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빅테크 기업들, AI 인프라 경쟁 자금 마련 위해 기록적인 부채 차입

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.10 15:02
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


주요 기술 기업들이 인공지능을 둘러싼 인프라 군비 경쟁에 자금을 조달하기 위해 전례 없는 수준의 부채를 떠안고 있으며, Meta, Microsoft, Amazon, Google은 2025년 3분기에만 총 1,120억 달러를 지출했는데, 이는 전년 대비 77% 증가한 수치입니다. 이러한 지출 급증은 AI 서비스가 치솟는 자본 비용을 충당할 만큼 충분한 수익을 창출하지 못할 경우 버블 위험과 시장 불안정성에 대한 금융 규제 당국의 경고가 증가하는 가운데 나타났습니다.​


금융 시장 고도 경계 태세

영국 중앙은행 총재인 앤드류 베일리는 11월 6일, 인공지능(AI)으로 인한 시장 거품이 형성될 수 있다는 엄중한 경고를 내놓았습니다. 이는 기술이 생산성 향상을 약속하는 와중에 나온 발언입니다. 베일리는 기자들에게 “동시에, 우리는 거품이 생길 수도 있다”고 말하며, 시장이 AI로부터의 불확실한 미래 수익을 가격에 반영하고 있다고 지적했습니다. 중앙은행의 금융정책위원회는 “특히 인공지능에 중점을 둔 기술 기업들의 주식 시장 평가가 확장되어 보인다”며, 기대가 악화될 경우 시장이 조정에 취약할 수 있음을 경계했습니다.​

이러한 우려는 메타가 10월 말에 기록적인 300억 달러 규모의 채권을 발행하며 더욱 심화되었습니다. 주가가 AI 투자에 대한 우려로 14% 급락했음에도 불구하고 1,250억 달러에 달하는 주문이 몰렸습니다. 이 소셜 미디어 대기업은 루이지애나 데이터센터 프로젝트를 위해 블루 아울 캐피탈과 별도의 270억 달러 규모의 사모 금융 계약도 체결했는데, 이는 부채를 재무제표에서 제외시키는 특수목적기구(SPV)를 활용한 것입니다. 골드만삭스의 애널리스트에 따르면, 골드만삭스의 AI 주식 바스켓에 포함된 기업들은 2025년에 1,410억 달러의 회사채를 발행했으며, 이는 2024년 전체에 조달한 1,270억 달러를 이미 넘어섰다고 합니다.​


은행 컨소시엄, 스타게이트 프로젝트 지원

최근 메가 딜에서 스미토모 미쓰이 은행, BNP 파리바, 골드만 삭스, 미쓰비시 UFJ 파이낸셜 그룹이 주도하는 약 20개 은행의 컨소시엄이과 OpenAI의 5,000억 달러 규모 Stargate 이니셔티브와 연계된 뉴멕시코의 데이터 센터 캠퍼스를 위해 180억 달러 대출을 제공하고 있다고 블룸버그가 11월 7일 보도했습니다. 이 대출은 4년 만기로 무담보 익일물 금융 금리보다 2.5%포인트 높은 가격으로 책정되었으며, 생성형 AI 도구를 위한 컴퓨팅 인프라 구축 경쟁을 반영하고 있습니다.​

는 기술 기업들이 현금 보유고를 소진함에 따라, 민간 대출 기관들이 향후 2~3년 동안 해당 부문의 자본 수요를 충족하기 위해 8,000억 달러를 공급해야 할 것으로 예상하고 있습니다. 데이터 센터를 담보로 한 채권, 자산담보부증권, 특수목적법인을 포함한 복잡한 금융 구조로의 전환은 2008년 금융 위기 이전 전략과의 비교를 불러일으키고 있습니다.​


수익화 과제가 회의론을 부채질하다

투자자들의 우려는 AI 투자가 적절한 수익을 창출할 수 있을지에 집중되어 있습니다. Menlo Ventures에 따르면 현재 약 3%의 소비자만이 AI 서비스에 대한 비용 지불 의향이 있으며, 이는 연간 약 120억 달러에 해당합니다. 다만 별도의 Deloitte 조사에서는 생성형 AI 사용자의 40%가 도구나 서비스에 비용을 지불하는 것으로 나타났습니다. The Information은 Microsoft의 지원을 받는 OpenAI가 올해 130억 달러의 매출 달성을 예상하지만 2029년까지 1,290억 달러의 손실이 예상된다고 보도했습니다.​

비평가들은 또한 순환 금융 패턴을 지적했는데, Microsoft, Google, Oracle과 같은 하이퍼스케일러들이 OpenAI 같은 기업에 투자하면, 해당 기업들이 그 자금을 다시 동일한 회사들의 클라우드 서비스와 하드웨어에 지출하는 방식입니다. OpenAI의 컴퓨팅 용량 계약은 이미 20기가와트 이상을 확보했으며, 이는 하이퍼스케일러 주식의 추가 성장을 견인하고 있습니다.

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OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
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