AI 데이터센터 투자 1조달러, 회수 방법은 안갯속

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AI 하이퍼스케일러들이 내년 데이터센터에 쏟아부을 돈이 1조 달러를 넘어설 전망이다. MIT테크놀로지리뷰에 따르면 펜실베이니아대 와튼스쿨의 제시카 와처 교수와 공동연구자는 이들 기업의 지출이 2027년까지 약 1조 1000억 달러에 이를 것으로 추산했다.¹ 문제는 그만큼의 돈을 벌 방법이 아직 뚜렷하지 않다는 데 있다.

와처 교수는 AI 모델이 얼마나 유용해질지, 얼마나 널리 쓰일지를 예측하는 대신 더 단순한 질문을 던졌다. 지금까지 쏟아부은 투자를 회수하려면 하이퍼스케일러들의 이익이 얼마나 빨리 늘어나야 하는가다. 계산 결과는 2030년까지 손익분기점을 맞추려면 생산성을 2.7배 끌어올려야 한다는 것이다. 자본조달 비용과 15%의 수익률, 자산 감가상각을 모두 감안한 수치다. 와처 교수는 이 정도 성장이 불가능한 수준은 아니라고 본다. 1990년대 중반부터 약 10년간 이어진 미국 IT 붐 때 나타난 성장률과 비슷한 궤적이라는 것이다. 다만 그때는 성장이 10년에 걸쳐 일어났고, 지금은 그만큼의 성장을 몇 년 안에 압축해야 한다는 차이가 있다.

만약 이 생산성 증가가 실현되지 않으면 어떻게 될까. 와처 교수는 하이퍼스케일러들이 이자 상환에서부터 밀리기 시작할 것이고, 이는 파산 위험으로 이어진다고 말한다. 연구팀은 논문에서 생산성 붐이 나타나지 않는다면 “지금의 데이터센터 확장은 역사상 가장 큰 규모의 자본 오배분으로 남을 것”이라고 결론지었다.

숫자로 보면 격차는 이미 뚜렷하다. 하이퍼스케일러들은 올해에만 데이터센터 건설에 약 7500억 달러를 쓸 예정이고, 일부 전망치는 알파벳·마이크로소프트·아마존·메타·오라클(오픈AI와 파트너십) 다섯 곳의 향후 4년간 누적 투자액을 5조 달러 이상으로 잡는다. 반면 올해 AI 관련 전체 매출은 1500억~2000억 달러 수준에 그칠 것으로 추정된다. 전 미국 증권거래위원회(SEC) 위원장이자 현 MIT 슬론경영대학원 교수인 게리 겐슬러는 “지출이 그에 상응하는 매출로 이어지지 않고 있다는 게 사실”이라며, 관건은 이 지출이 훗날 회수될 투자인지 여부라고 지적했다.¹

이 격차가 단순히 기업 재무 문제로 끝나지 않는 이유는 규모 때문이다. 이들 투자가 조만간 미국 국내총생산(GDP)의 약 3%에 이를 수 있다는 전망도 나온다. 게다가 올해 들어 하이퍼스케일러들은 데이터센터 건설 자금을 자체 현금이 아니라 차입으로 조달하는 비중을 늘리고 있어, 그룹 전체의 잉여현금흐름(영업활동 현금흐름에서 설비투자를 뺀 값)이 곧 마이너스로 돌아설 것으로 예상된다.

컴퓨팅 수요가 앞으로 얼마나 필요할지, AI 모델이 더 효율화돼 연산량 의존도를 낮출지, 아니면 수요 자체가 둔화하거나 고객들이 더 저렴한 모델로 옮겨갈지는 아직 누구도 확답하지 못한다. 결국 1조 달러 규모의 베팅이 성공할지는 투자자와 미국 경제 전반에 걸린 질문으로 남아 있다.

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