2030년 데이터센터 6.7조달러 투자 전망…AI, 생산성보다 자본비용 먼저 흔드나

김미래 기자2026.09.30 01:44

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인공지능(AI) 투자가 생산성을 끌어올리기 전에 데이터센터와 전력망 구축에 필요한 자본의 가격을 먼저 바꿀 수 있다는 분석이 나왔다. 데이터센터와 반도체 시설, 전력·냉각 설비에 대규모 자금이 몰리면서 다른 산업의 투자자금 조달 비용에도 영향을 줄 수 있다는 설명이다.

미 연방준비제도는 9월 16일 연방기금금리 목표 범위를 3.75~4.00%로 25bp 인상했다. 연준 성명은 경제활동과 생산성 증가, 자본투자가 견조하지만 인플레이션이 여전히 높다고 밝혔다. 연준은 AI 투자를 금리 인상의 직접 원인으로 지목하지 않았다.

이번 논점은 AI가 기준금리를 올렸는지가 아니다. AI 인프라에 자금과 노동, 에너지, 장비가 먼저 투입되면서 장기금리와 기업의 요구수익률, 자금조달 구조가 달라질 수 있는지가 핵심이다.

코리 프랭크(Cory Frank) FinOpti·Robora Financial 공동창업자 겸 CEO는 28일 RealClearMarkets 기고문에서 AI의 초기 거시경제 효과를 생산성보다 '자본 가격'의 변화라는 관점에서 설명했다. RealClearMarkets는 AI가 경제 전반의 생산성을 높이기 전에 데이터센터와 전력망, 반도체 시설, 냉각설비에 자금이 투입된다고 전했다.

맥킨지는 2030년까지 전 세계 데이터센터에 약 6.7조달러(약 9065조원)의 투자가 필요할 것으로 추정했다. 이 가운데 AI 작업 부문은 약 5.2조달러(약 7036조원)를 차지할 수 있다. 해당 금액은 확정된 투자 집행액이 아니라 데이터센터 수요를 바탕으로 한 전망치다.

댈러스 연방준비은행은 AI 데이터센터 투자 규모에 관한 여러 추정치가 향후 3~5년간 3조~5조달러(약 4059조~6765조원)에 이를 수 있다고 소개했다. AI 관련 투자등급 회사채 발행액에 대한 월가 추정치는 2026년 약 3000억달러(약 406조원)이며, 10년물 기준 최대 3600억달러(약 487조원)의 듀레이션 공급으로 이어질 수 있다고 분석했다.

듀레이션은 금리 변화에 따른 채권 가격의 민감도를 뜻한다. 장기 회사채 발행이 늘면 시장에 공급되는 금리 위험이 커지고, 금리스와프와 다른 투자등급 발행자의 시장 대체 효과를 통해 장기 자금조달 여건에 영향을 줄 수 있다.

댈러스 연은의 분석은 AI 투자가 장기금리를 어느 폭으로 끌어올린다고 확정한 전망은 아니다. 인플레이션과 재정정책, 경기, 생산성, 채권 수급이 함께 장기금리를 결정하기 때문에 AI 투자만으로 금리 방향을 설명할 수는 없다.

BIS 보고서 저자들은 대형 기술기업의 AI 인프라 투자가 기존 투자 수준을 넘어섰고 차입을 통한 조달 비중이 커지고 있다고 분석했다. 관련 기업의 회사채 발행액은 2025년 1000억달러(약 135조원)를 웃돌았다.

일부 데이터센터 투자는 특수목적기구와 민간신용을 활용해 부채를 기업 재무제표 밖에 두는 '그림자 차입' 구조로 이뤄지고 있다. 보고서 저자들은 이 구조가 하이퍼스케일러와 민간신용펀드·보험사 등 비은행 투자자의 연결고리를 강화한다고 분석했다.

특수목적기구의 차환 압력이나 보증 실행이 발생하면 금융 충격이 전파되는 경로가 될 수 있다는 설명이다. AI 인프라 투자의 위험은 장기금리 상승뿐 아니라 채권 발행 증가와 민간신용 위험, 프로젝트 차환 위험으로 나뉘어 나타날 수 있다.

리치먼드 연방준비은행도 AI 인프라 투자가 기업의 현금 유입을 앞지르면서 채권 발행과 사모자본 의존도가 높아지고 있다고 분석했다. AI 수요가 둔화하거나 기술 발전이 정체되면 기업이 보유한 부채와 투자자산의 가치가 문제가 될 수 있다고 지적했다.

케빈 워시(Kevin Warsh) 연방준비제도 의장은 8월 28일 잭슨홀 연설에서 AI를 잠재적인 새로운 생산요소로 규정했다. 워시 의장은 “AI가 경제 전반의 생산성을 지속적으로 크게 높일지, 그렇다면 언제 그렇게 될지”를 질문으로 제시하며 AI 모델의 자본집약도와 수익 귀속, 노동시장 영향을 불확실한 변수로 제시했다.

워시 의장은 올해 자본지출 증가분의 절반 이상이 AI 구축과 관련됐을 가능성이 있다고 말했다. 다만 이 수치를 근거로 AI 투자의 규모나 금리 영향을 단정해서는 안 된다.

국내에서도 AI 데이터센터 투자는 전력과 용지, 장기 임대 수요를 함께 움직이는 사업으로 다뤄지고 있다. AI 데이터센터 투자가 준공 자산을 사들이는 방식에서 개발형 지분투자로 이동하고 있다는 분석은 데이터센터 자금조달이 시설 확보와 전력 인프라 구축 단계로 앞당겨질 수 있음을 보여준다.

AI가 장기적으로 자본비용을 높일지는 아직 정해지지 않았다. 생산성 개선이 투자 확대 효과를 넘어설 수도 있고, 반대로 데이터센터와 반도체 설비가 과잉 투자로 남을 수도 있다. 현재 확인되는 것은 생산성의 최종 효과보다 인프라 구축과 자금조달이 먼저 진행되고 있다는 점이다.