민주노동연구원 “AI 투자 과열, 순환금융·사모신용 타고 금융위기로 번질 수 있다”

[수완뉴스=김동주 기자] 민주노총 부설 민주노동연구원은 10월 1일 이슈페이퍼 ‘AI 투자 과열, 어떻게 볼 것인가?’를 내고 인공지능(AI) 인프라 투자가 부채와 레버리지에 기대어 빠르게 커지고 있어, 수익이 기대에 못 미칠 경우 손실이 금융시장 전반으로 번질 수 있다고 경고했다.

이슈페이퍼를 쓴 류승민 연구위원은 2022년 말 챗GPT 출시 이후 AI 투자 경쟁이 급격히 확대됐다고 진단했다. 보고서가 인용한 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI) 자료에 따르면 전 세계 기업의 AI 투자는 2025년 5,817억 달러로 전년보다 약 130% 늘었고, 이 가운데 민간투자는 3,447억 달러였다. 맥킨지는 2025~2030년 AI 관련 자본지출이 기본 시나리오로 5조 2,000억 달러, 수요가 빨라질 경우 7조 9,000억 달러에 이를 것으로 내다봤다. 모건스탠리는 2026~2028년 전 세계 데이터센터 자본지출을 약 3조 2,100억 달러로 추정했다. 보고서는 이런 투자 속도가 과거 운하·철도·전기화·닷컴 붐과 비교해도 매우 가파르다고 분석했다.

문제는 수익이다. 벤처캐피털 세쿼이아캐피털은 현재 투자 추세를 정당화하려면 AI 산업이 최종 사용자에게서 연간 6,000억 달러의 매출을 올려야 한다고 추산했지만, 실제 매출은 이에 크게 못 미친다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 프로젝트 난다(NANDA)의 2025년 보고서는 기업들이 생성형 AI에 300억~400억 달러를 투자했는데도 조사 대상 조직의 약 95%에서 측정 가능한 손익 개선이 나타나지 않았다고 분석했다. 다만 연구원은 이 조사가 전체 기업을 대표하는 표본조사는 아니어서 신중하게 해석해야 한다고 덧붙였다.

연구원은 투자 확대를 떠받치는 금융구조를 세 갈래로 짚었다. 첫째는 칩 제조업체와 데이터센터 사업자, AI 모델 기업이 서로 투자하고 다시 상대의 제품과 서비스를 사는 순환금융이다. 독립적인 최종 수요와 가치사슬 내부 자금으로 만든 수요를 구분하기 어렵게 해 설비투자가 수요를 앞지르게 만들 수 있다. 1990년대 말 닷컴 버블 당시 통신장비 업체들이 고객사에 장비 구매 자금을 빌려줬다가 고객사 도산과 함께 손실을 떠안은 ‘공급자 금융’과 닮았다는 설명이다.

둘째는 그래픽처리장치(GPU)를 담보로 한 대출과 특수목적기구(SPV)를 활용한 부외금융, 데이터센터 관련 대출·현금흐름의 유동화다. GPU 가치가 예상보다 빨리 떨어지면 담보가치가 한꺼번에 하락할 수 있고, SPV 차입은 실제 레버리지를 가린다. 유동화 상품은 보험사와 연기금, 자산운용사로 팔려 위험을 없애기보다 확산시킨다. 셋째는 규제와 공시가 은행보다 약한 사모신용의 역할 확대다.

AI 가치사슬은 소수 기업에 집중돼 있다. 보고서에 따르면 엔비디아가 GPU 시장의 약 90%, TSMC가 최첨단 공정 시장의 약 90%를 차지하고, 고대역폭메모리(HBM)는 SK하이닉스와 삼성이 매출 기준 약 80%를 점유하고 있다. 연구원은 한국 경제가 반도체를 통해 AI 가치사슬과 밀접하게 연결된 만큼, AI 투자가 거품으로 드러나 조정이 본격화하면 국내 충격도 클 수 있다고 지적했다.

데이터센터의 전력·물 소비와 환경 문제도 커지고 있다. 미국에서는 올해 7월 42개 주에서 데이터센터 확대에 반대하는 시위가 동시에 열렸다. 연구원은 AI 투자 논쟁이 거품 여부를 넘어 누가 이익을 얻고 누가 경제적·환경적·사회적 비용을 부담하는지를 따져야 한다며, 투자 규모와 방향, 부정적 영향을 검토하고 필요한 규제를 마련해야 한다고 주장했다. 연구원은 이 발간물이 민주노총의 공식 입장과 다를 수 있다고 밝혔다.

김동주 기자 (tongjoo@swn.kr)