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AI 질주의 두 가지 한계 '돈과 물리' 왜 오라클 먼저 터졌나

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전력 등 인프라 구축 물리적 한계
채권시장 이상과 현실 괴리 반영
오라클이 먼저 터진 이유는

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 블루 아울의 100억달러 데이터센터 투자 철회를 빌미로 한 오라클(ORCL) 주가 폭락은 인공지능(AI) 붐의 두 가지 한계를 드러내는 단면이라는 주장이 나왔다.

기술과 자본은 AI 시대의 가속화를 향후 전력질주하고 있지만 인프라와 자금 시장은 이 같은 질주를 허용하지 않는 실정이라는 얘기다.

미국 금융 매체 포춘은 오라클 주가 급락 사태가 비트의 속도를 원자의 속도와 맞추고, 성장 스토리를 성장 재무 현실과 조율하는 조정 국면의 본격적인 신호탄이라고 해석했다.

물리적 인프라와 채권시장의 여건이 충분히 따라오는 데 시간이 필요하고, 그 과정에 파고를 성공적으로 넘는 기업과 역풍을 맞는 기업이 나뉠 수 있다는 관측이다.

◆ '물리적 한계' 질주하는 비트와 끌려가는 원자 = AI 붐의 겉모습만 보면, 모델만 잘 만들면 자본과 GPU(그래픽처리장치)를 투입해 무한정 확장할 수 있다는 느낌을 준다.

하지만 오라클의 데이터센터 투자 차질에서 보듯 실제 세계에서는 비트, 즉 소프트웨어보다 원자, 즉 전력 및 설비의 속도가 훨씬 느리다.

문제의 핵심은 AI 인프라가 거대한 산업 설비라는 점이다. 초거대 모델을 돌리는 데이터센터 캠퍼스에는 막대한 전력이 필요하고, 이는 변전소와 송전선, 발전 설비 증설 없이 불가능하다.

AI 질주를 가로막는 두 가지 보이지 않는 벽을 형상화 한 일러스트 [자료=뉴스핌]

대형 변압기와 고압 스위치 기어, 냉각 시스템, 가스 터빈 등 핵심 장비는 수 개월이 아니라 수 년짜리 리드타임(lead time, 물품 발주 때부터 실제 사용까지 걸리는 시간)을 가진 산업재다. 포춘에 따르면 변압기는 4~5년, 가스터빈은 6~7년 걸린다.

게다가 이런 인프라를 설계, 시공, 연결할 수 있는 전문 인력과 공사 업체도 제한적이다. AI 기업이 지갑을 열었다고 해서 전력과 중장비, 토목 업계의 생산능력이 하루아침에 두 배로 뛰지 않는다. 엑셀 속 투자 계획은 몇 년 안에 수십 기가와트급 데이터센터 확보를 설계하지만 현실에서는 인허가와 제작, 시공, 시험 등으로 일정이 밀리기 일쑤다.

오라클이 미국 내 일부 오픈AI 전용 데이터센터 완공 목표를 2027년에서 2028년으로 미루기로 한 것은 현실과 이상의 괴리를 드러내는 단면이다.

비트의 세계는 빠르고 원자의 세계는 느린데 데이터센터는 두 가지가 충돌하는 지점이라고 업계 전문가들은 지적한다.

AI 업체들은 모델 출시를 기준으로 판단하지만 전력과 설비, 건설 업계는 5~10년 단위로 움직인다는 얘기다. 시간적인 불일치가 결국 AI 인프라 확장의 1차적인 물리적 한계로 작용하는 모양새다.

◆ '자본의 한계' 빚에 의존하는 빅테크 = AI 붐의 두 번째 브레이크는 다름아닌 돈이다. 특히 채권시장이다.

오라클 사례가 유독 주목 받는 이유는 AI 인프라 경쟁에 뒤늦게 뛰어들면서도 막대한 설비투자를 빚에 상당 부분 의존하고 있기 때문이다.

오라클은 최근 분기 설비투자에만 120억달러를 투입하며 시장 예상치인 82억5000만달러에 비해 훨씬 공격적인 행보를 취했다. 2026 회계연도 설비투자 전망치도 150억달러 올렸다. 이 가운데 상당 부분이 오픈AI 전용 데이터센터와 같은 AI 인프라 구축에 투입된다.

문제는 이런 공격적인 투자에 비해 본업인 클라우드와 관련 인프라 매출이 기대치를 밑돌면서 부채를 감안할 현금 창출력이 뒷받침되기 어려울 수 있다는 우려가 커지고 있다는 점이다.

채권시장은 민감하게 반응했다. 오라클 회사채의 수익률이 급등했고, 일부 신규 발행 채권은 '정크' 수준의 가격에 거래되기 시작했다. 신용 리스크 지표는 금융 위기 당시인 2009년 이후 최고치로 뛰었다.

자금을 제공하는 쪽이 AI 인프라 확장 속도를 더 이상 그대로 믿고 따라가주지 않겠다는 신호로 풀이된다. 빅테크는 지난 수십년 동안 벌어들이는 이익으로 성장을 위한 투자를 감당했지만 이제 한 해 1210억달러에 달하는 채권을 발행해 데이터센터를 건축하는 실정이다.

오라클 주가 추이 [자료=블룸버그]

오라클은 지난 9월에만 180억달러 규모의 대규모 채권 발행에 나섰고, 전체 부채 잔액이 약 1000억달러에 달했다. 경쟁사에 비해 레버리지 의존도가 높은 상태다.

업계 관계자들 사이에 닷컴 버블 직전인 1998년과 흡사하다는 주장이 나오는 것도 이 때문이다. 성장 스토리가 거대하지만 이를 뒷받침할 만한 현금흐름과 재무구조가 아직 검증되지 않았고, 채권시장이 그 간극을 가격에 반영하기 시작했다는 얘기다.

포춘은 채권시장이 더 이상 공짜 가속 페달 역할을 해주지 않는 시점이 오면 AI 인프라 붐의 2차 한계를 맞게 될 것이라고 경고한다.

◆ 왜 오라클이 먼저 터졌을까 = 사실 AI 인프라 부문의 두 가지 한계는 오라클만의 문제가 아니라 관련 업계 전반에 걸친 사안이다.

오라클이 먼저 터진 이유는 오픈AI 전용 데이터센터에 공격적으로 투자하면서 설비 투자 규모 대비 현금 창출력 및 신용등급이 다른 하이커스케일러보다 약하기 때문이라고 주요 외신들은 지적한다. 경쟁사에 비해 레버리지 부담이 더 크다는 얘기다.

실제로 아마존(AMZN)과 알파벳(GOOGL), 메타 플랫폼스(META) 등 빅테크는 우량한 신용등급과 충분한 현금흐름 덕에 채권시장에서 신뢰를 유지하는 모양새다.

아마존과 알파벳, 메타 플랫폼스, 마이크로소프트(MSFT), 오라클 등 5개 하이퍼스케일러가 2025년에만 1210억달러의 회사채를 발행한 가운데 오라클의 스프레드가 48bp(1bp=0.01%포인트)로 벌어졌고 메타(15bp)와 알파벳(10bp)은 완만한 수준을 나타내고 있다.

포춘은 안심하기 이르다고 말한다. 레버리지에 가장 취약한 오라클에 먼저 경고등이 켜졌을 뿐 나머지 빅테크도 부채 의존도가 과거보다 크게 높아졌고, 물리적 병목을 똑같이 겪고 있어 AI 수요와 이익이 기대치에 못 미칠 경우 오라클과 흡사한 홍역을 치를 수 있다는 경고다.

 

shhwang@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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