엔비디아와 월가 대형 금융사들이 인공지능(AI) 반도체를 장기간 현금을 창출하는 자산으로 다루는 대규모 실험에 나섰다. 파이낸셜타임스에 따르면 양측은 5000억달러, 약 710조원 규모의 AI 인프라 자금조달 플랫폼을 추진하고 있다. 핵심 전제는 엔비디아 GPU의 가치가 일반 기술 장비처럼 빠르게 떨어지지 않을 것이라는 판단이다.
6개 금융사와 대규모 자금 풀 조성
엔비디아는 아폴로글로벌, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6개 금융사와 개별 양해각서를 맺었다. 이 자금은 AI 데이터센터와 관련 인프라 구축에 투입될 예정이다. 금융사들은 핵심 부품 확보 경쟁이 이어지면서 GPU 가격과 임대료가 예상보다 오래 높은 수준을 유지할 것으로 보고 있다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 칩을 기반으로 한 새로운 자산군이 만들어질 수 있다고 평가했다. 장기간 임대 수익을 내는 GPU를 항공기나 산업 장비처럼 금융 상품의 기초 자산으로 활용하겠다는 구상이다. 22조달러 규모의 사모펀드 시장이 투자하기 적합한 영역이라는 설명도 나왔다.
블랙스톤의 존 그레이와 블랙록의 래리 핑크 등 투자업계 인사들은 최신 AI 모델을 학습하고 운용하는 데이터센터에 자본을 투입할 의향을 밝혔다. AI 기업이 막대한 설비비를 직접 부담하는 대신 외부 자본으로 GPU를 확보하고 임대료를 지급하는 구조가 확대될 수 있다.
담보 가치 하락이 가장 큰 위험
그러나 이 모델은 GPU의 미래 수요와 잔존가치를 정확히 예측해야 성립한다. 과잉 생산이나 AI 서비스 수요 둔화가 나타나거나, 모델 효율이 개선돼 필요한 연산량이 줄면 칩 임대료와 중고 가치가 하락할 수 있다. 기술 세대교체가 빨라지는 것도 장기 금융에는 부담이다.
렌터카나 상업용 항공기는 차주가 채무를 이행하지 못해도 다른 고객에게 재임대하기 비교적 쉽다. 반면 AI 칩은 특정 데이터센터 환경과 소프트웨어 생태계에 묶일 수 있고 수요 변화도 크다. 금융사는 담보 가치가 크게 떨어질 가능성을 대출 조건과 상환 기간에 반영한다.
칩 리스를 담보로 한 부채에서는 금융사가 3∼5년 안에 원금 전액 상환을 요구하는 사례가 많다. 장기간 대출을 제공하려면 GPU가 그 이후에도 충분한 임대 수익을 낼 수 있다는 확신이 필요하다. 결국 하드웨어의 현금 창출력이 자금조달 비용과 규모를 결정한다.
구형 칩도 예상보다 오래 사용
엔비디아는 실제 시장에서 구형 GPU가 예상보다 긴 수명을 보이고 있다고 강조한다. H100의 임대료가 최근 올랐으며 출시 6년이 된 A100도 초기 예상보다 오래 사용되고 있다는 것이다. 폭발적인 연산 수요가 최신 칩뿐 아니라 이전 세대 제품의 가동률까지 높인다는 논리다.
플랫폼에 참여하는 사모펀드 관계자들도 GPU 임대 시장의 축적된 실적과 내재적 가치를 근거로 들었다. 표준화된 임대 가격이 형성되면 금융사는 자산 가치를 평가하기 쉬워지고, AI 기업은 필요한 연산 자원을 더 효율적으로 조달할 수 있다는 기대다.
이번 계획은 AI 산업의 자금조달 방식이 반도체 구매에서 자산금융으로 확장되는 전환점이 될 수 있다. 성공하려면 GPU 수요가 지속되고 임대 시장의 가격 정보가 투명하게 축적돼야 한다. 반대로 기술 변화나 수요 둔화가 예상보다 빠르면 금융사와 데이터센터 사업자 모두 손실 위험에 노출된다.
5000억달러 규모의 구상은 AI 성장 전망에 대한 월가의 강한 신뢰를 보여준다. 동시에 첨단 칩을 장기 자산으로 평가할 수 있는지 시험하는 사례이기도 하다. 향후 실제 투자 집행 규모와 대출 조건, 구형 GPU의 임대료 추이가 이 금융 모델의 지속 가능성을 가늠할 핵심 지표다.
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