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[실시간뉴스]최후의 빅쇼트? 'AI 분식회계' 논란 대해부 [빈난새의 빈틈없이월가]

온카뱅크관리자

2025-11-14 14:17:47

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 이 기사는 국내 최대 해외 투자정보 플랫폼 한경 글로벌마켓에 게재된 기사입니다.
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 인공지능(AI) 투자 심리의 균열이 심상치 않습니다. 13일(현지시간) 뉴욕 증시 3대 지수는 2.3% 급락한 나스닥을 필두로 일제히 큰 폭 하락 마감했습니다. 미국 중앙은행(Fed)의 12월 금리 인하 기대가 낮아진데다, AI 데이터센터발 '메모리 대호황'에도 일본 NAND 생산업체 키옥시아가 가이던스를 내놓지 않은 것이 또 한 번 AI 버블 우려를 자극했습니다.
 극에 달한 AI 낙관론으로 무장했던 '방탄' 증시가 확실히 거품 우려에 점점 취약해지는 모습입니다. 그 기저엔 AI에 의존한 상승장이 길어지면서 극단적으로 좁아졌던 시장 폭에 대한 투자자들의 누적된 피로도 깔려 있습니다. 강세론자들이 최근의 조정에 대해 '약세장으로의 전환'이 아닌 '건전한 조정' '속도 조절'이라고 주장하는 근거이기도 합니다.
 그럼에도 AI 버블론은 점점 거세지는 분위기입니다. 가장 최근의 논란은 세 가지로 좁혀집니다. ① '빅쇼트'의 주인공 마이클 버리가 다시 환기시킨 GPU 감가상각 문제 ② 최소 5조 달러로 추산되는 천문학적인 AI 인프라 투자에 빅테크의 현금뿐 아니라 은행 대출, 회사채, 사모대출 등 모든 형태의 자본이 빨려들어가고 있는 상황에서 과연 약속된 수익이 돌아올지의 문제 ③ AI 수요가 진짜라고 해도 전력, 컴퓨팅 자원, 부지 등 각종 공급 제약 때문에 야심찬 투자들이 제때 집행될 수 있을지의 문제입니다.
  GPU 감가상각 논란, AI판 분식회계?
 GPU 감가상각 논란부터 알아봅니다. 2008년 글로벌 금융위기를 초래한 서브프라임 모기지 시장 붕괴를 예견해 유명세를 얻은 헤지펀드 매니저 마이클 버리는 최근 오라클, 메타 같은 하이퍼스케일러들이 AI 데이터센터에 들어가는 GPU 칩의 유효 수명(내용연수)을 과도하게 늘려 감가 상각 기간을 연장하는 방식으로 회계상 이익을 부풀리고 있다고 주장했습니다. 
 최근 2년 반만에 X(옛 트위터)를 통해 "버블의 징후가 보인다"면서 재등판한 버리는 연일 AI 거품론을 자극하고 있습니다. 9월말 기준 920만 달러 규모의 팔란티어 풋옵션 포지션을 공개하면서 팔란티어 밸류에이션 조정의 불씨를 댕겼고, '빅쇼트' 영화 속 버리(크리스찬 베일 분)가 서브프라임 모기지 시장의 거품을 처음 확신한 장면과 함께 "그때도 맞았다. 이번에도 맞을 것이다"라는 글귀를 올리기도 했습니다.
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 <img alt='서브프라임 모기지 시장 붕괴를 예견했던 헤지펀드 매니저 마이클 버리가 지난 11일(현지시간) 자신의 X에 "그때 맞았다. 이번에도 맞을 것이다"라는 글귀를 올렸다. 출처=버리 X 계정' class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140947333ospj.jpg" data-org-width="517" dmcf-mid="uRuDEQKpCl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140947333ospj.jpg" width="658">
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 서브프라임 모기지 시장 붕괴를 예견했던 헤지펀드 매니저 마이클 버리가 지난 11일(현지시간) 자신의 X에 "그때 맞았다. 이번에도 맞을 것이다"라는 글귀를 올렸다. 출처=버리 X 계정
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 그가 지난 10일부로 자신의 헤지펀드인 자이언 자산운용을 폐쇄한 것을 두고 '버리가 결국 백기투항을 했다'는 주장이 나오지만 실상은 그 반대일 가능성이 높습니다. 버리는 펀드 폐쇄 사실을 직접 밝히면서 "(팔란티어 풋옵션 거래는) 지난달에 했다. 이제 11월 25일 공개할 훨씬 더 큰 건으로 넘어간다"고 적었습니다. 
 이런 버리가 제기한 문제가 바로 GPU 감가상각 이슈입니다. 2~3년 제품 주기의 엔비디아 칩을 어마어마하게 사들이면서 유효수명을 연장해 감가상각을 늘리는 건 이익을 부풀리기 위한 사기 행위라는 겁니다. 버리는 이런 방법으로 하이퍼스케일러의 2026~2028년 회계상 이익이 1760억 달러(약 258조원) 과대계상됐다고 주장합니다.
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 <img alt="마이클 버리가 올린 하이퍼스케일러의 네트워크·컴퓨팅 장비의 연도별 내용연수. 출처=버리 X 계정" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140948620rrwd.jpg" data-org-width="522" dmcf-mid="7XEbBWOcyh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140948620rrwd.jpg" width="658">
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 마이클 버리가 올린 하이퍼스케일러의 네트워크·컴퓨팅 장비의 연도별 내용연수. 출처=버리 X 계정
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 그의 주장처럼 정말 이들 GPU의 유효수명이 감가상각 기간보다 짧다면 현재 추정되는 기업이익과 그에 기반한 주가도 과대평가됐을 수 있습니다. 이 지점에 버블이 있다는 겁니다. 실제 올 초 아마존 aws는 기술 진보가 빨라졌다며 서버 감가상각 기간을 6년으로 5년으로 단축하고, 이에 따라 연간 영업이익이 약 7억 달러 감소할 것이라고 했습니다. 
  "GPU 조기퇴역 리스크 비현실적"
 이에 대한 반박도 만만치 않습니다. 첫째, GPU 유효 수명을 5~6년으로 잡는 것이 과도하지 않다는 주장입니다. 업계 엔지니어들은 평균 부하가 낮고 작동 온도가 안정적인 추론 환경에선 훈련용 대비 GPU의 고장률이 매우 낮아 감가상각 기간을 6년으로 잡는 것도 충분히 현실적이라고 말합니다. 그런데 현재 클라우드에선 추론용 GPU 비중이 훨씬 빠르게 늘어나고 있죠. 
 둘째, 기술 발전 주기가 빨라져도 새 GPU를 2~3년만 쓰고 조기 퇴역시키는 건 현재 수급 환경에서 비현실적이라는 주장입니다. 아직 GPU는 공급이 절대적으로 부족한 게 현실이기 때문입니다. GPU 첨단 공정 생산 능력을 사실상 독점하고 있는 TSMC는 2026년 말까지도 엔비디아의 차세대 AI 칩을 위한 3나노 공정 생산 규모가 수요에 크게 미치지 못할 것으로 전망됩니다. 이렇다 보니 클라우드 사업자(CSP)들은 출시된 지 5~8년 된 구형 GPU도 계속 돌리는 실정입니다.
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 <img alt="엔비디아 GPU의 세대별 칩 수명주기. 자료=레이먼드제임스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140949864qbva.jpg" data-org-width="526" dmcf-mid="zHzoLK0HhC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140949864qbva.jpg" width="658">
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 엔비디아 GPU의 세대별 칩 수명주기. 자료=레이먼드제임스
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 물론 생산 병목이 예상보다 빨리 풀릴 수 있습니다. 하지만 지금은 AI 수요가 더 빠르게 늘어나는 단계라는 게 낙관론에 선 애널리스트들의 주장입니다. JP모건은 "알고리즘을 통한 효율 개선 가능성과 AI 인프라 구축의 종말 리스크를 예고했던 딥시크 이후에도 추론 수요는 오히려 더 늘어났다"고 말합니다. 
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 <img alt="세대별 AI GPU가 클라우드에서 시간당 온디맨드로 즉시 이용 가능한 비율. 이 비율이 낮을수록 GPU가 공급부족 상태임을 보여준다. 자료=3Fourteen Research" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140951181njyh.jpg" data-org-width="576" dmcf-mid="qyjXHELxlI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140951181njyh.jpg" width="658">
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 세대별 AI GPU가 클라우드에서 시간당 온디맨드로 즉시 이용 가능한 비율. 이 비율이 낮을수록 GPU가 공급부족 상태임을 보여준다. 자료=3Fourteen Research
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 쓰리포틴리서치는 노후화된 A100부터 최신 B200까지 클라우드에서 GPU를 온디맨드로 이용 가능한 비율이 최근 들어 더 하락하고 있다면서 "GPU 공급이 늘어나고 있음에도 여전히 AI 훈련·추론 수요가 폭증하는 속도가 더 빨라 시장에서 거의 즉시 모두 소화되고 있다"고 분석했습니다.
  "핵심은 GPU의 경제적 수명"
 QF리서치는 "결국 GPU의 회계적 수명보다 더 중요한 건 경제적 수명"이라고 지적합니다. GPU가 회계상의 3~6년보다 더 오래 현금흐름을 창출할 수 있느냐가 핵심이라는 겁니다. 이미 완전히 감가상각이 끝난 반도체 팹이 여전히 가동되면서 이익을 내는 경우가 많은 것처럼, GPU 역시 시장가격, 운영비용, 가동률을 반영한 수명주기 가치가 얼마인지를 분석하는 게 숫자상의 감가상각보다 중요하다는 것이죠. 
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 그렇다면 앞으로 주목해야 할 것은 "GPU 임대단가가 얼마나 빨리 떨어지느냐"가 될 수 있습니다. 시간이 지나도 임대단가가 천천히 떨어지면 버리의 주장이 틀릴 수 있습니다. 반대로 초과수요가 해소되고 신형 칩이 빨리 나오면서 GPU 가격이 급락하기 시작한다면 GPU 수만 개를 안고 있는 클라우드 사업자들의 자산 가치와 이익, 주가에 낀 '버블'이 무너질 수 있습니다. 
 다만 아직은 그 단계는 아닌 것으로 보입니다. 레이몬드제임스 추정에 따르면 GPU의 시간당 비용은 약 $1.20로, 9월 기준 온디맨드 가격($3.5~$10.6)에 비하면 마진 여력이 높은 수준입니다. 이 비용은 내용연수 6년, 금융이자율 10%, 전력 사용 효율(PUE) 1.5, 가동률 75%를 가정했을 경우인데, 이 모든 게 실시간으로 달라지게 될 겁니다. 이 임대단가가 얼마나 잘 유지되는지 여부가 앞으로 중요한 버블 모니터링 지표가 될 수 있겠지요.
  AI 인프라 투자 $5조, 안 엮인 돈이 없다
 지금 AI 버블론의 핵심에 있는 두 번째 논란은 하이퍼스케일러들의 과잉 투자 우려입니다. JP모건에 따르면 향후 5년간 AI 하이퍼스케일러들의 데이터센터 건설 계획을 모두 충족하려면 최소 5조3000억 달러가 필요합니다. 
 기업들이 자체 현금흐름과 유상증자로 충당 가능한 규모는 약 2조 달러. 투자등급 채권(1조5000억 달러), 하이일드 채권 및 레버리지 금융(2000억 달러), 데이터센터 대출채권 및 수익을 유동화한 구조화금융(3000억 달러) 등 가능한 모든 형태의 자본시장을 동원해도 1조4000억 달러가 모자랍니다. "이 부족분은 사모대출 같은 그림자금융, 그리고 정부 지원이 채워줘야 할 것"이라고 JP모건은 말합니다. 자금 조달이 절실한 오픈AI가 최근 "정부 보증"을 띄운 것도 이런 이유겠죠. 
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 <img alt="총 5조3000억 달러의 AI 데이터센터 투자 자금 조달 가능 경로. 자료=JP모건" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140953670lklz.jpg" data-org-width="532" dmcf-mid="b62841TsCs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140953670lklz.jpg" width="658">
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 총 5조3000억 달러의 AI 데이터센터 투자 자금 조달 가능 경로. 자료=JP모건
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 특히 시장은 돈 한 푼 벌지 못하는 오픈AI에 운명 공동체로 엮인 기업과 자금이 너무 많다는 점에 점점 더 큰 불안을 느끼고 있습니다. 올 3분기 소프트뱅크가 엔비디아 지분을 전량 매각하고 ARM 지분을 담보로 대출 한도까지 늘려가면서 연내 실행할 오픈AI 투자 자금으로 총 289억 달러를 마련했다는 사실도 이런 우려를 자극했습니다.
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 <img alt="소프트뱅크의 오픈AI 투자 약정 구조. 자료=소프트뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140954944twov.jpg" data-org-width="754" dmcf-mid="KujEkPb0lm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140954944twov.jpg" width="658">
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 소프트뱅크의 오픈AI 투자 약정 구조. 자료=소프트뱅크
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 사실 소프트뱅크도 1년 내 만기가 도래하는 부채가 415억 달러에 이릅니다. 이 상황에서 대출까지 써서 오픈AI에 투자하면 현금 버퍼가 거의 소진됩니다. 장부상 이익도 오픈AI 투자권을 산하 펀드에 이관하면서 파생계약 평가이익으로 처리해 다소 부풀린(?) 측면이 있습니다. 스탠다드앤푸어스는 이미 소프트뱅크 선순위채 신용등급을 정크본드인 BB+로 매기고 있죠. 결국 오픈AI가 실패하거나 정부 지원을 못 받으면 소프트뱅크도 연쇄 위험에 노출될 수 있다는 겁니다.
 마찬가지로 이익을 못 내는 오픈AI와 600억 달러 파트너십을 맺은 오라클은 그 후폭풍에 시달리고 있습니다. 지난 12일 바클레이즈는 AI 데이터센터 투자로 인한 과도한 자본 지출로 오라클이 내년 11월 현금이 고갈될 수 있다며 오라클 회사채 신용등급을 비중축소(매도)로 하향했습니다. 
  엔론 사기 연상시키는 부채 조달 구조
 월가 일부에선 메타, xAI 등이 SPV(특수목적법인), 사모대출 등을 이용해 재무제표 외(off-balance private debt) 형태로 자금을 조달하는 관행에도 우려를 표합니다.
 최근 메타는 데이터센터 투자를 위해 600억 달러를 조달하면서 그 부채 절반은 블루아울캐피털과 연결된 SPV에 지웠습니다. 사실상 GPU와 데이터센터를 사용하는 건 메타지만, 그 자산과 부채는 메타의 재무제표에 잡히지 않는 것이죠. 메타는 이를 통해 부채 부담을 덜어내고 보다 우량한 신용등급의 회사채를 또 발행할 수 있습니다. 
 블룸버그는 "이런 재무제표 외 금융 구조는 2001년 엔론 사태를 연상시킨다"고 지적했습니다. UBS의 매튜 미시 전략가는 "과거 신용 팽창-붕괴 사이클을 경험한 사람이라면 지금 AI 부채가 급증하는 속도는 불안할 수밖에 없는 수준"이라고 했습니다.
  수요가 있어도 자원은 찍어낼 수 없다 
 AI 버블의 마지막 위험은 AI 인프라가 제때 구축될 수 있을지의 문제입니다. 결국 이 엄청난 투자를 모두 정당화할 만큼 수요가 있다고 해도, 전력, 컴퓨팅 자원, 부지, 물 등 각종 자원 병목이 심각하다면 물리적으로 데이터센터 투자가 둔화될 수 있기 때문입니다. 
 앞서 바클레이즈는 향후 2년 간 데이터센터 설비투자가 20% 감소하면 S&amp;P 500의 이익이 34%, 밸류에이션은 최대 13% 하락할 가능성이 있다고 전망했습니다. 
 또 공급망 제약으로 투자 비용이 증가하면 전체 투자 효율성은 떨어집니다. 투자수익률에 추가적인 리스크가 될 수 있습니다. 최근 마이크로소프트 경영진은 전력 부족 상태에서 데이터센터의 전기 사용이 늘면서 인근 주민의 전기요금을 하이퍼스케일러들이 일부 보전할 가능성도 염두에 두고 있다고 언급했습니다. 
  진짜 버블의 진앙이 될 수 있는 곳
 결국 이 모든 투자와 부채를 정당화하려면 AI에 대한 수요가 지속적으로 강하게 유지돼야 합니다. 아직은 AI 수요를 가늠할 수 있는 토큰(모델이 단어·명령·코드 등을 처리할 때마다 소비되는 연산 단위) 사용량으로 볼 때 여전히 수요가 가속 증가하는 국면입니다.
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 <img alt="구글의 분기별 월간 토큰 처리량. 자료=레이먼드제임스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140956164lzwy.jpg" data-org-width="494" dmcf-mid="9KgAj4ztvr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/14/ked/20251114140956164lzwy.jpg" width="658">
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 구글의 분기별 월간 토큰 처리량. 자료=레이먼드제임스
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 하지만 현상 유지만으로는 안 되겠지요. 어마어마한 규모로 늘어나는 컴퓨팅 자원을 아무리 돌려도 부족할 만큼 AI가 광범위하게 도입돼야 합니다. 그러려면 지금 우리가 익숙한 챗봇 형태의 언어모델이나 그저그런 AI 기능을 곁들인 소프트웨어로는 역부족입니다. 물리적인 세계에서 인간 노동을 대체할 수준의 에이전트 AI, 물리적 AI로의 진전 속도가 함께 빨라져야 합니다.
 엔비디아와 테슬라가 로보틱스, 자율주행차 같은 피지컬 AI 영역에 역량을 집중시키는 것도 AI의 가치가 물리적 현실 기반의 응용 영역에서 나온다는 인식 때문입니다. AI 석학 얀 르쿤 뉴욕대 교수가 최근 "거대언어모델(LLM)은 5년 이내에 구식이 될 것"이라며 "물리 세계를 이해하며 복잡하고 연속적인 행동을 계획할 수 있는 '월드 모델'이 필요하다"고 재차 강조한 것도 이런 맥락에서 봐야 합니다.
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 만약 AI의 진전이 더뎌 기대했던 매출을 창출하지 못하고 컴퓨팅 자원의 초과 수요가 꺼진다면 그땐 거대한 버블 붕괴를 목격하게 될 지 모릅니다. 닷컴 버블 당시 미국 전역에 폭발적으로 깔렸던 광케이블의 95%가 결국 방치('dark fiber')됐던 것처럼 말이죠. 이번에도 천문학적인 자원을 빨아들이고 있는 데이터센터가 과잉 설비로 전락할지, 젠슨 황 엔비디아 CEO가 말하는 '지능 공장(AI 팩토리)'이 될지는 AI가 현실 세계에서 얼마나 빠르게 진보할 지에 달렸습니다. 
 지금이 버블인지, 버블이 언제 붕괴할 지는 누구도 정확히 알 수 없습니다. 다만 AI 시대가 올 것이라고 믿는 투자자라면 에이전트 AI, 나아가 물리적 AI 사업 모델이 확실한 기업, 혹은 이 거대한 부채 경쟁의 승자독시 구조에서 살아남을 가능성이 있는 기업들에 베팅하는 것이 그나마 리스크가 덜한 길일 수 있습니다.
 JP모건은 “모든 것이 순조롭게 진행되더라도, 이번 자금 투입 규모와 AI 생태계의 ‘승자독식(winner-takes-all)’ 구조를 감안하면 소수는 압도적인 승자가 되겠지만, 그만큼 극적인 패자들도 나올 것”이라고 했습니다. 
 빈난새 기자 binthere@hankyung.com
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