저자: MichaelBurryvsJPMorgan신용팀—출연자소속은제목·설명란기준명시되지않음 · 외국인
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Burry는 AI 인프라 붐이 2008년 금융공학(순환 금융, SPV, 장외 채무)과 닮아가며 레버리지가 은폐된다고 경고. JPMorgan은 발행 규모는 크지만 빅테크 재무가 탄탄해 신용위기로 직결되지 않는다고 봄. 하이퍼스케일러 채권 발행은 2024년 170억달러→2025년 1090억달러→2026년 상반기 약 2000억달러로 급증, 수요는 3.5~4.5배 초과청약이나 일부 1.4배로 둔화. JPM은 AI 주식 랠리가 닷컴 붕괴 전 괴리와 유사하다고도 경고. 결론은 AI 수요가 공급을 흡수하는지에 달림.
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마이클 버리는 AI 인프라 붐이 2008년 금융위기 이전의 금융 공학과 닮아가고 있다고 경고합니다. 반면 JP모건은 전례 없는 차입이 일어나고 있는 것은 맞지만 그것이 반드시 신용위기로 이어지지는 않는다고 봅니다. 같은 현상을 보면서도 두 사람은 아주 다른 결론에 도달하고 있습니다.
버리의 경고는 인공지능이 가짜라는 것이 아닙니다. 그가 걱정하는 것은 이 거대한 투자 밑바닥에 깔린 구조입니다. 순환 금융, 특수목적회사(SPV), 대차대조표 외 약정, 그리고 막대한 투자가 계속될 수 있도록 레버리지가 한눈에 드러나지 않게 만드는 점점 복잡해지는 구조들입니다.
그래서 버리는 계속 2008년으로 돌아갑니다. 주택 위기는 사람들이 비싼 집을 샀기 때문에만 생긴 것이 아닙니다. 위험이 위험해진 것은 레버리지가 재포장되고, 재분배되고, 흐려져서 투자자들이 결국 누가 그 위험을 떠안고 있는지 더 이상 분명히 볼 수 없게 되었기 때문입니다. 버리는 지금 AI에도 그와 같은 불투명성이 들어 있다고 주장합니다.
칩 제조사가 고객에 투자합니다. 클라우드 사업자가 AI 개발사에 자금을 대줍니다. 인프라 회사들은 미래의 컴퓨팅 수요를 담보로 돈을 빌립니다. 실제 최종 사용자의 매출이 시스템에 들어오기 전에 돈이 생태계 안을 여러 번 돌 수 있습니다.
오라클은 자금 조달 구조가 얼마나 복잡해졌는지를 잘 보여줍니다. 사상 최대의 영업현금흐름을 냈음에도, 인프라 투자가 급증하면서 잉여현금흐름은 크게 마이너스를 기록했습니다. 여기에 막대한 금액을 조달하는 동시에 고객들은 주요 AI 계약을 위해 선결제를 하거나 하드웨어를 공급하기도 했습니다.
이것이 가장 중요한 구조적 변화입니다. AI 붐의 1단계는 대부분 빅테크의 막대한 현금흐름으로 충당될 수 있었습니다. 그러나 JP모건은 이제 그 현금흐름만으로는 전체 인프라 구축 자금을 댈 수 없다고 말합니다. 신용시장이 그 역할을 넘겨받고 있다는 것입니다.
JP모건은 2030년까지 전체 데이터 인프라 구축에 약 5조 달러가 들 수 있다고 추정합니다. 이 중 약 2조 달러는 결국 투자등급 회사채 시장을 통해 조달될 수 있습니다. AI는 기술 이야기이자 점점 더 금융 이야기가 되고 있습니다. 그 가속 속도가 놀라울 정도입니다.
JP모건에 따르면 하이퍼스케일러의 회사채 발행 규모는 2024년 170억 달러, 2025년 1090억 달러였고, 2026년 상반기에만 거의 2000억 달러에 이르렀습니다. 그리고 눈에 보이는 회사채는 전체 시스템의 일부에 불과합니다. 데이터센터는 은행의 건설대출, 사모 방식의 자금 조달, 그리고 기존 회사채 지수 밖에 있을 수 있는 특수목적 구조를 통해서도 조달되고 있습니다.
이처럼 숨은 규모가 바로 버리를 불편하게 만드는 이유입니다.
다만 여기서 2008년 비유가 오해를 낳을 수 있습니다. 자금을 별도의 회사로 옮긴다고 해서 그 부채가 허구가 되는 것은 아니며, 그것이 자동으로 사기를 의미하지도 않습니다. 프로젝트 파이낸스는 수십 년 동안 발전소, 항공기, 인프라 투자의 자금을 대왔습니다.
그래서 JP모건의 신용팀은 전혀 다른 결론에 도달합니다. 맞습니다, 발행 규모는 엄청납니다. 맞습니다, 신용 스프레드도 반응하고 있습니다. 하지만 가장 큰 차입자들은 여전히 투자등급 시장에서 가장 탄탄한 재무구조를 가진 기업들입니다. 그들의 논리는 간단합니다. 많은 부채 공급이 곧 지급불능을 뜻하는 것은 아니라는 것입니다.
이 시각을 뒷받침하는 증거도 있습니다. JP모건은 2026년 상반기 미국 하이퍼스케일러 회사채 공모가 대체로 3.5배에서 4.5배 정도 초과 청약되었다고 말합니다. 투자자들이 파업하듯 등을 돌린 것은 아니라는 뜻입니다. 그러나 시장은 조금씩 반발하기 시작했습니다. 기술주 회사채의 스프레드가 이제 전체 투자등급 벤치마크보다 더 넓게 형성되고 있습니다. 그리고 한 하이퍼스케일러의 예상 밖 딜은 수요가 약 1.4배에 그쳤습니다. 투자자들은 여전히 빌려주지만, 점점 더 높은 가격을 요구하고 있습니다.
여기서 반전이 있습니다. JP모건이 AI에 대해 일관되게 낙관적인 것은 아닙니다. 이 회사의 기술적 분석 전략가들은 AI 주식 랠리의 일부가 닷컴 붕괴 직전에 나타났던 괴리와 닮았다고 따로 경고했습니다. 주식 가치가 크게 떨어지더라도 신용은 여전히 지급능력을 유지할 수 있습니다.
그래서 버리와 JP모건은 단순히 AI가 비싼지 아닌지를 두고 다투는 것이 아닙니다. 그들은 충격이 어떻게 전달되는지를 두고 논쟁하고 있습니다. 기대가 무너지면 피해는 주주에서 멈출까요? 아니면 레버리지가 충분히 넓게 퍼져서, 가격 재조정이 대출기관에까지 피해를 주기 시작할까요?
2008년 비교는 한 가지 중요한 의미에서는 들어맞습니다. 위험을 추적하기 어려워지면 레버리지는 실수를 증폭시킬 수 있습니다. 하지만 오늘날의 시스템은 다릅니다. AI 차입은 수백만 가구의 취약한 주택담보대출이나, 위기 이전과 같은 자본구조를 가진 은행들에 집중되어 있지 않습니다. 버리의 주장은 몇 가지 일이 동시에 일어나면 훨씬 강력해집니다.
컴퓨팅 가동률이 떨어지고, 고객들이 장기 계약을 이행하지 못하며, 특수목적회사들이 지원을 필요로 하고, 스폰서들이 보증을 이행해야 하고, 자산 가치가 떨어지는 바로 그때 재융자가 어려워지는 경우입니다. 이런 식으로 신용 문제가 등장할 수 있습니다. 한 AI 모델이 실망스럽기 때문이 아니라, 기대 수익이 떨어지면서 담보 가치가 줄어들기 때문입니다.
스프레드가 벌어지면 새 프로젝트는 경제성을 잃습니다. 그리고 대출기관들은 겉보기에 서로 별개인 익스포저들이 사실은 모두 같은 가정, 즉 수요가 영구히 늘어난다는 가정에 기대고 있었다는 것을 깨닫게 됩니다.
JP모건이 논쟁에서 이기는 것은 수요가 계속 공급을 흡수할 때입니다. 높은 가동률은 현금흐름을 만들어냅니다. 기업용 AI는 고객 기반을 넓힙니다. 재융자는 계속 가능하고, 투자자들은 계속 부채를 삽니다. 그 시나리오에서 금융 공학은 위기를 숨기는 것이 아니라 그저 인프라에 자금을 대는 것입니다.
마이클 버리는 또 하나의 신용 사고의 초기 구조를 봅니다. JP모건은 시장이 여전히 자금을 댈 수 있는 거대한 자본 사이클을 봅니다.
누가 옳은지는 인프라가 성숙한 현금흐름을 만들어내기 시작하고, 그동안 실제로 위험을 떠안고 있던 주체가 누구였는지 드러날 때에야 알 수 있을 것입니다.
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