“빚내도 남는 장사” 빅테크 회사채 발행 러시, 데이터센터 수익성 믿고 베팅

AI 인프라 구축 위해 회사채 시장 몰리는 빅테크
AI 투자등급 회사채 발행액 4,000억 달러 육박
공급 부족 속 데이터센터 고수익 지속 전망

아마존을 비롯한 글로벌 빅테크들이 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 위해 대규모 회사채 발행에 나서고 있다. AI 경쟁이 심화하면서 데이터센터와 전력 설비, 반도체 확보에 천문학적인 자금이 필요해진 데 따른 것이다. AI 연산 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 예상되는 만큼, 데이터센터의 높은 수익성이 막대한 차입 부담을 상쇄하며 빅테크들의 투자 확대를 뒷받침할 것으로 전망된다.

아마존, 데이터센터용 회사채 또 발행

9일(이하 현지시간) 블룸버그통신 등 외신에 따르면 아마존은 최근 미국 증권거래위원회(US Securities and Exchange Commission·SEC)에 제출한 서류를 통해 자금 조달 계획을 공개했다. 발행 규모는 최소 250억 달러(약 37조8,000억원)에 이를 것으로 예상된다. 가장 만기가 긴 2066년 만기 채권의 초기 가격 협상 결과는 미국 국채 대비 약 1.45%포인트의 프리미엄이 붙은 것으로 알려졌다.

아마존은 채권 발행으로 확보한 조달금을 부채 상환, 인수, 투자, 자본지출(CapEx) 등 일반기업운영자금으로 사용하겠다고 공시했으나, 업계에서는 AI 인프라 확대와 관련 사업 투자에 활용될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스를 확대하려면 대규모 데이터센터, 전력 설비, 서버, 그래픽처리장치(GPU), 자체 AI 칩 투자가 필요하다. 아마존은 전자상거래 기업이면서 동시에 클라우드 사업자인 아마존웹서비스(AWS)를 보유하고 있다. AI 모델 훈련과 추론 수요가 늘수록 클라우드 인프라 확충 부담도 커진다.

이번 부채 매각은 아마존이 앞서 대규모 채권을 잇달아 발행한 뒤 나온 것이다. 아마존은 지난해부터 채권 시장을 적극 활용하는 ‘빚투(빚내서 투자)’ 전략을 이어왔다. 아마존은 전통적으로 현금 창출력이 큰 기업으로 평가받고 있지만, AI 경쟁은 자본 지출 규모를 과거와 다른 수준으로 끌어올리고 있다. 데이터센터 부지 확보, 전력 계약, 냉각 설비, 서버 장비, 반도체 조달에 천문학적 비용이 들어가기 때문이다.

올해 들어 조달한 자금까지 합치면 아마존의 회사채 발행 규모만 890억 달러(약 135조원)에 달한다. 지난 3월 아마존은 이미 역대 미국 기업 4위 규모인 370억 달러(약 55조9,000억원)의 달러화 채권과 145억 유로(약 25조원)의 유로화 채권을 발행한 바 있다. 이어 5월에는 28억2,000만 스위스프랑(약 5조2,900억원), 6월에는 140억 캐나다달러(약 14조9,300억원) 채권을 연달아 찍어냈다. 아마존은 나아가 지난달 8일 씨티은행, 뱅크오브아메리카(BofA), JP모건, HSBC, 웰스파고 등에서 총 175억 달러(약 26조4,300억원)를 대출받기도 했다.

하이퍼스케일러에 엔비디아·스페이스X까지 ‘빚투’ 동참

AI 데이터센터 구축 비용을 충당하기 위해 회사채를 대거 찍어낸 빅테크는 아마존만이 아니다. 대다수 빅테크들이 미래 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 회사채 시장에 앞다퉈 뛰어들고 있다. 올해 들어 메타와 오라클은 AI 부문 자금 조달을 위해 각각 250억 달러 규모의 채권을 발행했다. 이들 기업이 앞서 주식시장에서 단번에 끌어모은 금액보다 큰 액수다. 구글 모회사 알파벳의 경우 미국에서 200억 달러(약 30조2,000억원)를 조달한 지 며칠만에 스위스 프랑화 채권도 발행했다. 알파벳이 발행한 달러화 채권은 각기 만기가 다른 일곱 종류로, 이 가운데 가장 만기가 긴 2066년 만기 40년물은 미국 국채 금리에 1.2%포인트의 가산금리를 얹은 수준에서 논의했다가 투자 수요가 몰리자 그 수준을 0.95%포인트로 낮췄다.

알파벳은 이후 단 며칠 만에 스위스 프랑과 영국 파운드화로 된 채권까지 발행했다. 특히 10억 파운드(약 2조원) 규모로 채권을 찍은 영국에서는 무려 100년 만기 회사채까지 발행해 시장의 관심을 끌었다. 100년물은 과거 초저금리 시기 국채 등으로 발행된 적은 있으나, 기술 기업 채권시장에서는 극히 드문 사례다. 영국 시장에서 100년 만기 채권은 옥스퍼드대학교, 프랑스전력공사(EDF), 웰컴트러스트 등이 발행한 바 있으며, 기술 기업 가운데는 IBM이 30년 전인 1996년에 100년물 달러화 채권을 발행한 적이 있다.

하이퍼스케일러(초대형 데이터센터 운영 기업)뿐 아니라 글로벌 시가총액 최대 기업인 엔비디아도 지난달 15일 250억 달러어치의 채권을 팔았다. 엔비디아가 채권을 발행한 것은 2021년 이후 5년 만이다. 엔비디아는 당초 2~30년 만기 채권을 200억 달러(약 30조2,000억원)어치만 발행하려다가 수요가 폭증하자 물량을 250억 달러로 늘린 것으로 알려졌다. 일론 머스크가 이끄는 우주항공 기업 스페이스X도 지난달 23일 250억 달러 규모의 채권을 판매하며 회사채 시장에 뛰어들었다. 역대 최대 규모의 기업공개(IPO)로 총 857억 달러(약 129조4,500억원)를 조달하며 같은 달 12일 나스닥 시장에 입성한 지 고작 열흘 만이었다.

모건스탠리는 올해 미국에서 AI와 관련된 투자 등급 채권 발행액이 총 3,500억∼4,000억 달러(약 528조1,000∼603조6,000억원) 규모에 달할 것으로 추산한다. 이는 지난해 관련 회사채 발행 총액의 2배가 넘는 수준이자, 올해 미국의 투자 등급 채권 발행액 예상치 2조3,000억 달러(약 3,473조원)의 15%를 넘는 규모다.

실제 지난 2월 5일 아마존은 올해 AI CapEx 규모를 하이퍼스케일러 가운데 가장 많은 2,000억 달러(약 302조원)로 제시했다. 구글은 처음에 1,750억~1,850억 달러(약 262조5,000억~277조5,000억원)를 제시했다가 이를 1,800억~1,900억 달러(약 270조~285조원)로 높여 잡았고, 마이크로소프트(MS)도 1,850억 달러(약 277조5,000억원)에서 1,900억 달러(약 285조원)로 계획을 상향 수정했다. 메타는 역시 올해 자본지출 전망치를 기존 1,150억~1,350억 달러(약 172조5,000억~202조5,000억원)에서 1,250억~1,450억 달러(약 187조5,000억~217조5,000억원)로 늘렸으며, 오라클은 연간 투자액을 500억 달러(약 75조원) 정도로 설정했다.

AI 인프라, 안정적 수익이 차입 상쇄

빅테크들이 이처럼 막대한 차입 부담을 감수하는 배경에는 AI 데이터센터의 높은 수익성과 구조적인 공급 부족이 자리 잡고 있다. GPU 서버를 시간 단위로 임대하는 서비스는 설비 가동률만 안정적으로 유지하면 투자금을 빠르게 회수할 수 있다. 업계 시뮬레이션에 따르면, GPU 8장을 장착한 서버에 30만 달러(약 4억5,000만원)을 투입하고 연간 가동률 70%, 시간당 이용료 70달러(약 10만원)를 적용할 경우 연매출 40만 달러(약 6억원), 상각전영업이익 25만 달러(약 3억7,000만원)를 거둘 수 있는 것으로 추산된다. 계산상 초기 투자금 회수 기간은 약 1.36년이다.

현재 시장 상황도 데이터센터 운영사에 유리한 편이다. 글로벌 부동산 서비스업체 CBRE 자료를 보면 올해 1분기 북미 주요 데이터센터 시장의 설비 규모는 전년 동기 대비 33% 증가했지만 공실률은 역대 최저 수준으로 떨어졌다. 세계 최대 데이터센터 밀집지인 미국 북버지니아의 공실률은 0.3%, 애틀랜타는 1%, 댈러스·포트워스는 1.8%에 그쳤다. 댈러스·포트워스에서 건설 중인 716.7메가와트(MW) 규모 설비 가운데 88%는 준공 전 임차 계약까지 마쳤다. 공급이 빠르게 늘어도 신규 설비가 시장에 나오기 전에 상당 부분 소진되고 있다는 의미다.

AI 연산 수요도 아직 공급 증가 속도를 웃돌고 있다. 신용평가사 무디스는 미국 주요 하이퍼스케일러 6곳의 올해 자본지출이 7,000억 달러(약 1,060조원)에 달할 것으로 전망하면서도, 전력 확보와 데이터센터 건설에 긴 시간이 필요한 만큼 AI 연산 공급이 적어도 2027년까지 수요를 따라가지 못할 것으로 분석했다.

중장기 수요 전망도 대규모 투자를 뒷받침한다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 2030년까지 세계 데이터센터 용량 수요가 현재의 약 3배로 늘고, 전체 수요의 70%가 AI 연산에서 발생할 것으로 예상했다. 필요한 투자액은 총 6조7,000억 달러(약 1경원)로, 이 가운데 AI 데이터센터 관련 투자만 5조2,000억 달러(약 7,850조원)로 추산했다. 수요 증가 속도가 예상보다 둔화하는 보수적 시나리오에서도 AI 관련 투자 필요액은 3조7,000억 달러(약 5,590조원)에 달했다. 기업용 AI 서비스가 본격적으로 확산되고 학습 중심의 연산 수요가 추론과 AI 에이전트 운영으로 이동하면 컴퓨팅 자원 사용량도 계속 증가할 가능성이 크다.