세계적인 투자자 레이 달리오가 인공지능(AI) 산업에 쏠리는 투자 열풍을 두고 거품 붕괴 가능성을 경고했다. 데이터센터와 반도체에 막대한 자금이 투입되는 가운데 부채가 늘고 금리까지 상승하면, 투자 비용을 감당하지 못하는 기업들이 나타나면서 금융시장 전반에 충격이 발생할 수 있다는 주장이다.

8일(현지시간) CNBC와 블룸버그 등에 따르면 브리지워터 어소시에이츠 창업자인 달리오는 AI 산업의 투자 규모가 급증하는 상황에서 자금 조달 구조와 기업들의 현금 흐름을 면밀히 살펴봐야 한다고 강조했다. 기술의 성장 가능성이 크더라도 투자에 필요한 자금 부담이 감당하기 어려운 수준에 이르면 시장의 분위기가 급변할 수 있다는 것이다.

첫 번째 위험 요인은 AI 투자 확대에 따른 부채 증가다. 데이터센터 건설과 고성능 반도체, 서버 장비 확보에는 막대한 자본이 필요하다. JP모건체이스의 제이미 다이먼 최고경영자(CEO)는 AI 산업 생태계의 투자 규모가 올해 약 7000억달러에서 내년 1조달러까지 늘어날 수 있다고 추산했다. 골드만삭스는 대형 클라우드 기업들의 회사채 발행 규모도 확대될 것으로 전망했다. 투자 재원을 빚으로 조달하는 기업이 늘어난 상황에서 금리가 오르면 이자 부담이 커지고 투자 계획에도 차질이 생길 수 있다.

두 번째는 금리 상승을 흡수할 주식시장의 여력이 약해질 가능성이다. 일반적으로 국채 금리가 오르면 투자자들이 상대적으로 안전한 채권으로 이동할 유인이 커진다. 최근까지는 기업 실적 개선과 성장 기대가 이러한 압력을 상쇄했지만, 이익 증가세가 둔화하거나 차입 비용이 더 높아지면 주가가 하락 압력을 받을 수 있다는 게 달리오의 분석이다. 회사채와 국채의 금리 차이인 신용 스프레드의 움직임도 기업들의 자금 조달 여건을 가늠하는 지표로 주목된다.

세 번째는 회계상 이익과 실제 현금 흐름의 차이다. AI 기업들이 매출과 영업이익을 늘리더라도 데이터센터와 반도체 설비에 막대한 돈을 계속 투입하면 실제로 남는 현금은 줄어들 수 있다. 달리오는 기업의 순이익뿐 아니라 설비 투자 등을 반영한 잉여현금흐름(FCF)을 중요하게 살펴봐야 한다고 강조했다. 수익성이 개선되는 것처럼 보여도 현금이 부족하면 추가 투자와 부채 상환에 어려움을 겪을 수 있기 때문이다.

네 번째 위험 요인은 투자자들의 현금 확보 압박이다. 달리오는 자산 가격이 높게 형성된 상황에서 투자자들이 세금 납부나 기타 지출을 위해 현금을 마련하려고 보유 자산을 매각하면 시장의 매도세가 커질 수 있다고 지적했다. 특히 부유세 등 고액 자산가에게 현금 지출을 요구하는 정책이 시행될 경우 주식이나 기업 지분을 매각하려는 수요가 늘어날 수 있다는 설명이다.

다만 AI 산업의 거품이 실제로 언제, 어떤 형태로 붕괴할지는 확정할 수 없다. AI 기술이 새로운 수익원을 창출하고 생산성을 높인다면 현재의 투자 규모를 뒷받침할 가능성도 있다. 따라서 투자 열풍에 대한 경고와 실제 산업의 장기적인 성장 전망은 구분해 살펴볼 필요가 있다.

AI 투자 열풍이 둔화하거나 금융시장에서 거품 조정이 발생하면 한국 경제에도 파급효과가 나타날 수 있다. 국내 반도체 기업들은 AI 데이터센터에 필요한 메모리와 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고 있어 글로벌 빅테크의 투자 계획에 영향을 받기 쉽다. 데이터센터 투자가 축소되면 반도체 주문과 수출 증가세가 둔화할 가능성이 있으며, 관련 장비·부품 기업에도 부담이 전해질 수 있다.

반대로 AI 투자가 지속되고 실제 수익 창출로 연결된다면 국내 반도체 산업에는 중장기적인 성장 기회가 이어질 수 있다. 핵심은 투자 규모 자체보다 AI 서비스가 얼마나 많은 매출과 현금을 만들어내는지, 데이터센터 운영비와 감가상각비를 감당할 수 있는지에 있다.

금융시장에서는 미국 금리와 회사채 발행 규모, 신용 스프레드, 주요 기술기업의 잉여현금흐름을 함께 관찰할 필요가 있다. 이 지표들이 동시에 악화한다면 AI 관련 자산의 변동성이 커질 수 있다. 다만 특정 지표 하나만으로 거품 붕괴를 단정해서는 안 된다.

앞으로 AI 산업은 기술 혁신의 속도뿐 아니라 투자 수익성과 자금 조달 능력에 따라 기업별 성과가 차별화될 가능성이 있다. 한국 경제 역시 반도체 수출 호조에만 의존하기보다 AI 응용 서비스와 소프트웨어, 산업 현장의 생산성 향상으로 성장 동력을 넓혀야 한다. AI 기술의 잠재력을 활용하면서도 과도한 차입과 투자 쏠림에 따른 위험을 관리하는 것이 중요한 과제가 될 전망이다.

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