AI투자 on To the Moon

금리를 읽는 법 — 무료로 확인할 수 있는 여섯 가지 · AI 금리 투자 교과서 ⑥

Tue, 01 Sep 2026 08:00:00 +0900

시리즈의 마지막 편입니다.

다섯 편 동안 숫자를 참 많이 봤습니다. 잉여현금흐름, 기간프리미엄, 잔존가치보증, 커브 정상화. 그런데 여기서 한 가지가 마음에 걸렸습니다.

그 숫자들 중에 여러분이 직접 확인할 수 있는 건 몇 개일까요.

기사에 나온 숫자를 그대로 받아 적는 것과, 내가 직접 열어보는 것은 다릅니다. 그래서 이번 편은 주소록입니다. 아래 주소는 전부 제가 직접 열어서 확인했고, 안 열리는 곳은 뺐습니다.

무료로 확인할 수 있는 여섯 가지

무엇	어디	주소
미국 국채 수익률 곡선	미 재무부	home.treasury.gov
기간프리미엄(ACM)	뉴욕 연방준비은행	newyorkfed.org
한국 국고채 만기별 금리	금융투자협회 채권정보센터	kofiabond.or.kr
기준금리 추이	한국은행	bok.or.kr
코픽스	전국은행연합회	portal.kfb.or.kr
은행별 대출금리 비교	은행연합회 소비자포털	portal.kfb.or.kr

여섯 개 모두 무료이고 가입도 필요 없습니다.

① 미국 국채 수익률 곡선

3편의 5.337%가 여기 있습니다. 미 재무부가 매일 1개월물부터 30년물까지 전 구간을 공개합니다. 한 화면에 만기별 금리가 나란히 나오기 때문에, 뒤에 나올 “구간을 나눠 보라"는 원칙을 바로 적용할 수 있습니다.

② 기간프리미엄 — 3편의 그 숫자

3편에서 0.2%에서 1.20%로 올랐다고 한 그 값입니다. 뉴욕 연은이 ACM(Adrian-Crump-Moench) 모형으로 추정해 공개합니다.

이건 시장에서 직접 거래되는 값이 아니라 모형으로 추정한 값입니다. 기관마다 추정치가 다릅니다. 그래서 절대 수준보다 방향을 보는 게 낫습니다.

③ 한국 국고채 만기별 금리

5편의 핵심이 여기 있습니다. 금융투자협회 채권정보센터에서 3년·10년·30년물을 함께 볼 수 있습니다. 한 화면에 놓고 보는 게 중요합니다. 5편에서 확인했듯, 하나만 보면 정반대의 결론이 나오니까요.

한국은행 경제통계시스템 **ECOS**에서도 시계열로 받을 수 있습니다.

④ 기준금리 추이

한국은행이 역대 기준금리 변경 이력을 표로 공개합니다. 8월 27일 3.00%로 오른 것도 여기 기록돼 있습니다. 짧은 쪽 금리를 정하는 값이니, ③과 함께 보면 “어디까지가 한국은행 몫인지"가 눈에 들어옵니다.

⑤ 코픽스

5편에서 본 다음 달 변동금리의 예고편입니다. 전국은행연합회가 매달 공시합니다. 이번 달 코픽스가 오르면 다음 달 변동금리 주택담보대출이 따라 오릅니다. 대출을 갖고 계시다면 여섯 개 중 가장 실용적인 지표입니다.

⑥ 은행별 대출금리 비교

은행연합회 소비자포털에서 은행별 주택담보대출 금리를 비교할 수 있습니다. 다만 여기 나온 값은 평균입니다. 실제 금리는 신용도와 상품에 따라 달라지니, 최종 조건은 해당 은행에서 확인하셔야 합니다.

덧붙여 — 내가 가진 상품의 보유 종목

2편에서 블랙록 하이일드 ETF의 최대 보유 자산이 데이터센터 프로젝트 채권이라는 걸 봤습니다. 해외 채권형 펀드나 ETF를 갖고 계시다면, 운용사 홈페이지에서 보유 종목 내역을 한 번 열어보시길 권합니다. 이건 주소를 하나로 특정할 수 없어서 표에 넣지 않았습니다. 상품마다 운용사가 다르니까요.

금리를 읽는 세 가지 원칙

주소를 알아도 어떻게 읽을지 모르면 소용이 없습니다. 여섯 편을 쓰면서 실제로 쓴 방법이 셋입니다.

1. 구간을 나눠서 본다

이 시리즈에서 가장 자주 쓴 방법입니다.

3편: 전체 회사채 시장에서 AI는 여럿 중 하나였지만, **만기 15년 이상 구간에서는 40%**였습니다.
5편: 기준금리를 올렸는데 3년물은 -5bp, 30년물은 +25bp였습니다.

같은 나라 국채인데 만기에 따라 정반대로 움직입니다. “금리가 올랐다"는 문장은 어느 구간인지 말하지 않으면 절반만 참입니다.

2. 하루치로 판단하지 않는다

순환매 6편에서도 같은 말을 했습니다. 하루의 등락은 거의 아무것도 말해주지 않습니다. 며칠에서 몇 주를 쌓아 놓고 봐야 방향이 보입니다.

8월 19일 코스피가 5.80% 빠지고 다음 날 반등한 걸 각각 따로 해석했다면, 둘 다 틀렸을 겁니다.

3. 기울기를 본다

30년물에서 3년물을 뺀 값을 기록해 두십시오. 이 차이가 벌어지면(스티프닝) 긴 쪽에 무슨 일이 생긴 것이고, 좁아지면(플래트닝) 짧은 쪽이 움직인 것입니다.

5편에서 본 한국의 상황이 정확히 스티프닝이었습니다. 그리고 그 원인은 한국은행이 아니라 보험사 수요의 변화였습니다. 기울기를 보지 않았다면 “기준금리를 올렸으니 금리가 올랐구나"로 끝났을 겁니다.

무엇을 무시해도 되나

반대로, 굳이 좇지 않아도 되는 것들입니다.

하루 단위 금리 뉴스. 위에서 말한 대로입니다.
“이번엔 다르다"류의 단정. 4편에서 봤듯 같은 점과 다른 점은 늘 함께 있습니다.
총 규모 숫자 하나. 4편에서 순환금융 규모가 700억부터 7,500억 달러까지 갈렸습니다. 무엇을 세었는지 모르는 큰 숫자는 정보가 아닙니다.

여섯 편의 가설 성적표

이 시리즈를 시작하면서 계획서에 편별 가설을 미리 적어뒀습니다. 결과는 이랬습니다.

편	미리 세운 가설	결과
1편	캐펙스가 영업현금흐름을 넘었을 것이다	맞음 — 알파벳 2분기 잉여현금흐름이 상장 이후 첫 적자
2편	리스크 은폐인가, 정상적인 프로젝트 파이낸싱인가	질문이 틀림 — 빚은 다른 사람 장부로 옮겨갔다
3편	“AI 탓"이 과장일 것이다	맞음 — 하이퍼스케일러가 없는 독일·프랑스도 최고를 찍었다
4편	1999년 벤더 파이낸싱과 같은 구조인가	다르지만 — 더 정교해졌을 뿐 위험은 옮겨갔다
5편	미국 탓인가, 국내 요인인가	제3의 답 — 회계제도가 만든 수요가 사라지는 중

다섯 번 중 세 번은 미리 세운 가설이 빗나갔습니다. 순환매 시리즈에서는 여섯 편 중 다섯 편이 그랬습니다.

그리고 매번 데이터 쪽이 더 나은 이야기였습니다. 2편에서 “은폐냐 정상이냐"로 끝냈다면 핌코와 블랙록 ETF 이야기는 나오지 않았을 겁니다. 5편에서 재정적자만 찾았다면 보험사와 IFRS17은 못 봤을 겁니다.

그럴듯한 설명이 먼저 떠오르면 숫자로 검증해 보십시오. 대체로 틀립니다. 그리고 그게 틀리는 자리에 더 재미있는 게 있습니다.

정리

여섯 개 주소면 이 시리즈의 숫자를 직접 확인할 수 있습니다. 미 재무부(국채 수익률 곡선), 뉴욕 연은(기간프리미엄), 금투협 채권정보센터(국고채 만기별), 한국은행(기준금리), 은행연합회(코픽스·대출금리 비교). 전부 무료입니다.
기간프리미엄은 모형 추정치라 기관마다 다릅니다. 절대 수준보다 방향을 보십시오.
읽는 법 세 가지: 구간을 나눠서 볼 것, 하루치로 판단하지 말 것, 30년물에서 3년물을 뺀 기울기를 볼 것.
무시해도 되는 것: 하루 단위 금리 뉴스, “이번엔 다르다"류의 단정, 그리고 무엇을 세었는지 모르는 큰 숫자.
대출이 있으시다면 코픽스 하나만 보셔도 됩니다. 여섯 개 중 가장 실용적입니다.
해외 채권형 상품을 갖고 계시다면 보유 종목을 한 번 열어보십시오. 2편에서 본 그 채권이 들어 있을 수 있습니다.

마지막으로 — 39편이 끝났습니다

이 글로 다섯 번째 시리즈가 끝납니다.

반도체 11편은 AI의 부품을, 전력 10편은 연료를, 지수 6편은 AI가 삼킨 시장을, 순환매 6편은 돈의 이동을 봤습니다. 그리고 이번 금리 6편이 돈의 값이었습니다. 합쳐서 39편입니다.

돌아보면 순서가 자연스러웠습니다. 부품에서 시작해 연료로, 시장으로, 돈의 흐름으로, 그리고 돈의 값까지 왔습니다. 처음부터 이렇게 계획한 건 아니었습니다. 매번 앞 시리즈에서 설명하지 못하고 남긴 것이 다음 시리즈의 주제가 됐습니다. 이번 금리 시리즈도 순환매 4편의 각주 하나에서 시작했습니다.

다음 시리즈는 아직 정하지 않았습니다. 아마 이번 여섯 편에서 다 설명하지 못한 것 중 하나가 될 겁니다.

읽어주셔서 고맙습니다.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문에 소개한 주소는 확인 시점(2026년 9월 1일)에 모두 정상 접속을 확인했으나, 기관 사정에 따라 주소나 메뉴 구성이 바뀔 수 있습니다. 기간프리미엄은 시장에서 거래되는 값이 아니라 모형으로 추정한 값이며 기관마다 수치가 다릅니다. 은행연합회에 공시되는 대출금리는 평균값으로, 실제 적용 금리는 개인의 신용도와 상품에 따라 크게 달라지므로 반드시 해당 금융기관에서 확인하시기 바랍니다. 본문의 읽는 법은 제가 여섯 편을 쓰며 사용한 방법일 뿐 검증된 투자 기법이 아닙니다.

미국 금리는 어떻게 내 계좌에 닿나 — 한국 30년물만의 사연 · AI 금리 투자 교과서 ⑤

Sun, 30 Aug 2026 10:30:00 +0900

3편을 이렇게 끝냈습니다. 동네 전체가 정전이었다고요. 그리고 숙제를 하나 남겼습니다.

한국 국고채 30년물이 역대 최고인데, 한국에는 하이퍼스케일러가 없습니다. 그럼 우리 금리는 왜 올랐을까요.

답부터 말씀드리면 이렇습니다. 동네도 정전이었고, 우리 집 두꺼비집에도 문제가 있었습니다. 그런데 그 문제가 제 예상과 전혀 다른 곳에 있었습니다.

같은 날, 세 나라가 함께 최고를 찍었다

한국 국고채 30년물이 **4.751%**로 역대 최고를 기록한 날, 일본 30년물도 **3.52%**로 사상 최고를, 미국 30년물도 **5.337%**로 19년 만의 최고를 찍었습니다. 같은 날입니다.

그리고 그 여파가 며칠 뒤 우리 증시에 왔습니다. 8월 19일, 코스피는 398.66포인트(5.80%) 내린 6,471.17에 마감했습니다. 장 시작 6분 만에 매도 사이드카가 발동됐고, 외국인이 3조 5,035억 원, 기관이 1조 3,244억 원을 순매도했습니다. 언론이 붙인 제목은 **“미 금리 쇼크”**였습니다.

여기까지만 보면 답이 나온 것 같습니다. 미국 금리가 그대로 넘어왔구나.

그런데 그날 하나가 이상했습니다. 원달러 환율은 오히려 14.1원 내려 1,397.7원이 됐습니다. 위험자산에서 돈이 빠지면 보통 원화가 약해지는데, 그날은 반대였습니다. 다음 날 코스피가 반등한 것도 원화 강세와 전기전자 수급 개선 덕이었습니다.

뭔가 단순하지 않다는 신호였습니다.

결정적 단서 — 만기별로 갈렸다

3편에서 배운 방법을 그대로 써봤습니다. 구간을 나눠서 보는 것입니다.

7월 중순 한국은행이 기준금리를 올린 뒤, 국고채 금리는 이렇게 움직였습니다.

만기	변화
국고채 3년	-5bp (내렸다)
국고채 10년	+4bp
국고채 30년	+25bp

한국은행이 기준금리를 올렸는데 3년물은 오히려 내렸습니다. 그리고 30년물만 25bp 뛰었습니다. bp는 0.01%포인트입니다.

이건 통화정책이 고장 났다는 뜻이 아닙니다. 애초에 관할이 다르다는 뜻입니다.

짧은 쪽은 한국은행이 정하고, 긴 쪽은 세계가 정합니다.

기준금리는 초단기 금리를 직접 건드립니다. 그 영향이 3년물까지는 옵니다. 하지만 30년 뒤를 보는 금리는 한국은행이 아니라 세계의 기간프리미엄이 정합니다. 3편에서 본 그 기간프리미엄 말입니다.

그러니 “미국 금리가 넘어왔나"라는 질문은 절반만 맞았습니다. 넘어온 게 아니라, 원래 같은 시장이었습니다.

그런데 30년물만 왜 그렇게 많이 뛰었을까

여기가 이번 편에서 가장 예상 밖이었던 대목입니다.

저는 국내 요인을 찾는다면 재정적자나 국채 발행 물량일 거라고 생각했습니다. 3편에서 미국이 그랬으니까요. 그런데 자료를 보니 진짜 이유는 다른 데 있었습니다.

그동안 30년물은 보험사가 사줬습니다

IFRS17(새 국제회계기준)과 K-ICS(신지급여력제도)가 도입되면서 보험사는 보험부채를 시가로 평가하게 됐습니다. 보험 계약은 만기가 아주 깁니다. 그러면 자산도 그만큼 길게 맞춰야 평가손익이 요동치지 않습니다. 이걸 듀레이션 매칭이라고 합니다.

그래서 보험사들이 초장기 국채를 대량으로 사들였습니다. 규모가 어느 정도였냐면,

2024년 국고채 발행의 30.2%가 30년물이었습니다.
2014년 말과 2024년 말을 비교하면, 국고채 발행잔액 증가분의 약 절반(47.9%), 291조 원이 30년물입니다.

그 결과 한국 채권시장에는 세계적으로도 드문 일이 벌어졌습니다. 2017년 이후 30년물 금리가 10년물보다 낮았습니다.

보통은 오래 빌려줄수록 더 받습니다. 3편에서 본 기간프리미엄이 그것이죠. 그런데 한국은 반대였습니다. 사야만 하는 매수자가 한쪽에 몰려 있으면, 가격은 왜곡됩니다.

지금은 그 수요가 줄었습니다

보험사의 초장기채 매수 유인이 예전만 못해졌습니다. 전통적인 매수 주체가 빠진 자리에 발행 물량은 그대로 나옵니다. 그러면 금리는 오릅니다.

씨티는 이 현상을 **“초장기 커브 정상화”**라고 불렀습니다. 눌려 있던 것이 제자리를 찾아가는 중이라는 뜻입니다.

그러니 이렇게 말해야 정확합니다. 한국 30년물이 역대 최고를 찍은 건, 그동안 비정상적으로 낮았기 때문이기도 합니다. 미국의 30년물 최고와 한국의 30년물 최고는 이름은 같지만 성격이 다릅니다. 미국은 없던 프리미엄이 생긴 것이고, 한국은 눌려 있던 것이 풀리는 중입니다.

그리고 흔한 설명 하나는 틀렸습니다

금리가 오르면 흔히 **“외국인이 팔아서”**라고 합니다. 이번엔 아니었습니다.

외국인은 오히려 원화채를 순매수했습니다. 국고채 30년물이 역대 최고를 찍은 날에도 그랬습니다. 세계국채지수(WGBI) 편입에 따른 패시브 자금이 계속 들어오고 있기 때문입니다.

다만 전문가들은 외국인 자금이 들어와도 원화채 시장의 수급 구조 자체가 취약하다고 지적합니다. 살 사람이 한 종류(보험사)에 몰려 있었다가 그쪽이 빠지면, 새로 들어온 돈이 그 자리를 대신하기는 쉽지 않습니다.

참고로 이 국면에서 **“채권 자경단”**이라는 표현도 등장했습니다. 정부 재정이 방만하다고 판단하면 국채를 팔아 금리를 올려 압박하는 채권 투자자들을 가리키는 말로, 1990년대 클린턴 행정부 시절 처음 쓰였습니다.

그 사이 한국은행은 금리를 올렸습니다

8월 27일 금융통화위원회는 기준금리를 2.75%에서 3.00%로 0.25%포인트 올렸습니다. 7월에 이은 2회 연속 인상이고, 금통위원 7명 중 6명이 찬성했습니다.

같이 발표된 전망이 더 눈에 띕니다.

항목	이전	이번
올해 GDP 성장률 전망	2.6%	3.3%
소비자물가 상승률 전망	2.7%	2.7% (유지)

성장률 전망을 0.7%포인트나 올렸습니다. 물가가 튀기 전에 미리 잡겠다는 신호로 읽혔고, 공개된 점도표에서 21개 점 중 최고값은 **3.5%**였습니다.

즉 우리 통화정책은 지금 긴축 사이클에 있습니다. 다만 위에서 봤듯, 이건 주로 짧은 쪽 이야기입니다.

그래서 내 계좌에는 어떻게 닿나

1. 고정금리 주택담보대출 — 며칠 안에

혼합형(고정) 주담대의 기준은 은행채 5년물입니다. 이 금리는 국고채를 따라 움직입니다. 최근 급등하면서 혼합형 주담대 금리가 연 5%대에 진입했습니다.

미국 30년물 → 한국 국고채 → 은행채 5년물 → 내 대출금리. 이 사슬이 이번 편의 제목입니다.

2. 변동금리 주택담보대출 — 다음 달

변동금리의 기준은 **코픽스(COFIX)**입니다. 국내 8개 은행이 자금을 조달한 금리를 가중평균한 값이고, 오르면 그다음 달 변동금리 대출에 반영됩니다. 신규취급액 기준 코픽스는 두 달 연속 올랐습니다.

3. 주식 할인율 — 그날 바로

가장 빠른 관문입니다. 금리가 오르면 미래 이익의 현재가치가 줄어듭니다. 먼 미래의 이익을 크게 반영해 값이 매겨진 성장주가 먼저 흔들립니다. 8월 19일 코스피 5.80% 급락이 정확히 이 경로였습니다. 지수 6편에서 다룬 할인율과 PER의 관계가 여기서 실제로 작동합니다.

4. 예금금리 — 천천히

기준금리는 올랐는데 예금금리는 상대적으로 더디게 오른다는 지적이 나옵니다. 대출금리가 오르는 속도와 예금금리가 오르는 속도가 다르다는 뜻입니다. 관문 네 개 중 이것 하나만 잘 열리지 않습니다.

3편의 질문에 답하면

미국 금리가 그대로 넘어온 걸까요, 국내 사정이 따로 있는 걸까요.

둘 다입니다. 그런데 나눠서 봐야 합니다.

짧은 쪽(3년물): 한국은행 관할입니다. 실제로 기준금리를 올렸는데도 5bp 내렸습니다.
긴 쪽(30년물): 세계의 기간프리미엄이 정합니다. 한국·일본·미국이 같은 날 최고를 찍은 게 그 증거입니다.
그 위에 한국만의 이유가 하나 더: 보험사 수요가 만들어 놓은 왜곡이 풀리는 중입니다. 그래서 30년물만 25bp 뛰었습니다.

3편에서 “AI는 셋 중 하나이고 아마 가장 작다"고 했는데, 한국까지 오면 AI의 지분은 더 작아집니다. 우리 30년물 금리를 밀어올린 가장 큰 힘은 AI 회사채도, 외국인 이탈도 아니라, 회계제도가 만든 수요가 사라지는 과정이었습니다.

정리

같은 날 한국(4.751%)·일본(3.52%)·미국(5.337%) 30년물이 함께 최고를 찍었습니다. 며칠 뒤 코스피는 5.80% 급락해 6,471.17로 마감했고 장 시작 6분 만에 사이드카가 발동됐습니다.
만기별로 갈렸습니다. 7월 기준금리 인상 이후 3년물 -5bp, 10년물 +4bp, 30년물 +25bp. 짧은 쪽은 한국은행이, 긴 쪽은 세계가 정합니다.
30년물만 뛴 데는 한국만의 이유가 있었습니다. IFRS17·K-ICS 도입 후 보험사가 초장기 국채를 대량 매입해 2017년 이후 30년물 금리가 10년물보다 낮은 기현상이 있었는데, 그 수요가 줄면서 정상으로 되돌아가는 중입니다. 씨티는 이를 **“초장기 커브 정상화”**라 불렀습니다.
“외국인이 팔아서"는 틀렸습니다. 외국인은 오히려 순매수했고, WGBI 편입 패시브 자금이 계속 들어오고 있습니다. 다만 수급 구조 자체는 취약하다는 지적이 함께 나옵니다.
8월 27일 한국은행은 기준금리를 3.00%로 올렸습니다. 2회 연속이고, 성장률 전망을 2.6%에서 **3.3%**로 크게 올렸습니다.
내 계좌에는 네 개의 관문으로 옵니다. 고정금리 주담대(은행채 5년물, 연 5%대 진입), 변동금리 주담대(코픽스 두 달 연속 상승), 주식 할인율(그날 바로), 그리고 예금금리(천천히).

다음 편이 마지막입니다. 다섯 편 동안 숫자를 잔뜩 봤는데, 그중 개인이 직접 클릭해서 확인할 수 있는 게 무엇인지 정리하겠습니다. 순환매 6편에서 했던 것처럼 모든 주소를 직접 확인하고, 안 열리는 곳은 빼겠습니다.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문의 금리·지수·환율은 확인 시점(2026년 8월 30일)의 시장 데이터와 언론 보도 기준이며 계속 변합니다. 만기별 금리 변화는 특정 기준일 사이의 비교로, 기간을 달리 잡으면 값이 달라집니다. 보험사 수요와 초장기 금리의 관계는 여러 기관이 제시한 해석이며 유일한 설명은 아닙니다. 대출금리는 개인의 신용도와 상품에 따라 크게 달라지므로 본인 조건은 해당 금융기관에서 확인하시기 바랍니다.

잔존가치보증과 순환금융 — 1999년의 그 구조인가 · AI 금리 투자 교과서 ④

Sat, 29 Aug 2026 10:00:00 +0900

이 시리즈에서 가장 논쟁적인 편입니다. 결론을 먼저 말씀드리면, 양쪽 다 일리가 있습니다.

제가 중고차를 판다고 해봅시다

손님이 차를 사고 싶은데 할부가 안 나옵니다. 신용이 없어서요. 그래서 제가 캐피탈 회사에 이렇게 말합니다.

“3년 뒤에 이 차가 최소 얼마는 나가게 제가 책임지겠습니다.”

그러면 할부가 나옵니다. 손님은 차를 삽니다. 그 차를 파는 것도 접니다.

제가 거짓말을 한 건 없습니다. 차는 진짜 있고, 손님도 진짜 쓸 겁니다. 다만 이 거래에서 손님의 신용은 제 신용입니다.

지금 엔비디아가 하고 있는 일이 이것입니다. 그리고 1999년에도 비슷한 일이 있었습니다.

1999년에 있었던 일

닷컴 시절, 통신망을 깔겠다는 신생 사업자들이 쏟아졌습니다. 그런데 돈이 없었습니다. 그래서 장비를 파는 회사들이 나섰습니다. 루슨트, 시스코, 노텔.

방식은 단순했습니다. 장비를 사라고 돈을 빌려주고, 그 돈으로 자기 장비를 사게 했습니다. 이걸 벤더 파이낸싱(vendor financing), 우리말로 판매자 금융이라고 합니다.

장부에서는 아름다웠습니다. 빌려준 돈이 한 바퀴 돌아 매출이 되어 돌아왔으니까요. 매출이 늘고, 주가가 오르고, 더 많이 빌려줄 여력이 생겼습니다.

닷컴이 꺼지자 신생 사업자들은 갚지 못했습니다. 대출은 대부분 상각됐습니다. 그리고 이런 일이 벌어졌습니다.

루슨트 주가
1999년 말	84달러
2002년	55센트

2026년에 벌어지는 일

엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 짓는 포츠파이크 데이터센터 캠퍼스와 관련해, 개발사인 소프트뱅크 자회사 SB에너지에 최대 1,050억 달러 규모의 잔존가치 보증계약을 맺었습니다. 여기 들어갈 오픈AI가 임차인입니다.

**잔존가치보증(RVG, Residual Value Guarantee)**은 이런 약속입니다.

오픈AI가 임차료를 못 내면, 재임대나 매각으로 회수한 금액과 사전에 정해둔 최소 가치 사이의 차액 일부를 엔비디아가 부담한다.

왜 이런 게 필요했을까요. 오픈AI는 비상장이라 별도의 신용등급이 없습니다. 신용등급이 없으면 20년짜리 임대차 계약을 받아줄 금융기관을 찾기 어렵습니다. 그래서 엔비디아가 나섭니다. 오픈AI가 엔비디아의 대차대조표를 신용보강 수단으로 빌려 쓰는 구조라는 해석이 나오는 이유입니다.

그리고 여기서 짚어둘 대목이 하나 있습니다. 엔비디아는 공시에서 이렇게 밝혔습니다.

“지급 가능성이 낮아 현재까지 부채가 기록되지 않았다.”

2편에서 본 계약상 부채는 그래도 주석에는 적혔습니다. 이건 주석에도 부채로 잡히지 않습니다. 우발채무로 분류될 뿐입니다.

그 위에 또 한 겹

엔비디아는 별도로 아폴로 글로벌 매니지먼트, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR 6개 금융기관과 양해각서를 맺고 5,000억 달러 이상의 외부 자본을 동원하는 자금조달 플랫폼을 구축하기로 했습니다. GPU를 부동산이나 인프라처럼 금융시장에서 거래 가능한 자산으로 만들겠다는 구상입니다.

그런데 숫자가 맞지 않습니다

여기서 이상한 걸 발견했습니다. 규모에 대한 숫자가 출처마다 다릅니다.

무엇을 세었나	규모
메타·브로드컴 등 AI 기업의 잔존가치보증 추산	약 700억 달러
엔비디아 → 오픈AI 데이터센터 단일 보증	최대 1,050억 달러
엔비디아의 생태계 파트너 자본 약속	약 3,000억 달러
월가 6개사와의 자금조달 플랫폼	5,000억 달러 이상
언론이 “순환금융"으로 묶어 부른 규모	7,500억 달러 이상

업계 전체 추산이 700억 달러인데, 단일 거래 하나가 1,050억 달러입니다. 집계 기준과 시점이 서로 다르기 때문입니다. 참고로 오픈AI 건도 초기에는 최대 2,500억 달러까지 보증할 수 있다는 전망이 나왔다가 지금 규모로 줄었습니다.

그래서 이 글에서는 가장 구체적으로 확인되는 숫자, 즉 상대방과 대상이 명시된 1,050억 달러를 기준으로 씁니다. 나머지는 참고용입니다.

다만 이 불일치 자체가 하나를 말해줍니다. 아직 아무도 이 구조의 전체 크기를 정확히 세지 못하고 있습니다.

같은 점과 다른 점

같습니다

파는 쪽이 사는 쪽의 자금을 떠받쳐 줍니다. 형태는 대출에서 보증으로 바뀌었지만, 사는 쪽이 파는 쪽의 신용에 기대는 구조는 같습니다.
수요가 자생적인지 구분하기 어려워집니다. 내가 밀어준 돈으로 발생한 수요와, 그렇지 않은 수요가 섞이니까요.
규모를 아무도 정확히 세지 못합니다. 위에서 본 그대로입니다.

다릅니다

첫째, 루슨트는 직접 빌려줬고 그걸 매출로 인식했습니다. 엔비디아의 잔존가치보증은 매출을 만들지 않습니다. 돈이 나가지도 않습니다. 조건이 성립할 때만 나중에 부담이 생깁니다. 회계적으로는 다른 물건입니다.

둘째, 그때 고객사들은 매출이 없었습니다. 지금 엔비디아는 이렇습니다.

엔비디아 2026 회계연도
연매출	2,159억 달러 (+65%, 사상 첫 2,000억 돌파)
순이익	429억 6,000만 달러 (+94%, 사상 최대)
4분기 매출	681억 2,700만 달러 (+73%)

JP모건의 표현이 이 차이를 잘 요약합니다. “자본이 AI를 쫓고 있는 것이지, 그 반대가 아니다.” 현재 AI 기업들은 닷컴 시절 기업들보다 잉여현금흐름이 훨씬 많다는 것도 함께 지적됩니다.

젠슨 황 CEO도 반박했습니다. “이는 우리가 공급망 관리에 적용하는 원칙과 동일한 방식이다. 고객 수요를 예측할 수 있고 이를 통해 장기적인 생산 능력을 확보할 수 있을 때 핵심 자원을 투입하는 것이다.” 엔비디아 측은 이 조치가 자금 수요를 충당하려는 게 아니라 인프라 공급을 확보하기 위한 것이라고 강조합니다.

셋째, 스스로 규모를 줄였습니다. 오픈AI 건은 최대 2,500억 달러까지 갈 수 있다는 관측이 있었지만 1,050억 달러로 정리됐습니다. 통제 없이 불어나기만 한 게 아니라는 근거이기도 합니다.

그런데 다르다는 게 더 낫다는 뜻일까요

여기가 이번 편의 핵심입니다.

1999년에 루슨트가 무너졌을 때, 손실을 본 것은 루슨트와 그 주주였습니다. 위험을 판매자가 직접 안고 있었기 때문입니다. 84달러가 55센트가 되는 동안, 그 손실은 한 회사 안에서 끝났습니다. 잔인하지만 명확했습니다.

지금 구조는 다릅니다. 위험이 금융권 전체로 나뉘어 있습니다.

래리 핑크 블랙록 회장은 이번 구상을 자신이 1970년대 초에 겪었던 주택저당증권(MBS) 시장의 형성 과정에 빗댔습니다. 블랙스톤은 AI 컴퓨팅을 **“주택담보대출 시장에서 주택을 바라보는 것과 유사한 금융 가능한 자산”**이라고 설명했습니다.

이 비유는 정확합니다. 그리고 그래서 불편합니다.

MBS의 발명은 실제로 진보였습니다. 한 곳에 몰려 있던 위험을 여러 곳으로 나누는 기술이었으니까요. 2008년까지는 그랬습니다.

그러니 이렇게 정리하는 게 정확할 것 같습니다.

1999년보다 정교해진 것은 맞습니다. 위험이 사라진 것은 아닙니다. 옮겨간 것입니다.

그리고 어디로 옮겨갔는지는 2편에서 이미 봤습니다. 핌코와 블랙록 ETF, 그리고 연기금입니다. 루슨트가 틀어졌을 때 무너진 건 루슨트 주주였지만, 이 구조가 틀어지면 손실이 어디서 나올지는 미리 알기 어렵습니다.

지금 시장은 어느 쪽에 걸고 있나

양쪽 다 실제 돈을 걸고 있습니다.

우려하는 쪽

마이클 버리가 엔비디아 공매도를 늘렸습니다.
S&P가 오라클의 신용등급을 BBB에서 BBB-로 낮췄습니다. 공격적인 AI 인프라 확장이 기존의 안정적인 사업 구조를 훼손하고 있다는 이유였습니다.
오라클의 5년물 CDS 프리미엄이 관련 데이터 집계가 시작된 2008년 말 이후 가장 높은 수준까지 올랐습니다. CDS는 부도에 대비한 보험료 같은 것이라, 오르면 시장이 그 회사의 위험을 크게 본다는 뜻입니다.
**국제결제은행(BIS)**은 “AI 투자 경쟁이 재정적 취약성을 야기하고 있다"고 지적했습니다.

과도하다는 쪽

뱅크오브아메리카는 시장이 엔비디아 AI 생태계 투자의 리스크를 과대평가하고 있다며, 최대 50% 저평가 상태라고 봤습니다.
JP모건은 “일정한 주의가 필요하다"면서도 지금 거래는 닷컴 시대와 다르다고 정리했습니다.
그리고 실적이 있습니다. 위의 2,159억 달러는 예상이 아니라 이미 찍힌 숫자입니다.

무엇을 지켜봐야 하나

이 논쟁은 지금 판정할 수 없습니다. 대신 판정이 날 때 먼저 움직일 지표를 알아두는 게 낫습니다.

오라클 CDS 프리미엄. AI 부채의 온도계 역할을 하고 있습니다. 언론이 “AI 리스크 바로미터"라고 부르는 이유입니다.
신용등급 변화. 등급은 뒤늦게 움직이지만, 움직이면 확실한 신호입니다. S&P의 오라클 강등이 첫 사례였습니다.
GPU 중고 가격과 임대료. 잔존가치보증은 결국 “3년 뒤 이 물건이 얼마인가"에 걸린 계약입니다. 2편에서 본 내용연수 논쟁이 여기서 돈으로 결판납니다.
보증 규모의 공시. 엔비디아가 “부채로 기록하지 않았다"고 한 항목이 언제 부채로 바뀌는지가 분수령입니다.

정리

1999년 루슨트·시스코·노텔은 고객에게 돈을 빌려주고 자기 장비를 사게 해 매출로 인식했습니다. 닷컴이 꺼지자 대부분 상각됐고, 루슨트 주가는 1999년 말 84달러에서 2002년 55센트가 됐습니다.
엔비디아는 오픈AI가 쓸 오하이오 데이터센터에 최대 1,050억 달러를 보증했습니다. 오픈AI가 임차료를 못 내면 회수액과 사전 최소가치의 차액 일부를 부담하는 구조이고, 엔비디아는 **“지급 가능성이 낮아 부채로 기록하지 않았다”**고 공시했습니다.
규모조차 합의가 안 됩니다. 업계 추산 700억, 단일 거래 1,050억, 자본 약속 3,000억, 금융 플랫폼 5,000억, 언론이 부르는 순환금융 7,500억. 집계 기준이 제각각입니다.
1999년과 다릅니다. 루슨트는 직접 빌려주고 매출로 인식했지만 엔비디아는 보증이고 매출을 만들지 않습니다. 무엇보다 당시 고객사들은 매출이 없었고, 엔비디아는 연매출 2,159억 달러, 순이익 429억 달러로 둘 다 사상 최대입니다.
다만 다르다는 게 더 낫다는 뜻은 아닙니다. 래리 핑크는 이 구상을 1970년대 초 MBS 시장의 형성에 비유했습니다. 위험을 여러 곳으로 나누는 발명이었죠. 더 정교해진 것은 맞고, 사라진 것은 아닙니다. 1999년엔 루슨트 주주가 손실을 안았지만, 지금은 2편에서 본 채권 ETF와 연기금이 들고 있습니다.
지켜볼 것: 오라클 CDS, 신용등급 변화, GPU 중고 가격과 임대료, 그리고 보증이 부채로 넘어가는 시점.

다음 편에서는 다시 한국으로 돌아옵니다. 3편에서 숙제를 하나 남겨뒀습니다. 한국 국고채 30년물이 역대 최고인데 한국에는 하이퍼스케일러가 없습니다. 그러면 미국 금리가 그대로 넘어온 걸까요, 아니면 국내 사정이 따로 있는 걸까요. 5편에서 그 경로를 따라가 보겠습니다.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문의 보증 규모·실적·신용지표는 확인 시점(2026년 8월 29일)의 공시와 언론 보도 기준이며 계속 변합니다. 순환금융과 잔존가치보증의 총 규모는 집계 기준에 따라 크게 달라져 본문에 여러 수치를 함께 제시했고, 어느 하나를 확정된 값으로 제시하지 않았습니다. AI 투자를 둘러싼 버블 논쟁은 결론이 나지 않은 사안이며, 본문은 어느 쪽도 지지하지 않습니다. 개별 기업에 관한 부정적 서술은 신용평가사의 공표된 조치와 공개 시장 데이터에 한정했습니다. 달러 금액은 환율 변동을 고려해 원화 환산을 생략했습니다.

정말 AI가 금리를 올렸을까 — 용의자는 셋이었다 · AI 금리 투자 교과서 ③

Wed, 26 Aug 2026 19:00:00 +0900

먼저 자백부터 하겠습니다.

순환매 4편에서 저는 AI 기업 회사채가 미국 투자등급 시장의 2.4%에서 16.4%로 늘었다는 숫자를 소개하며, 언론이 이를 **“뒤집힌 구축효과”**라 부른다고 썼습니다. 정부가 기업을 밀어내는 게 아니라 기업이 국채를 밀어낸다는 뜻이죠. 그리고 이 시리즈는 그 고리가 아까워서 시작했습니다.

오늘은 그 전제를 의심해 보겠습니다.

어젯밤 우리 집이 정전됐습니다

마침 옆집이 며칠 전 대형 에어컨을 새로 들였습니다. 자연스럽게 이런 생각이 듭니다. 저 집 때문인가.

그런데 아침에 나가 보니 동네 전체가 정전이었습니다. 옆집 에어컨은 갑자기 유력한 용의자에서 그저 여러 부하 중 하나로 내려앉습니다. 전기를 더 쓴 건 사실이지만, 그것만으로는 설명이 안 되니까요.

이번 편은 그 아침 산책에 관한 이야기입니다.

먼저, 무슨 일이 있었는지

8월 17일 미국 **30년 만기 국채금리가 연 5.31%**를 찍었습니다. 다음 날에는 장중 **5.337%**까지 올랐습니다. 2007년 이후, 19년 만의 최고입니다.

여기서 알아둘 개념이 하나 있습니다. **기간프리미엄(term premium)**입니다.

기간프리미엄 = 돈을 오래 빌려주는 대가로 더 받아야겠다고 요구하는 몫 10년 뒤에 무슨 일이 생길지 모르니, 그 불확실성만큼 웃돈을 달라는 것입니다.

이 값이 중요한 이유는, 중앙은행이 무엇을 하든 이게 오르면 장기금리는 오르기 때문입니다. 연준이 기준금리를 내려도 장기금리가 안 떨어지는 현상이 여기서 나옵니다.

그리고 이 값이 **2025년 5월 0.2%에서 2026년 5월 1.20%**로 올랐습니다. 1년 만에 1%포인트입니다.

이제 질문은 이겁니다. 누가 이걸 올렸나.

용의자는 셋입니다

언론 보도를 모아보면, 초장기 국채금리를 밀어 올린 원인으로 지목되는 것은 대체로 세 가지입니다.

용의자 1 — 미국 재정적자

가장 크고 가장 오래된 용의자입니다.

2026 회계연도의 7월까지 누적 재정적자가, 2025 회계연도 한 해 전체(1조 7,750억 달러)를 이미 넘어섰습니다. 회계연도가 두 달이나 남은 시점에서요. 피치는 2026~2027년 미국 재정적자가 **GDP의 7.4%**에 이를 것으로 봤습니다.

적자는 국채를 찍어 메웁니다. 국채 공급이 늘면 값은 떨어지고 금리는 오릅니다. 그리고 금리가 오르면 이자 부담이 커져 적자가 더 늘어납니다. 세입 5달러 중 1달러가 이자로 나간다는 계산도 나왔습니다.

용의자 2 — 일본

가장 조용하지만 가장 흥미로운 용의자입니다.

일본 30년물 국채금리가 3.52%로 사상 최고를 찍었습니다. 10년물도 2.88%입니다. 오랫동안 금리가 0에 붙어 있던 나라에서 벌어진 일입니다.

이게 왜 미국 금리와 상관이 있을까요. 일본은 1조 달러가 넘는 미국 국채를 보유한 최대 해외 보유국이기 때문입니다.

일본 기관투자자 입장에서 생각해 보십시오. 자국 국채가 0%대일 때는 환헤지 비용을 물고서라도 미국 국채를 사는 게 나았습니다. 그런데 자국 30년물이 3.5%를 준다면, 굳이 환위험을 안고 태평양을 건널 이유가 줄어듭니다.

여기에 엔 캐리 트레이드 문제가 붙습니다. 낮은 금리로 엔화를 빌려 다른 나라 고수익 자산을 사는 거래인데, 일본 금리가 오르면 이 거래가 되감기면서 전 세계 자산이 팔립니다.

그리고 이 용의자는 AI와 아무 상관이 없습니다.

용의자 3 — AI 회사채

가장 많이 지목된 용의자입니다.

골드만삭스가 8월 5일 집계한 올해 AI 관련 부채 발행액은 약 5,000억 달러입니다. 이 가운데 아마존·알파벳·메타·마이크로소프트·오라클 등 하이퍼스케일러가 약 40%를 차지합니다. 이들의 글로벌 채권 발행액은 지난해 1,080억 달러에서 올해 1,940억 달러로 늘었습니다.

숫자만 보면 분명 큽니다. 그런데 다른 숫자 옆에 놓아야 크기를 알 수 있습니다.

크기를 나란히 놓아 보면

항목	규모
미국 재정적자 (2026 회계연도 7월까지 누적)	1조 7,750억 달러 초과
올해 AI 관련 부채 발행 (8월 5일 기준)	약 5,000억 달러

재정적자가 3.5배 이상 큽니다. 그리고 재정적자 쪽은 아직 두 달이 남아 있었습니다.

물론 이 비교가 완벽하진 않습니다. 집계 시점도 다르고, 재정적자를 메우는 국채가 전부 초장기물인 것도 아닙니다. 하지만 방향은 분명합니다. 채권시장에서 자리를 가장 많이 차지한 발행자는 여전히 미국 정부입니다.

결정적인 알리바이

그런데 진짜 결정적인 증거는 규모가 아니었습니다.

같은 기간, 독일과 프랑스의 장기 국채금리도 15~30년 만의 최고를 경신했습니다.

독일에는 하이퍼스케일러가 없습니다. 프랑스에도 없습니다. 이 나라들의 채권시장에서 데이터센터 회사채가 국채를 밀어내고 있지 않습니다. 그런데 장기금리는 미국과 같은 방향으로, 같은 시기에 올랐습니다.

동네 전체가 정전이었던 겁니다.

이건 AI 회사채로 설명되지 않습니다. 선진국 전반의 재정 확대, 인플레이션 우려, 그리고 “장기채는 이제 위험하다"는 인식 자체의 변화로 설명해야 하는 현상입니다. 여기에 중동 긴장에 따른 유가 상승과 관세 정책이 물가 압력을 더했고, 일본은행의 정책 전환이 기간프리미엄을 밀어 올렸습니다.

그렇다고 AI가 무죄는 아닙니다

여기서 끝내면 반쪽짜리입니다. 반대 방향으로도 검증해야 하니까요.

올해 발행된 만기 15년 이상 미국 투자등급 회사채의 40%를 AI 관련 기업이 차지했습니다.

이 숫자 앞에서는 앞의 논리가 흔들립니다. 전체 회사채 시장에서 AI의 비중은 여럿 중 하나지만, 가장 긴 만기 구간에서는 다섯 중 둘입니다. 참고로 미국 투자등급 회사채 발행액은 2025년 1조 4,990억 달러로 역대 두 번째 규모였습니다.

왜 하필 초장기물일까요. 데이터센터는 20년, 30년을 보고 짓는 자산이기 때문입니다. 짧게 빌려 길게 쓰면 만기 때마다 갈아타야 하니, 처음부터 길게 빌립니다. 2편에서 본 만기 불일치 문제의 반대편입니다.

그런데 초장기 국채를 사는 투자자와 초장기 회사채를 사는 투자자는 같은 사람들입니다. 연금과 보험사죠. 30년짜리 부채를 지고 있으니 30년짜리 자산을 삽니다. 이 좁은 시장에 AI 회사채가 밀려들면, 거기서는 실제로 자리 다툼이 벌어집니다.

그래서 결론은

제가 순환매 4편에서 쓴 표현을 이렇게 고쳐야겠습니다.

AI 회사채는 금리를 올린 유일한 범인이 아닙니다. 셋 중 하나이고, 아마 가장 작습니다. 다만 가장 긴 만기 구간에서는 확실히 공범입니다.

“어디를 보느냐"가 답을 바꾼다는 게 이번 편의 결론입니다. 10년물 전체 상승분을 놓고 보면 AI 탓은 과장입니다. 30년물 회사채 발행 창구에서 보면 과장이 아닙니다.

한 가지 덧붙이자면, 순환매 4편에서 인용했던 **“회사채와 주택저당증권이 10년물 상승분 중 약 0.3%포인트를 설명한다”**는 뱅크오브아메리카 추정은 이번 취재에서 다시 확인하지 못했습니다. 그래서 이번 편의 논증은 그 수치에 기대지 않고, 직접 확인한 숫자들로만 구성했습니다.

한국 투자자에게 오는 지점

여기서 한국 이야기가 불편해집니다. 한국 국고채 30년물은 8월에 **4.751%**로 역대 최고를 찍었습니다.

그런데 한국에도 하이퍼스케일러가 없습니다. 국내 채권시장에서 AI 회사채가 국고채를 밀어내고 있지도 않습니다. 그러면 우리 금리는 왜 올랐을까요.

같은 논리를 적용하면 답은 둘 중 하나입니다. 미국 금리가 그대로 넘어온 것이거나, 아니면 국내 요인이 따로 있는 것입니다. 5편에서 이걸 따져보겠습니다. 미국 장기금리가 정말 한국까지 그대로 오는지, 아니면 재정과 수급 같은 국내 사정이 더 큰지를요.

그 전에 4편에서는 이 시리즈에서 가장 논쟁적인 지점으로 들어갑니다. 엔비디아의 잔존가치보증과 순환금융입니다. 1999년 통신장비 회사들이 하던 벤더 파이낸싱과 같은 구조인지, 아니면 그 비유가 게으른 것인지 따져보겠습니다.

정리

미 30년물이 8월 18일 장중 5.337%로 2007년 이후 19년 만의 최고를 찍었습니다. 10년물 기간프리미엄은 **1년 만에 0.2%에서 1.20%**로 올랐습니다.
용의자는 셋입니다. ①미국 재정적자 ②일본 금리 상승과 해외 수요 이탈 ③AI 회사채. 언론이 함께 지목한 조합입니다.
크기로 보면 재정적자가 압도적입니다. 2026 회계연도 7월까지 누적 적자가 이미 1조 7,750억 달러를 넘었고, AI 관련 부채 발행은 약 5,000억 달러입니다. 3.5배 이상 차이입니다.
결정적 알리바이는 독일과 프랑스입니다. 하이퍼스케일러가 없는 이 나라들의 장기금리도 15~30년 만의 최고를 찍었습니다. 동네 전체가 정전이었던 셈입니다.
그래도 무죄는 아닙니다. 만기 15년 이상 미 투자등급 회사채의 40%가 AI 관련 기업입니다. 연금·보험이 사는 이 좁은 초장기 시장에서는 실제로 자리 다툼이 벌어집니다.
결론: AI는 유일한 범인이 아니라 셋 중 하나이며, 아마 가장 작습니다. 다만 가장 긴 만기 구간에서는 확실히 공범입니다.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문의 금리와 발행 규모는 확인 시점(2026년 8월 26일)의 시장 데이터와 언론 보도 기준이며 계속 변합니다. 재정적자와 회사채 발행액은 집계 기준과 시점이 서로 달라 직접 비교에 한계가 있으며, 규모의 방향을 보기 위한 참고로만 제시했습니다. 금리 변동의 원인 분해는 기관마다 추정치가 다른 영역이고, 본문은 어느 한 기관의 모형을 따르지 않았습니다. 달러 금액은 환율 변동을 고려해 원화 환산을 생략했습니다.

장부 밖에 지어지는 데이터센터 — 그 빚은 결국 누구 것이 되었나 · AI 금리 투자 교과서 ②

Tue, 25 Aug 2026 18:30:00 +0900

1편에서 돈이 들어오는 세 개의 문을 봤습니다. 회사채, 유상증자, 그리고 장부 밖. 오늘은 세 번째 문만 파고듭니다.

“제 명의로 된 대출은 없습니다”

빌딩을 하나 짓고 싶은데 3조가 필요합니다. 은행에서 빌리면 제 빚이 됩니다. 그래서 이렇게 합니다.

투자자들과 함께 새 법인을 하나 만듭니다. 저는 지분을 20%만 갖고, 나머지 80%는 투자자들이 가져갑니다. 그 법인이 은행에서 3조를 빌려 빌딩을 짓습니다. 완공되면 저는 그 빌딩에 세입자로 들어갑니다. 20년 장기 임대차로요.

이제 질문입니다. 그 3조는 누구의 빚입니까?

법적으로는 그 법인의 빚입니다. 제 재무제표에는 안 잡힙니다. 지분이 20%뿐이라 그 법인을 제 회사와 합쳐서 볼 필요도 없습니다. 저는 그냥 세입자니까요.

그리고 이게 지금 메타가 루이지애나에서 하고 있는 일입니다.

하이페리온 300억 달러의 해부도

메타는 루이지애나주 리치랜드 패리시에 하이페리온이라는 1기가와트급 데이터센터를 짓고 있습니다. 2030년 완공 목표입니다. 여기 들어가는 돈이 300억 달러입니다.

구조를 뜯어보면 이렇습니다.

요소	내용
설계	모건스탠리가 특수목적법인(SPV) 구조로 주관
조달	부채 270억 달러 + 지분 25억 달러
지분	블루아울캐피털 80% / 메타 20% (S&P 글로벌 레이팅스)
메타의 역할	개발자 · 운영자 · 임차인
현금 흐름	블루아울이 현금 약 70억 달러 투입, 메타는 약 30억 달러 일회성 배당 수령

**특수목적법인(SPV, Special Purpose Vehicle)**은 하나의 사업만 하려고 만드는 껍데기 회사입니다. 발전소 하나, 유료도로 하나, 데이터센터 하나. 사업이 끝나면 정리됩니다. 이 법인이 돈을 빌리고, 그 법인 자산으로만 책임을 집니다.

여기서 눈여겨볼 숫자는 **20%**입니다. 지분이 이 정도면 그 법인을 지배한다고 보지 않습니다. 지배하지 않으니 연결 재무제표에 합치지 않아도 됩니다. 부채도 따라오지 않습니다.

그리고 마지막 줄을 다시 보십시오. 메타는 데이터센터를 지으면서 오히려 현금 30억 달러를 받았습니다. 1편에서 본 그 상황 — 잉여현금흐름이 마른 회사에게 이 구조가 왜 매력적인지, 이 한 줄이면 설명이 끝납니다.

그런데 “장부 밖"이 정확한 말일까

여기서 제가 1편에서 쓴 표현을 스스로 검증해야 합니다. 저는 “장부에 잡히지 않는다"고 썼습니다. 정확하지 않은 표현이었습니다.

알파벳·마이크로소프트·아마존·메타·오라클 5개 사의 AI 관련 계약상 부채가 1조 6,500억 달러로 집계됩니다. 4년 만에 8배로 늘었습니다.

그리고 이 숫자의 무게는 옆에 놓고 봐야 압니다. 같은 5개 사의 재무상태표에 적힌 실제 부채 총액이 1조 3,500억 달러입니다. 계약상 부채가 장부상 부채를 넘어섰습니다.

계약상 부채란 이런 것들입니다.

데이터센터를 20년간 빌리기로 한 장기 임차 계약
GPU와 서버를 수년치 미리 사기로 한 선구매 약정

이건 재무상태표 본문에는 안 적히지만 주석에는 적힙니다. 즉 숨긴 게 아닙니다. 읽는 자리가 바뀌었을 뿐입니다.

그래서 정확한 표현은 이렇습니다. “장부 밖"이 아니라 “본문 밖, 주석 안”. 문제는 이 숫자가 본문보다 커졌다는 것입니다. 주석을 안 읽으면 회사의 절반을 못 보게 됐다는 뜻이니까요.

그럼 그 빚은 어디로 갔나

여기가 이번 편의 핵심입니다.

저는 이 편을 준비하면서 “리스크를 숨긴 것인가, 아니면 원래 인프라를 짓던 정상적인 방식인가"를 따져볼 생각이었습니다. 그런데 자료를 보다가 질문이 잘못됐다는 걸 알았습니다.

빚은 숨겨지지도, 사라지지도 않았습니다. 다른 사람의 장부로 옮겨갔습니다. 문제는 그 다른 사람이 누구냐는 것입니다.

하이페리온 채권을 사들인 곳의 명단입니다.

매수자	규모	성격
핌코(PIMCO)	180억 달러	채권시장 최대 매수자
블랙록 액티브 하이일드 ETF	21억 달러	이 펀드의 최대 보유 자산
블랙록 토털리턴 ETF	약 12억 달러	공모 상장지수펀드
블랙록 대출 ETF	약 6억 5,100만 달러	공모 상장지수펀드

블랙록 ETF들이 이 프로젝트 채권을 30억 달러 이상 담았습니다. 그리고 그중 하나는 그 펀드가 보유한 자산 가운데 가장 큰 항목이 됐습니다.

**사모신용(private credit)**이라는 이름 때문에 이 돈이 소수의 기관들 사이에서만 도는 것처럼 들립니다. 그런데 종착지를 따라가 보면 공모 상장지수펀드가 있습니다. ETF는 증권 계좌만 있으면 누구나 삽니다.

한국경제도 같은 지적을 했습니다. AI 투자의 위험이 빅테크에서 보험사와 사모신용, 연기금 쪽으로 이동할 수 있다는 것입니다.

정리하면 이렇습니다. 위험이 사라진 게 아닙니다. 빅테크의 장부에서 우리 장부로 옮겨온 것입니다.

이건 엔론인가

당연히 나올 질문입니다. 엔론도 SPV를 썼으니까요. 하지만 여기서 균형을 잡아야 합니다.

엔론과 다른 점부터 봅시다.

엔론은 은폐였습니다. 츄코(Chewco)와 랩터스(Raptors) 같은 법인으로 부채를 감추고 수익을 부풀렸습니다. 반면 하이페리온은 공시된 구조입니다. S&P 글로벌 레이팅스가 지분 구조를 공개하고, 어느 ETF가 얼마를 담았는지까지 확인됩니다. 제가 이 글을 쓸 수 있는 이유가 그것입니다.
엔론의 자산은 상당 부분 허구였습니다. 하이페리온은 실제로 지어지는 1GW급 건물입니다.

그리고 SPV 자체는 특별한 게 아닙니다.

프로젝트 파이낸싱과 SPV는 20세기 후반부터 대규모 인프라를 짓는 표준 방식이었습니다. 발전소, 유료도로, 통신망, 파이프라인이 다 이 방식으로 지어졌습니다. 데이터센터는 완공 후 상면 임대료·전력 사용료·운영 서비스로 현금흐름이 나오기 때문에, 요즘은 리츠·인프라펀드·연기금이 인프라 자산으로 편입하고 있습니다.

한국도 똑같이 합니다. 국내 데이터센터도 PFV(프로젝트금융투자회사)로 짓고 리츠로 회수하는 구조가 자리 잡는 중입니다. 이름만 다를 뿐 같은 문법입니다.

규모도 봐야 합니다. 모건스탠리는 2028년까지 전 세계 데이터센터 건설에 1조 5,000억 달러가 필요하고, 그중 사모신용이 절반 이상인 약 8,000억 달러를 댈 수 있다고 봤습니다. 나머지는 회사채 2,000억, 유동화증권 1,500억입니다. 한국은행 뉴욕사무소도 올해 빅테크 AI 캐펙스의 약 40%가 사모신용으로 조달될 것으로 분석했습니다.

미국 사모신용 시장 규모는 대략 1조 3,000억 달러입니다. 금융안정위원회(FSB)는 2024년 말 기준으로 1조 5,000억~2조 달러로 추산했습니다.

즉 이건 사기가 아니라 산업입니다. 다만 그 산업이 몇 년 사이에 너무 빨리 커졌다는 게 문제입니다.

진짜 위험은 다른 데 있다

엔론식 은폐가 아니라면, 무엇을 봐야 할까요. 두 가지입니다.

첫째, 만기가 안 맞습니다

데이터센터 대출은 장기로 설계됩니다. 건물은 20년을 갑니다. 그런데 그 안에 들어가는 엔비디아 GPU의 제품 주기는 2~3년입니다. 담보가 대출보다 훨씬 빨리 낡습니다.

여기서 감가상각 논쟁이 붙었습니다. 감가상각은 오래 쓰는 자산의 값을 사용 기간에 걸쳐 나눠 비용으로 떠는 회계 처리입니다. 나누는 기간을 내용연수라고 합니다.

『빅쇼트』의 마이클 버리가 문제를 제기했습니다. 빅테크들이 2~~3년짜리 칩을 **5~~6년짜리 자산으로 상각**한다는 것입니다. 기간을 늘리면 한 해에 떠는 비용이 줄고, 그만큼 이익은 커 보입니다.

계산은 단순합니다. 마이크로소프트가 한 해 600억 달러어치 장비를 6년에 걸쳐 상각하면 연간 비용은 100억 달러입니다. 3년으로 줄이면 200억 달러가 됩니다. 같은 장비인데 이익이 100억 달러 달라집니다. 버리 측은 이 방식 때문에 2026~2028년 감가상각이 약 1,760억 달러 덜 잡힐 수 있다고 추산했습니다.

반론도 분명합니다. 번스타인 등은 5~6년이 타당하다고 봅니다. AI 칩은 학습에 쓰인 뒤 추론용으로 재활용되는 경우가 많고, 학습 외 용도로도 쓰이기 때문입니다. 실제로 구형 GPU가 폐기되지 않고 다른 작업으로 넘어가는 사례가 많습니다.

어느 쪽이 맞는지는 아직 판정이 안 났습니다. 다만 같은 자산을 몇 년짜리로 보느냐에 따라 이익이 수백억 달러 달라진다는 사실 자체는 알고 있어야 합니다.

둘째, 규제가 이 속도를 못 따라갑니다

사모신용에 적용되는 자본규제는 지금보다 작고 평범한 시장을 전제로 만들어졌습니다. 지금 이 시장이 대는 돈은 단일 임차인이 쓰는, 기술적으로 빠르게 낡는 시설입니다. 성격이 다릅니다.

법률 쪽에서도 신호가 나옵니다. 미국 로펌들이 AI 데이터센터 금융을 둘러싼 소송 위험을 짚는 보고서를 내기 시작했습니다. 일부 거래는 **변동금리 평균 약 11%**로 조달됐고, 상환은 2026년 1월부터 시작됐습니다.

한국 투자자에게 오는 지점

첫째, 이미 담고 있을 수 있습니다. 글로벌 하이일드 채권 ETF나 해외 채권형 펀드를 갖고 계시다면, 그 안에 데이터센터 프로젝트 채권이 들어 있을 가능성이 있습니다. 블랙록 액티브 하이일드 ETF에서는 이 채권이 최대 보유 자산입니다. 본인이 가진 상품의 보유 종목을 한 번 확인해 보시는 게 좋습니다.

둘째, 같은 구조가 국내에서도 돌아갑니다. 국내 데이터센터 PF도 PFV로 짓고 리츠로 회수합니다. 건설사와 증권사의 관련 익스포저가 어디까지인지는 별개로 따져볼 문제입니다.

셋째, 이 돈이 결국 금리를 건드립니다. 사모신용으로 가든 회사채로 가든, 자금은 같은 시장에서 나옵니다. 참고로 2026년에 발행된 만기 15년 이상 미국 투자등급 회사채의 40%를 AI 관련 기업이 차지했습니다. 이 숫자를 3편에서 제대로 다룹니다. 다만 3편에서는 반대 방향에서 따져볼 생각입니다. 정말 AI 때문에 금리가 오른 게 맞는지를요.

정리

하이페리온 300억 달러의 구조: 모건스탠리가 SPV로 설계, 부채 270억 + 지분 25억, 블루아울 80% / 메타 20%. 메타는 개발자·운영자·임차인이고, 오히려 약 30억 달러 일회성 배당을 받았습니다.
“장부 밖"은 부정확한 표현입니다. 5대 빅테크의 AI 관련 계약상 부채가 1조 6,500억 달러로 4년 만에 8배 늘었고, 장부에 적힌 부채 총액 1조 3,500억 달러를 넘어섰습니다. 본문이 아니라 주석에 있을 뿐 사라진 게 아닙니다.
위험은 다른 장부로 옮겨갔습니다. 핌코가 180억 달러, 블랙록 ETF들이 30억 달러 이상을 사들였고, 그중 한 ETF에서는 이 채권이 최대 보유 자산입니다. “사모"라는 이름과 달리 종착지에는 공모 ETF와 연기금이 있습니다.
엔론과는 다릅니다. 엔론은 은폐였고 자산도 허구였습니다. 이건 공시된 구조이고 실물이 지어집니다. SPV·PF는 발전소와 통신망을 짓던 표준 방식이고, 국내 데이터센터도 PFV와 리츠로 같은 일을 합니다.
진짜 쟁점은 만기 불일치입니다. 건물은 20년, GPU는 2~~3년인데 회계상 내용연수는 5~~6년입니다. 버리 측은 2026~2028년 감가상각이 약 1,760억 달러 덜 잡힐 수 있다고 봤고, 번스타인 등은 추론 재활용을 근거로 반박합니다. 아직 판정은 나지 않았습니다.

다음 편에서는 방향을 바꿉니다. 지금까지 저는 **“AI 기업의 빚이 금리를 밀어올린다”**는 전제로 이 시리즈를 시작했습니다. 3편에서는 그 전제를 의심하는 쪽에서 검증해 보겠습니다. 뱅크오브아메리카는 회사채와 주택저당증권이 올해 10년물 금리 상승분 중 약 0.3%포인트를 설명한다고 했습니다. 그렇다면 나머지는 무엇이 올렸을까요.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문의 조달 구조와 보유 규모는 확인 시점(2026년 8월 25일)의 공시·신용평가사 자료·언론 보도 기준이며, 펀드의 보유 종목은 수시로 변경됩니다. 본인이 보유한 상품의 편입 내역은 반드시 해당 운용사의 최신 자료로 직접 확인하시기 바랍니다. 감가상각 내용연수에 관한 양측 주장은 아직 결론이 나지 않은 논쟁이며 어느 한쪽을 지지하지 않습니다. 달러 금액은 환율 변동을 고려해 원화 환산을 생략했습니다.

현금 부자가 왜 빚을 내기 시작했나 — 빅테크의 잉여현금이 마른 해 · AI 금리 투자 교과서 ①

Mon, 24 Aug 2026 17:00:00 +0900

새 시리즈를 시작합니다.

지난 순환매 4편을 쓰다가 이상한 숫자를 하나 만났습니다. 미국 투자등급 회사채 시장에서 AI 기업이 차지하는 비중이 2.4%에서 16.4%로 늘었다는 것이었습니다. 그 편의 주제는 바이오였고, 이 숫자는 각주 하나로 지나갔습니다.

그런데 계속 걸렸습니다. 세계에서 가장 돈이 많은 회사들이, 왜 갑자기 채권시장의 큰손이 됐을까요.

연봉 3억에 통장에 5억, 그런데 대출 10억

여기 어떤 사람이 있습니다. 연봉 3억, 통장 잔고 5억. 이 사람이 은행에서 10억을 빌렸다고 하면 대부분 이렇게 반응합니다.

“돈도 많은데 왜 빚을 내?”

그런데 사려는 집이 20억짜리라면, 질문이 달라집니다. 돈이 많아서 빌린 게 아니라, 돈이 모자라서 빌린 겁니다. 연봉 3억도 통장 5억도, 20억 앞에서는 부족한 돈입니다.

빅테크가 지금 정확히 이 상황입니다. 그리고 이 시리즈의 첫 번째 결론은 여기서 나옵니다. “현금 많은 빅테크가 왜 빚을 내나"라는 질문 자체가 이미 낡았습니다.

통장보다 큰 올해 지출 계획

먼저 통념부터 확인하겠습니다. 빅테크는 정말 현금 부자입니다.

알파벳 — 현금·유가증권 약 1,109억 달러
마이크로소프트 — 약 723억 달러
애플 — 약 1,620억 달러

애플까지 포함한 주요 4개 사의 현금성 자산을 합치면 3,770억 달러 안팎입니다. 어마어마한 돈입니다.

그런데 올해 쓰겠다고 발표한 돈이 이렇습니다.

회사	2026년 자본지출 계획	보유 현금과 비교
아마존	약 2,000억~2,200억 달러	—
알파벳	1,950억~2,050억 달러	보유 현금의 약 1.8배
마이크로소프트	약 1,900억 달러	보유 현금의 약 2.6배
메타	1,300억~1,450억 달러	—
4사 합산	7,250억~7,600억 달러	지난해 4,100억에서 77% 안팎 증가

**자본지출(캐펙스, CapEx)**은 몇 년에 걸쳐 쓸 자산을 사는 데 들어가는 돈입니다. 데이터센터 건물, 서버, 반도체, 전력 설비 같은 것들이죠. 광고비처럼 그해에 털어내는 비용이 아니라 자산으로 남습니다. 그래서 캐펙스 계획은 앞으로 이만큼 사겠다는 예약 주문서에 가깝습니다.

알파벳은 통장에 있는 돈의 두 배 가까이를, 마이크로소프트는 두 배 반이 넘는 돈을 올해 쓰겠다고 했습니다. 통장을 다 비워도 모자랍니다.

잉여현금흐름이 사라졌다

“그래도 매년 버는 돈이 있잖아요"라고 하실 수 있습니다. 맞습니다. 그래서 봐야 할 숫자가 **잉여현금흐름(FCF, Free Cash Flow)**입니다.

잉여현금흐름 = 영업으로 벌어들인 현금 − 설비투자 회사가 실제로 자유롭게 쓸 수 있는 돈. 배당·자사주매입·인수합병의 재원입니다.

이 숫자가 올해 무너졌습니다.

메타 2분기를 보면 구조가 선명합니다. 영업활동으로 318억 6,000만 달러를 벌었는데, 그중 310억 8,000만 달러를 캐펙스에 넣었습니다. 남은 돈은 7억 8,000만 달러. 1년 전 같은 분기의 85억 5,000만 달러에서 91% 줄었습니다.

알파벳 2분기는 더 극적입니다. 잉여현금흐름이 마이너스 58억 달러. 2004년 상장 이후 처음으로 적자입니다. 구글이 돈을 못 버는 게 아닙니다. 버는 것보다 더 쓴 겁니다.

마이크로소프트는 그나마 낫습니다. 196억 달러를 남겼습니다. 다만 1년 전보다 23% 줄어든 수치이고, 시장 전망치(134억 4,000만 달러)를 웃돌았다는 이유로 실적 발표 날 주가가 크게 올랐습니다. “잉여현금흐름이 예상만큼 나쁘지 않았다"가 호재가 되는 국면이라는 뜻입니다.

파이낸셜타임스(FT)는 월가 추정을 인용해 아마존·마이크로소프트·알파벳·메타의 합산 잉여현금흐름이 올해 3분기 약 40억 달러에 그칠 것이라고 전했습니다. 코로나 이후 이 네 회사의 분기 평균은 450억 달러였습니다. 열에 아홉이 사라지는 셈입니다. 아마존은 올해 연간으로 약 100억 달러의 현금 순유출이 예상됩니다.

정리하면 이렇습니다. 통장에 있는 돈으로도 모자라고, 올해 버는 돈으로도 모자랍니다. 그러면 남는 방법은 하나뿐입니다.

돈이 들어오는 세 개의 문

첫 번째 문 — 회사채

회사채는 회사가 발행하는 차용증입니다. 투자자에게 돈을 빌리고, 정해진 이자를 주다가 만기에 원금을 갚습니다.

아마존 — 7월, 250억 달러 발행. 8개 만기로 나눠 냈고 주문은 최대 620억 달러까지 몰렸습니다.
알파벳 — 8월, 250억 달러 발행. 2년물부터 40년물까지 10종. 청약은 1,150억 달러, 발행액의 4.6배였습니다.

여기서 **가산금리(스프레드)**라는 말이 나옵니다. 같은 만기의 국채 금리에 얼마를 더 얹어주느냐입니다. 회사가 국가보다는 위험하니 그만큼 더 주는 것이죠. 알파벳 40년물은 국채 대비 1.3%포인트, 아마존 40년물은 1.45%포인트 수준에서 논의됐습니다.

7월 초 기준으로 올해 전 세계 AI 관련 채권 발행액은 3,350억 달러에 이르렀습니다. 지난해 전체의 두 배가 넘습니다.

두 번째 문 — 유상증자

빚이 싫으면 주식을 새로 찍어 팔면 됩니다. 알파벳이 6월에 그렇게 했습니다.

발행 규모는 847억 5,000만 달러. 처음엔 800억 달러로 잡았다가 수요가 몰리자 상향했습니다. 이 가운데 750억 달러는 보통주와 전환주식으로, 100억 달러는 버크셔 해서웨이를 대상으로 한 제3자 배정이었습니다.

이 숫자의 크기는 비교 대상을 봐야 실감이 납니다. 종전 세계 최대 주식 발행 기록은 2010년 브라질 국영석유회사 페트로브라스의 700억 달러였습니다. 그 기록을 15년 만에, 그것도 여유 있게 넘었습니다.

세 번째 문 — 장부 밖

가장 낯설고, 가장 중요한 문입니다.

메타는 루이지애나에 짓는 하이페리온 데이터센터를 위해 300억 달러를 마련했습니다. 그런데 이 돈은 메타가 직접 빌린 게 아닙니다. 모건스탠리가 **특수목적법인(SPV)**을 세우고, 그 법인이 270억 달러의 부채와 25억 달러의 지분을 묶어 조달했습니다. 자금은 사모펀드 블루아울캐피털과 핌코(PIMCO) 같은 기관이 댔습니다.

메타의 역할은 개발자이자 임차인입니다. 데이터센터는 지어지지만, 부채는 메타 장부에 잡히지 않습니다.

한국은행 뉴욕사무소는 올해 빅테크 AI 캐펙스의 약 40%가 사모신용(private credit)으로 조달될 것으로 봤습니다. 이 세 번째 문이 이 시리즈 2편의 주제입니다.

채권시장은 유상증자를 반기지 않았다

여기서 이번 편에서 가장 흥미로운 대목이 나옵니다.

보통 유상증자는 채권 투자자에게 호재입니다. 회사가 빚이 아니라 자기 돈으로 투자하겠다는 뜻이니까요. 자기자본이 두꺼워지면 빌려준 돈을 떼일 확률도 낮아집니다. 그런데 이번엔 반응이 달랐습니다.

채권시장은 알파벳의 847억 달러 증자를 **“앞으로 더 많이 빌리겠다는 신호”**로 읽었습니다. 주식이 부채를 대체한 게 아니라, 더 많은 부채를 끌어오기 위한 보완재라는 겁니다. 자기자본이 늘면 감당할 수 있는 부채 한도도 함께 늘어나니까요.

국제결제은행(BIS)도 미국 빅테크가 부채로 몰려가고 있다고 경고했습니다. 한 외신 기사의 제목이 이 온도차를 잘 요약합니다. “주식은 열광, 채권은 냉담.”

그리고 두 달 뒤, 알파벳은 250억 달러 회사채를 또 발행했습니다. 상반기에도 미국·유럽·일본 시장에서 이미 500억 달러 이상을 조달한 뒤였습니다.

이번만큼은 채권시장의 해석이 맞았습니다.

그런데 아직 아무도 겁먹지 않았다

여기까지만 보면 위험 신호처럼 읽힙니다. 그런데 반대쪽 근거도 분명합니다. 이 시리즈는 경고문이 아니니 양쪽을 다 보겠습니다.

시장은 아직 문제 삼지 않고 있습니다. 올여름 최우량 등급 기업의 가산금리는 한때 국채 대비 0.74%포인트까지 떨어졌습니다. 1990년대 후반 이후 최저 수준입니다. 알파벳 청약이 4.6배, 아마존 주문이 발행액의 2.5배 몰린 것도 같은 이야기입니다. 빌려주겠다는 사람이 줄을 서 있습니다.
이들은 여전히 세계 최고 신용등급 기업입니다. 알파벳·아마존·메타·마이크로소프트는 현금창출력과 재무구조가 최상위권이라, 단기간에 신용등급이 훼손될 가능성은 낮다는 평가가 지배적입니다.
빌린 돈이 사라지는 게 아니라 자산으로 남습니다. 데이터센터와 서버는 실물입니다. 1999년 닷컴 기업들이 매출도 없이 빌렸던 것과는 다릅니다. 이 비교는 4편에서 제대로 다루겠습니다.

다만 한 가지는 짚어야 합니다. 이 논리가 성립하려면 지은 데이터센터가 돈을 벌어야 합니다. 반도체 번외편에서 확인했듯 AI 캐펙스의 회수는 아직 진행형입니다.

왜 한국 투자자가 이걸 알아야 하나

세 가지 경로로 연결됩니다.

첫째, 이 7,250억 달러가 곧 주문서입니다. 알파벳 기준 캐펙스의 약 60%가 서버에 들어가고, 그 안에 메모리와 GPU가 있습니다. 반도체 시리즈에서 본 HBM 수요의 원천이 바로 이 숫자입니다. 빅테크가 빚을 내서라도 투자를 이어간다는 건, 적어도 당분간 주문서가 유지된다는 뜻이기도 합니다.

둘째, 이 돈이 금리를 건드립니다. AI 기업이 채권시장에서 자금을 빨아들이면 국채로 갈 돈이 줄고, 국채 금리는 올라갑니다. 순환매 4편에서 만난 그 **“뒤집힌 구축효과”**입니다. 다만 이게 정말 주된 원인인지는 따로 따져봐야 합니다. 3편에서 이 가설을 의심하는 쪽에서 검증하겠습니다.

셋째, 미국 장기금리는 한국 채권시장과 코스닥 밸류에이션에 그대로 옵니다. 지난 8월 국고채 30년물이 4.751%로 역대 최고를 찍었고, 며칠 사이 코스피가 5.8% 빠졌다가 5.9% 오른 것도 결국 금리였습니다. 순환매 6편에서 본 그 장세입니다. 이 경로는 5편에서 다룹니다.

정리

질문이 틀렸습니다. 빅테크는 현금이 남아서 빚을 내는 게 아니라, 모자라서 냅니다. 알파벳의 보유 현금은 1,109억 달러인데 올해 캐펙스 계획은 최대 2,050억 달러입니다.
잉여현금흐름이 무너졌습니다. 알파벳 2분기 잉여현금흐름은 2004년 상장 이후 첫 적자(-58억 달러), 메타는 91% 감소. 4사 합산은 3분기에 약 40억 달러로, 코로나 이후 분기 평균 450억 달러의 10분의 1 수준입니다.
돈은 세 개의 문으로 들어옵니다. 회사채(아마존·알파벳 각 250억 달러), 유상증자(알파벳 847.5억 달러로 세계 최대 기록), 그리고 장부 밖 SPV·사모신용(메타 하이페리온 300억 달러). 셋째 문이 캐펙스의 약 40%를 담당할 전망입니다.
채권시장은 유상증자를 호재로 보지 않았습니다. “부채의 대체재가 아니라 보완재"라는 해석이었고, 두 달 뒤 알파벳이 회사채를 또 발행하면서 그 해석이 맞았습니다.
그래도 아직 경보는 아닙니다. 우량 회사채 가산금리는 1990년대 후반 이후 최저 수준이고, 발행마다 몇 배의 주문이 몰립니다. 시장은 아직 이 빚을 위험으로 취급하지 않습니다.

다음 편에서는 장부 밖에서 지어지는 데이터센터를 봅니다. 메타의 300억 달러가 어떻게 메타의 부채가 아닌 게 되는지, 그리고 그 구조가 사고를 숨기는 것인지 아니면 원래 인프라를 짓던 방식인지 따져보겠습니다.

⚠️ 이 글은 AI를 활용해 투자 관련 내용을 공부하며 정리한 글입니다. 특정 종목이나 투자 방식에 대한 권유가 아니며, 내용에 오류가 있거나 최신 정보와 다를 수 있습니다. 실제 투자 전에는 공식 자료를 직접 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본문의 재무 수치와 발행 규모는 확인 시점(2026년 8월 24일)의 공시·언론 보도 기준이며, 자본지출 계획은 기업의 가이던스로 수시로 변경됩니다. 집계 기관에 따라 합산 수치가 다를 수 있어 범위로 표기했습니다. 달러 금액은 환율 변동을 고려해 원화 환산을 생략했습니다.