AI 붕괴 시나리오: 2028년 초 거품 붕괴 가능성, 기술주 40% 폭락 경고

현재 글로벌 시장은 전례 없는 인프라 구축 붐, 즉 AI 투자 열풍에 자본을 집중적으로 쏟아붓고 있다. 그러나 이 번영의 근본 논리는 극도로 취약해지고 있다. 현재 수익은 주로 기술 대기업 내부의 '자본 지출 순환(Capex recycling)'과 부채 조달에 의존하고 있으며, 외부 최종 사용자의 실제 지불에 의존하지 않는다.

TS Lombard의 수석 매크로 전략가인 Dario Perkins는 10월 22일 보고서에서 최종 분석에 따르면 이 AI 자본 지출 광란이 2028년 초에 끝나고 격렬한 시장 재조정을 촉발할 가능성이 매우 높다고 밝혔다.

보고서는 S&P 500 지수가 30% 하락하고, 기술주가 40% 폭락하며, 약 20조 달러의 시가총액이 증발하고, 미국 주식 시장에서 기술주 비중이 하룻밤 사이에 ChatGPT 출시 이전 수준으로 돌아갈 것이라고 지적했다. 기술 대기업은 강력한 대차대조표 덕분에 살아남을 수 있지만, AI 생태계의 취약한 업스트림 기업들(신흥 클라우드 서비스 제공업체, 독립 모델 개발자 등)은 채무 불이행의 물결에 직면할 것이며, 1,250억 달러에서 1,900억 달러의 신용 손실이 발생할 것으로 예상된다.

TS Lombard는 거시 경제가 완만한 침체에 빠질 것으로 본다. AI 자본 지출의 급감은 미국 GDP를 약 2%포인트 끌어내리고, 데이터 센터 건설 관련 일자리 약 80만 개를 잃게 할 것이다. 그러나 민간 부문의 대차대조표가 건전하고 연방준비제도(Fed)가 금리를 인하할 여지가 충분하기 때문에 2008년과 같은 시스템적 금융 위기로 발전하지는 않을 것이다.

AI 투자 열풍: 역사상 최대 인프라 도박, 지속 가능성 의문

AI 자본 지출은 인류 역사상 가장 큰 인프라 프로젝트 중 하나가 되었다. 미국 기술 기업들은 AI 구축에 연간 약 1조 달러를 지출하고 있으며, 초대형 데이터 센터에 대한 누적 투자 규모는 맨해튼 프로젝트, 아폴로 달 착륙 계획, 심지어 마셜 플랜을 능가했다. 초대형 클라우드 서비스 제공업체(Hyperscalers)의 자본 지출이 미국 GDP에서 차지하는 비중은 역대 최고치에 근접했다.

그러나 이 번영의 기반은 견고하지 않다. 현재 AI 생태계의 수익 성장은 상당 부분 '자본 지출 순환'(capex recycling)의 산물이다. 한 회사의 자본 지출이 다른 회사의 수익이 되는 구조다. 초대형 클라우드 서비스 제공업체가 대규모 투자를 지속하는 한 생태계 내부의 수익은 계속 증가하지만, 이는 진정한 지속 가능성을 의미하지 않는다.

진정한 지속 가능성의 지표는 생태계 외부, 즉 일반 소비자와 비기술 기업 사용자로부터의 수익 비중이 크게 증가하는 것이다. 그러나 보고서 발표 시점까지 이 비율은 거의 개선되지 않았다. AI의 수익 창출은 여전히 가장 큰 불확실성으로 남아 있다. OpenAI와 Anthropic의 수익 중 약 80%는 단 1%의 고객으로부터 나오며, 이 고객들은 대부분 벤처 캐피털의 지속적인 자금 지원에 의존하는 적자 AI 스타트업이다.

보고서는 현재의 AI 번영이 본질적으로 '자본 지출 순환'이라고 지적한다. 기술 대기업이 시스템에 지속적으로 자금을 투입하는 한 수익은 증가한다. 그러나 부채가 추가 자금 조달의 주요 원천이 되면서 이 모델은 자본 지출 둔화에 치명적으로 취약해졌다.

6대 붕괴 트리거: 어느 하나라도 연쇄 반응을 촉발할 수 있다

보고서는 6가지 잠재적 위험 요소를 정리하며 AI 붕괴가 이미 '과잉 결정'(overdetermined) 상태에 있다고 지적한다. 다음 6가지 트리거 중 어느 하나라도 거품을 터뜨리는 칼날이 될 수 있다.

트리거 1: 수익의 심각한 기대 미달

여러 연구에 따르면 현재의 자본 지출에 대한 합리적인 수익을 얻으려면 AI 산업의 2030년 연간 수익이 2조 5천억 달러에서 3조 달러에 도달해야 하며, 이는 현재 수준의 약 14배에 해당한다. 이러한 성장 속도는 그렇게 짧은 기간 내에 달성하기 거의 불가능하며, 특히 중국의 오픈소스(개방 가중치) 모델이 시장 점유율을 빠르게 확보하는 상황에서는 더욱 그렇다. 일반 소비자들은 유료 AI 서비스에 대해 전반적으로 거부감을 가지고 있으며, AI 서비스는 상품화 위험에 직면해 있다.

트리거 2: 신용 위험의 급격한 상승

초대형 클라우드 서비스 제공업체는 이전에는 주로 자체 현금 흐름으로 투자했지만, 부채가 AI 구축의 추가 자금 조달 원천이 되었다. 2027년 한 해에만 AI 기업들은 약 7,000억 달러의 신규 채권을 발행할 것으로 예상되며, 이 중 초대형 클라우드 서비스 제공업체가 4,000억 달러를 차지하고 나머지는 AI 생태계의 다른 참여자들이 발행한다. 이는 유로존 전체 정부 채권 발행량을 초과하는 규모다.

더 우려되는 것은 '부외부채'의 급속한 팽창이다. 루이지애나주에 있는 Meta의 Hyperion 데이터 센터를 예로 들면, 이는 300억 달러 규모의 투자 프로젝트다. Meta는 지분의 80%를 Brown Owl에 매각하고 Beignet이라는 합작 회사를 설립했으며, 이 회사는 270억 달러의 신규 부채를 조달했고 Meta가 보증을 제공했다(해당 데이터 센터를 20년간 임대하기로 약속). 임대 계약이 5개의 4년 단위 임대로 분할되어 Meta의 대차대조표에는 레버리지의 극히 일부만 반영되었다. 전체 AI 생태계의 숨겨진 부채는 1조 5천억 달러에서 2조 달러로 추정된다. CoreWeave와 같은 일부 신흥 클라우드 서비스 제공업체의 자금 조달 금리는 이미 15%에 달한다.

트리거 3: '티저 금리' 함정과 감가상각 절벽

보고서는 현재 AI 재무 구조를 2000년대 초 서브프라임 모기지 위기의 '티저 금리'(teaser rate)와 비교한다. 데이터 센터는 건설 기간 동안 감가상각을 계상할 필요가 없지만, 일단 가동되면 감가상각 압력이 갑자기 커진다. 동시에 AI 연구소들이 체결한 다년간 데이터 센터 임대 계약은 데이터 센터가 공식 운영되기 전까지 비용으로 계상되지 않는다. 더 많은 데이터 센터가 순차적으로 가동되면 AI 기업들의 재무 상태는 12개월 안에 근본적으로 변할 수 있다.

트리거 4: IPO 물결이 진실을 드러낸다

Anthropic과 OpenAI는 모두 IPO를 계획하고 있다(후자는 2027년으로 연기됨). 역사적 경험에 따르면 IPO 물결은 종종 사이클의 정점을 나타낸다. 더 중요한 것은 IPO가 처음으로 외부에 AI 산업의 실제 경제 상황을 들여다볼 수 있는 창을 제공한다는 점이다. 현재 AI 기업들이 공개하는 지표(예: '연간 반복 수익' ARR)는 명백히 미화되어 있으며, 정보 불투명성 문제가 많다.

트리거 5: 반도체 사이클과 공급망 위험

NVIDIA는 AI 구축의 핵심 공급업체이며, AI 번영 전체의 바로미터다. NVIDIA는 '공급업체 금융'(vendor financing)을 대규모로 시행하여 고객에게 더 많은 칩을 구매할 수 있도록 대출을 제공하고 있으며, 업계에서는 이를 '대차대조표 서비스'라고 부른다. 국제결제은행(BIS)의 최신 연구에 따르면 AI 기업에 유입되는 투자의 55% 이상이 다른 AI 기업에서 나오며, 순환 금융의 특징이 매우 뚜렷하다. 또한 반도체 수요는 높은 주기성을 가지며 '불스윕 효과'가 존재한다. 수요가 둔화되면 현재의 하드웨어 부족이 빠르게 심각한 과잉으로 전환될 수 있다.

트리거 6: 규제 및 안전 위험

AI 기술에 대한 대중의 인식은 지속적으로 악화되고 있다. 미국인의 약 55%가 AI 개발 속도를 늦추기를 원하며, 반대 의견은 13%에 불과하다. 이 결론은 주요 정치 집단 모두에서 동일하게 나타난다. 2026년 IBM/Ponemon 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 전 세계 악의적인 기업 데이터 유출 사건의 4분의 1이 어떤 형태로든 AI 지원 공격과 관련되어 있다. 중대한 안전 사고가 발생하면 강력한 정치적 반발과 규제 강화를 촉발할 수 있다.

'2차 미분 문제': 성장 둔화만으로도 위기를 촉발하기에 충분하다

보고서는 AI 번영의 '2차 미분 문제'(second derivative problem)를 특히 강조한다. AI 자본 지출이 절대적으로 감소할 필요 없이 성장 속도가 둔화되기만 해도 금융 압력을 촉발하기에 충분하다.

이는 2000년대 초 서브프라임 모기지 위기의 논리와 정확히 일치한다. 당시 붕괴를 촉발한 것은 주택 가격 하락이 아니라 주택 가격의 급격한 상승이 멈춘 것이었다. AI 구축에서 프런티어 랩들은 데이터 센터 운영업체에 수십억 달러를 지불하기로 계약을 체결하고, 운영업체는 이를 담보로 대출을 받아 데이터 센터를 건설한다. 그러나 이 랩들은 자체적으로 수익이 없으며, 지속적인 지불 능력은 전적으로 지속적인 자금 조달에 의존한다. 초대형 클라우드 서비스 제공업체의 자본 지출은 대출 장부와 같다. 일단 둔화되면 전체 번영이 무너진다.

시장 충격 정량화: 20조 달러 부 증발, 신용 손실은 통제 가능

현재 기술주는 미국 주식 시장 시가총액의 40%를 차지하며, 반도체 섹터만으로도 거의 20%에 달한다. 미국 기술 섹터의 현재 주가수익비율(PER)은 약 30배(1년 전 40배)로, 인터넷 버블 시기의 70~75배 정점보다 훨씬 낮다. AI 붕괴 시나리오에서 보고서는 다음과 같이 예측한다.

S&P 500 전체가 30% 하락하고, 기술주가 40% 하락하며, 다른 섹터는 약 20% 하락하여 총 증발 시가총액은 약 20조 달러에 달한다.

보고서는 이러한 추정치가 미국 시장에서 기술주 비중을 ChatGPT 출시 이전 수준으로 되돌린다고 밝혔다.

2027년 말까지 초대형 클라우드 서비스 제공업체를 제외한 AI 생태계에는 약 5,450억 달러의 미상환 채권, 9,200억 달러의 은행 대출, 약 6,500억 달러의 사적 신용이 있을 것으로 예상된다. AI 관련 부채 총규모는 약 2조 9천억 달러이며, 이 중 약 25%가 위험에 노출되어 있다.

보고서는 2028~2030년간 누적 채무 불이행률을 35%, 회수율을 25%~50%로 가정하여 전체 신용 손실을 1,250억 달러에서 1,900억 달러로 추정한다. 이 규모는 상당하지만 미국 전체 금융 시스템에 시스템적 위협이 되지는 않는다. 주식 보유자들이 최대 손실(약 20조 달러)을 입겠지만, 2008년과 같은 신용 손실 연쇄와 전면적인 파산 물결은 발생하지 않을 것이다.

가장 취약한 부분은 신흥 클라우드 서비스 제공업체(neoclouds), Oracle, 독립 모델 개발업체(OpenAI, Anthropic), 건설/장비 공급업체다.

경제 완만한 침체, 1990년 또는 2001년과 유사

2028년 초까지 미국 기술 관련 자본 지출은 2023년 대비 약 3%포인트 상승할 것이다(실질 GDP 대비). 보고서는 완전한 반전을 가정하지만, 데이터 센터 투자가 수입에 크게 의존하기 때문에 수입 감소가 자본 지출 감소의 GDP 충격을 부분적으로 상쇄할 것이다. 다양한 효과를 종합하면 AI 데이터 센터 번영의 종료는 미국 GDP 수준을 약 2%포인트 낮출 것이다(IMF 최신 세계 경제 전망 보고서도 거의 동일한 추정치를 제시했다).

보고서는 전반적으로 이 침체의 심각도가 1990년 또는 2001년과 비슷할 것이며, 역사적 기준으로 볼 때 완만한 침체에 해당한다고 밝히고 다음 세 가지 이유를 제시한다.

첫째, 민간 부문 대차대조표가 건전하다. 사모 신용 증가 폭은 GDP의 10%포인트 미만으로, 1980년대 말과 더 유사하며 서브프라임 위기 이전 수준에는 훨씬 못 미친다. 시스템적 신용 사건의 위험이 없다.

둘째, 통화 정책 여력이 충분하다. 연방준비제도(Fed)는 글로벌 금융 위기 이후 처음으로 충분한 통화 정책 여력을 재구축했으며, 금리를 인하할 여지가 충분하여 대규모 재정 정책 자극에 의존할 필요가 없다.

셋째, 금리 인하가 'K자형 경제'의 하층부를 활성화할 것이다. 오랫동안 높은 인플레이션과 긴축 통화 정책에 억압받아 온 저소득층, 내구 소비재 수요, 주택 시장(억눌린 수요가 많음)이 금리 인하로 직접적인 혜택을 받을 것이다. 역사적으로 인터넷 버블 붕괴 후 연방준비제도(Fed)의 완화 정책은 주택 시장의 새로운 거품을 빠르게 촉발했으며, 유사한 상황이 반복될 수 있다. 인터넷 버블 붕괴 후 연방준비제도(Fed)가 부동산 번영을 촉발한 것처럼, 금리 인하는 비AI 분야의 성장을 빠르게 자극할 것이며, 이것이 침체가 완만하게 유지되는 핵심 이유다.

또한 고용 시장과 관련하여 보고서는 AI 구축 열풍이 현재 약 50만 개의 일자리를 창출했으며, 2027년 말까지 80만 개로 증가할 것으로 예상한다고 지적한다. 이 일자리들이 모두 사라지면 미국 실업률은 약 50bp 상승할 것이며, 이는 더 넓은 비즈니스 신뢰 영향을 고려하지 않은 수치다.

보고서는 가장 큰 테일 리스크는 AI 붕괴가 오히려 기업들이 비용 절감을 위해 AI 자동화 도입을 가속화할 수 있다는 점이라고 지적한다. 역사적으로 인터넷 관련 자동화의 대규모 추진은 번영기가 아니라 2009년 경기 침체기에 발생했다. AI 붕괴가 대규모 자동화 물결을 촉발하면 노동 시장 충격이 예상을 초과하여 느린 '고용 없는 회복'으로 이어질 수 있다.

거품 속에서 자산을 보존하는 방법

보고서는 AI 붕괴가 1970년대의 공급 충격(스태그플레이션형 침체)이 아니라 전형적인 수요 충격이라고 밝힌다. 장기 금리는 크게 하락하고, 채권과 주식의 상관관계는 음(-)으로 전환되어 국채의 안전 자산 속성에 유리할 것이다. 그러나 침체 정도가 완만하기 때문에 제로 금리나 영구적인 양적 완화로 돌아가지는 않을 것이다.

AI 번영과 인터넷 버블의 주요 차이점은 이 기술 열풍이 소수의 미국 및 아시아 기업에 집중되어 있는 반면, 인터넷 버블은 유럽을 포함한 광범위한 선진 시장이 참여했다는 점이다. 한국은 AI 공급망의 핵심으로서 지난 12개월 동안 기술 수출이 GDP에서 차지하는 비중이 10~30%포인트 상승했으며, 붕괴 시 큰 타격을 입을 것이다.

그러나 유럽과 같이 AI 번영에 깊이 참여하지 않은 시장은 초기 공황 매도 이후 미국 시장을 크게 능가할 것이다. 이들 경제는 AI 번영의 부정적 영향(높은 인플레이션, 높은 금리)을 겪었지만 그 혜택을 충분히 누리지 못했으며, AI 번영의 종료는 오히려 해방이 될 수 있다.

보고서는 AI 붕괴가 달러에 미치는 충격이 인터넷 버블과 서브프라임 위기보다 훨씬 클 것이라고 본다. 위기의 근원이 미국 금융 시스템에 있기 때문에 자금은 유로, 엔, 심지어 파운드와 같은 다른 통화로 이동할 것이다. 글로벌 투자자들은 안전 자산을 찾아 미국 국채로 몰려들 필요가 없으며, 자국 채권이 동일한 역할을 할 수 있다.

보고서는 현 단계에서 미국 기술주를 공매도하거나 듀레이션을 크게 늘리는 것은 바람직하지 않다고 명확히 지적한다. AI 번영이 몇 년 더 지속될 수 있다면 너무 이른 포지셔닝은 심각한 성과 부진으로 이어질 것이다.

가장 적절한 전략은 GMO의 Ben Inker가 제안한 '쉬운 거품'(easy bubble) 거래 프레임워크를 참조하는 것이다. 다각화된 글로벌 주식 포트폴리오를 보유하여 번영이 지속될 때도 동일하게 혜택을 보고, 붕괴 시에는 AI에 집중 투자한 미국 기술주를 능가하는 성과를 낸다. AI 생태계에 명백한 스트레스 신호가 나타날 때만 정부 채권 비중을 점진적으로 늘린다.

TS Lombard의 이 시나리오 보고서는 냉정하지만 종말론적이지 않은 신호를 전달한다. AI 거품 붕괴는 2008년이 아니라 2001년과 더 유사할 것이다. 미국 경제는 완만한 침체를 겪을 것이며, 금융 시스템은 붕괴하지 않고, 연방준비제도(Fed)는 대응할 충분한 도구를 가지고 있다.

그러나 투자자들에게 20조 달러의 부 증발, 기술주 40% 하락, AI 공급망 국가 및 지역에 대한 격렬한 충격은 AI에 집중 투자한 모든 포트폴리오에 파괴적인 타격을 입히기에 충분하다.