격이 5억원에 그친다면 보험사는 계약 조건에 따라 15억원의 차액을 보전하는 방식이다.

반대로 3년 뒤 중고가격이 30억원이라면 보험금은 지급되지 않는다. 보험은 장비의 모든 가격 변동을 보상하는 것이 아니라 미리 정한 최저가격 아래에서 발생하는 손실을 대상으로 한다.

아메리칸 컴퓨트가 공개한 상품 설명에도 이런 구조가 제시됐다. GPU 장비의 보장 잔존가치를 최초 가격의 20%로 설정했는데 실제 처분가격이 5%에 그친다면 보험사가 15%포인트의 차액을 보전하는 방식이다.

보험상품은 아메리칸 컴퓨트가 직접 인수하는 것이 아니다. 미국 보험그룹 인클라인 P&C의 보험 인수 능력을 액셀러런트의 보험 플랫폼을 통해 활용하며, 보험 중개업체 매치아 스페셜티가 프로그램을 운영한다.

이 구조에서 AI 클라우드 기업은 GPU를 구입해 컴퓨팅 서비스를 판매하고, 금융기관은 GPU를 담보로 대출하거나 리스자금을 공급한다. 보험사는 장비의 미래 처분가격이 보장선 아래로 내려갈 위험을 인수하고 보험료를 받는다.

금융기관 입장에서는 담보가치의 불확실성을 줄일 수 있고, 보험사는 AI 산업의 새로운 위험을 수익사업으로 연결할 수 있다. 반도체 한 대를 둘러싸고 제조사와 사용자뿐 아니라 대출기관, 리스회사, 보험사까지 서로 다른 방식으로 돈을 버는 시장이 만들어지는 셈이다.

GPU residual value insurance differs from conventional equipment insurance. Rather than paying for repairs when hardware is damaged, it guarantees a minimum resale value at a specified future date.

Suppose an AI cloud company purchases GPU servers worth 10 billion won and obtains insurance guaranteeing a residual value of 2 billion won after three years. If the equipment can be sold for only 500 million won, the insurer would cover the 1.5 billion won shortfall, subject to the policy's conditions.

If the resale value instead reaches 3 billion won, no payment would be triggered. The insurance does not compensate for every price movement. It covers losses below an agreed minimum value.

American Compute provides a similar example in its product announcement. If GPU equipment carries an insured residual value equal to 20% of its original value but sells for only 5%, the insurer would cover the 15-percentage-point difference.

American Compute does not underwrite these policies itself. The program accesses insurance capacity from Incline P&C Group through Accelerant's insurance platform, while licensed insurance broker Matcha Specialty operates the program.

Under this structure, an AI cloud company purchases GPUs and sells computing services. Financial institutions provide loans or leases backed by the equipment. Insurers accept a defined portion of the risk that future resale proceeds will fall below the insured level, earning premiums in return.

For lenders, the arrangement can reduce uncertainty surrounding collateral values. For insurers, it creates a new source of business tied to AI infrastructure. A single category of semiconductor equipment can therefore generate revenue for manufacturers, operators, lenders, leasing companies and insurers in different ways.

보험사에 GPU는 결코 쉬운 투자 대상이 아니다. 자동차나 선박과 달리 AI 반도체는 기술 발전에 따라 경제적 가치가 빠르게 달라질 수 있기 때문이다.

현재 최고 성능을 자랑하는 GPU도 새로운 제품이 출시되면 같은 작업을 처리하는 데 필요한 비용이나 전력 효율에서 경쟁력을 잃을 수 있다. 중고 GPU 가격은 제품 성능뿐 아니라 AI 서비스 수요, 데이터센터 공급량, 전력비용, 신규 반도체 가격 등에 영향을 받는다.

이 때문에 보험사는 미래 중고가격을 낙관적으로 예상해 높은 보장금액을 설정하기 어렵다.

지난 8월 미국 보험 전문매체 더인슈어러에 따르면 아메리칸 컴퓨트는 GPU의 미래 가격을 평가할 때 예상가격보다 상당히 낮은 수준에 보험 보장선을 설정하는 방식을 설명했다. 예컨대 장비의 미래 가치가 현재 가격의 70% 수준으로 추정되더라도 보험 보장선은 30% 수준으로 낮춰 잡는 식이다.

보험사가 정상적인 가격 하락까지 모두 보상하는 대신, 예상보다 훨씬 큰 폭으로 가격이 떨어지는 경우에 대비하는 구조다. 그만큼 보험금 지급 가능성을 제한하면서 위험을 관리하는 방식이라고 볼 수 있다.

보험료 역시 일반적인 장비 보험과 다를 수밖에 없다. 더인슈어러는 기존 잔존가치 보험의 보험료가 보장금액 대비 약 7~10% 수준에서 책정되는 경우가 있지만 GPU는 가격 변동성이 커 더 높은 보험료가 예상된다고 보도했다.

아메리칸 컴퓨트는 당시 건당 500만 달러의 초기 보험 인수한도를 계획하고 있었으며, 별도 구조를 통해 최대 2500만 달러 규모의 위험을 처리할 수 있다고 설명했다.

회사는 현재 홈페이지에서 북미·아시아·유럽에 걸쳐 6억 달러 이상의 금융거래를 지원했고 50곳 이상의 자금공급자와 협력하고 있다고 밝히고 있다. 이는 GPU 보험 가입액이 아니라 장비 평가와 금융지원 등을 포함한 회사의 사업 실적이다.

결국 보험사가 판매하는 것은 반도체의 미래 가격에 대한 확신이 아니다. 충분한 가격자료를 확보하고 보장 수준과 보험료를 조정해 불확실성을 관리하는 능력이다.

GPUs are far from straightforward assets for insurers. Unlike cars or ships, AI chips can experience rapid changes in economic value as technology advances.

Even today's most powerful GPUs may become less competitive when newer models deliver the same computing performance at lower cost or with greater energy efficiency. Resale prices depend not only on chip performance but also on AI service demand, data center capacity, electricity costs and prices for new semiconductors.

That makes it difficult for insurers to offer generous guarantees based on optimistic forecasts of future resale values.

According to an August report by insurance industry publication The Insurer, American Compute described an approach that sets insured values substantially below central estimates of future GPU prices. For example, even if an asset is projected to retain 70% of its current value, the insured floor might be set at just 30%.

Rather than compensating for ordinary depreciation, the policy is designed to protect against a much steeper decline. This approach helps insurers manage risk by limiting the circumstances in which a payout becomes necessary.

Premiums are also likely to differ from those for conventional equipment. The Insurer reported that traditional residual value insurance can carry premiums of approximately 7% to 10% of the insured limit, while GPU coverage was expected to be more expensive because of greater price volatility.

At the time, American Compute was planning an initial underwriting limit of $5 million per risk and said larger exposures of up to $25 million could be handled through a separate structure.

The company currently states on its website that it has supported more than $600 million in financing transactions across North America, Asia and Europe and works with more than 50 funding partners. These figures refer to its broader financing and valuation activities, not the amount of GPU residual value insurance sold.

Ultimately, insurers are not selling certainty about the future price of semiconductors. They are selling their ability to manage uncertainty through pricing data, conservative coverage limits and premiums.

GPU 잔존가치 보험이 완전히 새로운 금융기법은 아니다. 비슷한 금융구조는 약 50년 전 대형 컴퓨터 시장에서도 등장했다.

1970년대 미국에서는 기업과 정부기관이 고가의 대형 컴퓨터를 직접 구입하는 대신 리스 방식으로 이용하는 시장이 성장했다. 리스회사는 은행에서 돈을 빌려 컴퓨터를 구입하고, 고객으로부터 장기간 사용료를 받아 대출금을 상환했다.

문제는 기술 발전이었다. 1979년 IBM이 성능은 높이고 가격은 낮춘 새로운 4300 시리즈를 발표하자 기존 대형 컴퓨터의 경제적 가치가 크게 흔들렸다. 구형 장비를 이용하던 고객이 계약을 해지하거나 신형 장비로 교체할 가능성이 커졌고, 기존 리스계약에 금융을 제공한 은행과 보험사도 위험에 노출됐다.

당시 런던 로이즈 보험시장은 컴퓨터 리스계약 해지에 따른 손실을 보장하는 보험을 판매했다. 하지만 기술 변화가 예상보다 빠르게 진행되면서 대규모 보험금 청구가 발생했다.

더인슈어러가 인용한 연구에 따르면 당시 로이즈 시장의 컴퓨터 리스 관련 보험 손실은 약 3억4000만~4억 달러로 추산된다.

흥미로운 것은 당시와 지금의 금융구조가 닮았다는 사실이다. 고가의 첨단 장비를 은행 대출로 구입하고, 장기간 사용료를 받아 투자금을 회수하며, 장비 가치가 예상보다 떨어질 위험을 보험으로 보완한다는 점이다.

물론 지금의 GPU 잔존가치 보험과 1970년대 컴퓨터 리스계약 해지보험은 보장 대상과 지급 조건이 다르다. 그러나 기술혁신이 금융기관의 담보가치 예측을 무너뜨릴 수 있다는 공통된 문제를 안고 있다.

오늘날 AI 산업에서는 이런 위험이 훨씬 큰 자금시장으로 확산할 가능성이 있다. 데이터센터 사업자가 GPU를 담보로 대출을 받고, 금융기관은 해당 장비의 미래 가치를 평가하며, 보험사는 가치가 일정 수준 이하로 떨어질 위험을 인수하기 시작했기 때문이다.

엔비디아 역시 GPU 담보대출의 위험을 보험사와 분담하는 방안을 논의해 온 것으로 알려졌다. ‘반도체를 얼마나 많이 판매하느냐’뿐 아니라, ‘고객이 반도체를 구입할 자금을 얼마나 쉽게 조달할 수 있도록 하느냐’도 경쟁의 중요한 요소로 떠오르고 있다.

국내 반도체 산업에도 시사하는 바가 있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 부품은 글로벌 AI 서버 투자 확대와 밀접하게 연결됐다. GPU 금융이 활성화되면 AI 인프라 구매 여력이 커질 수 있지만, 반대로 담보가치 하락이나 금융비용 상승이 발생하면 신규 장비 투자에도 영향을 줄 수 있다.

AI 반도체의 경쟁은 이제 성능과 가격에만 머물지 않는다. 누가 장비 구입에 필요한 자금을 공급하고, 누가 미래 중고가격을 평가하며, 누가 예상치 못한 손실을 부담하는지가 새로운 산업 경쟁력의 일부가 되고 있다.

반도체의 미래 가격에 보험을 든다는 것은 AI 산업이 그만큼 거대한 자본을 필요로 하는 산업으로 성장했다는 의미다. 동시에 금융시장이 반도체의 기술 발전 속도까지 계산해야 하는 시대가 열렸다는 뜻이기도 하다.

GPU residual value insurance is not an entirely new financial concept. Similar structures appeared in the mainframe computer market roughly half a century ago.

During the 1970s, leasing became increasingly popular among US corporations and government agencies seeking to use expensive mainframe computers without purchasing them outright. Leasing companies borrowed money from banks to acquire equipment and repaid the loans with rental income collected over several years.

The problem was technological progress.

In 1979, IBM introduced its 4300 series, offering greater computing performance at lower prices. The economic value of older mainframes came under pressure. Customers had stronger incentives to cancel existing leases or switch to newer machines, exposing the banks and insurers supporting those contracts to significant risks.

At the time, underwriters at London's Lloyd's insurance market had sold policies covering losses associated with canceled computer leases. As technological change unfolded more rapidly than anticipated, the market faced substantial insurance claims.

According to research cited by The Insurer, computer-leasing insurance losses across the Lloyd's market were estimated at approximately $340 million to $400 million.

The striking point is how closely the financial structures resemble each other. Expensive technology equipment is purchased with borrowed money, rental income is used to recover the investment, and insurance is introduced to protect against unexpected deterioration in the asset's economic value.

The GPU residual value policies emerging today are not identical to the computer lease cancellation insurance of the 1970s. Their insured events and payout conditions differ. Nevertheless, both confront the same fundamental problem: technological innovation can undermine the assumptions used to value assets backing financial contracts.

In today's AI industry, that risk could spread across a much larger financing market. Data center operators are borrowing against GPUs, lenders are estimating the future value of the equipment, and insurers are beginning to assume defined portions of the risk that those values will fall below agreed levels.

Nvidia has also reportedly explored arrangements with insurers to share risks associated with GPU-backed lending. Competition in semiconductors is therefore expanding beyond the number of chips sold to include how easily customers can obtain financing to purchase them.

There are implications for South Korea's semiconductor industry as well. High-bandwidth memory (HBM) and other key components supplied by Samsung Electronics and SK hynix are closely linked to global investment in AI servers. Greater access to GPU financing could support equipment purchases, while falling collateral values or rising financing costs could have the opposite effect on new investment.

Competition in AI semiconductors is no longer limited to performance and price. The ability to finance equipment purchases, assess future resale values and allocate unexpected losses is becoming part of the industry's competitive structure.

The emergence of insurance for the future value of AI chips reflects how capital-intensive the industry has become. It also marks the beginning of an era in which financial markets must account for the speed of semiconductor innovation itself.