CICC: '솜사탕' 시대의 미국 AI
Tapbit Wire출처: CICC; 저자: 장원랑, 황야둥, 저우펑 최근 2개월간 미국 주식시장은 큰 변동성을 겪었으며, 이는 다른 지역에도 영향을 미쳤다. 미국 주식시장의 변동성은 금융정책 변화와 AI 분야 자본지출 지속 가능성에 대한 우려로 인해 발생했으며, 전자가 후자를 악화시키고 있다. 요약하자면, 미국 주요 AI 기업들은 올해 자본지출이 급증했고, 내년에는 증가율이 다소 둔화되겠지만 여전히 빠른 수준일 전망이다. 반면 AI 기업들은 수익에 대한 상당한 불확실성을 안고 있으며, 영업활동 현금흐름이 자본지출과 맞먹는 수준에 이르러 일부 기업은 자본지출을 지원하기 위해 채권 발행을 시작했다. 미국 국채 수익률 상승은 시장의 우려를 더욱 가중시켰다: 수익 불확실성 속에서 자본지출을 어떻게 유지할 것인가가 현재 널리 주목받는 주제다.
도표 1: 미국 AI 기업의 자본지출과 영업활동 현금흐름 비교
참고: 도표 데이터는 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타, 오라클의 합계임 출처: Epoch AI, 블룸버그, iFinD, CICC 리서치부 AI는 신생 산업으로, 기술적 돌파구 및 상업적 수익 성장 예측이 본질적으로 어렵다. 우리는 수익보다는 자본 배분 관점에서 미국 AI 자본지출의 자금 조달 원천을 탐색할 것이다. 사실 투자가 수익의 근원이며, 자본지출 확보가 어려워지면 수익 성장도 뒷받침되지 않는다. 즉, 자본지출과 수익은 서로 배타적인 두 변수가 아니다. 따라서 자본지출의 자금 조달 상황을 논하는 것도 수익 전망을 평가하는 데 도움이 된다.
우리는 먼저 AI 산업의 고유 특성에 기반해 자금 유치 우위를 분석할 것이다. 두 번째 부분에서는 1990년대 이후 미국 사회의 자금 공급 변화를 분석한다. 구체적으로, 미국의 '금융화'가 유동성을 어떻게 재형성했는지를 살펴볼 것이다. '금융화'는 단일 정의가 없고 그 양상도 복잡하지만, AI 자금 조달 분석에 있어 최소한 두 가지 측면이 의미 있다고 본다. 거시적으로는 광의 유동성 대 GDP 비율 증가, 즉 사회 전체의 '돈'이 점차 늘어난다는 것을 의미한다. 미시적으로는 새로운 금융상품의 수와 종류 증가를 뜻하며, 파생상품 등 금융상품은 자금을 '활성화'하고 자산 유동성도 강화한다. 물론 거시·미시 수준은 분리되지 않으며, 금융상품 수 증가는 거시적 유동성 증가로도 이어질 수 있다.
케임브리지 킹스칼리지 학장이자 파이낸셜 타임스 선임 기자인 질리언 테트는 저서 『환영합니다, 금융 솜사탕 시대』에서 미국의 금융화 현상을 설명하며 '금융 솜사탕'이라는 용어의 기원을 되짚었다. 따라서 우리는 이 생동감 넘치는 표현 '금융 솜사탕'을 미국 금융화를 묘사하는 데 차용해 보고자 한다.[1]
미국은 2008년 서브프라임 모기지 위기 이후 특히 은행에 대한 금융 규제를 강화했으나, 전반적인 금융화 현상은 크게 역전되지 않았다. 이를 바탕으로 1990년 이후 미국에서 두 차례 버블 붕괴 이전의 금융화를 검토한다: 1990년대 기술 버블의 금융화와 서브프라임 모기지 위기 이전 부동산 금융화. 이후 현재 미국 AI 산업의 금융화 단계를 분석하고, 마지막으로 현재 미국 AI 부문이 직면할 수 있는 유동성 리스크를 검토한다.
AI: 기술적 특성과 '부동산 유사' 특성 모두 보유
AI는 기술적 특성과 '부동산 유사' 특성(고정자산 비중 높음)을 모두 갖추고 있어 주식과 채권(모기지)을 통한 자금 조달이 가능하다.
AI의 기술적 특성은 설명이 필요 없으며, 그 기술 진보와 생산성 향상 속도는 기술 기업보다 빠른 듯하다. 한 사례로, AI는 기술 기업보다 노동력 의존도가 낮으며 심지어 노동력을 대체할 수 있다. 거시적으로 보면, 2022년 ChatGPT 출시 이후 미국 통신 및 컴퓨터 산업의 비농업 고용은 약 6% 감소했다. 반면, 기술 버블의 시작점인 1995년 8월 넷스케이프 상장을 T=0으로 삼아 2000년 3월 버블 붕괴까지의 기간 동안 해당 산업의 비농업 고용은 60% 이상 증가했다.
도표 2: 기술 혁명기와 AI 시대의 미국 통신·컴퓨터 산업 고용 추세 분기
참고: AI 기술 혁명은 ChatGPT 출시(2022년 11월)를 T=0으로 표시, 기술 혁명은 넷스케이프 상장(1995년 8월)을 T=0으로 표시함. 비농업 고용은 통신, 데이터 처리, 컴퓨터 시스템 설계 산업을 포함하며, 자료는 표준화됨. 출처: iFinD, CICC 리서치부 미시적으로 보면, 2021년 기준 구글·마이크로소프트·메타의 노동 밀도 지수(직원 수/고정자산)를 100으로 설정할 경우, 이 지수는 2019년 109였으며 2025년에는 37로 하락할 전망이다. 구체적으로, 이들의 고정자산 지수는 2021년 100에서 2025년 306으로 증가한 반면, 직원 지수는 112에 그칠 것으로 예상된다.
도표 3: 미국 3대 기술 기업의 노동 밀도
참고: 도표의 주요 기술 기업은 구글, 마이크로소프트, 메타임. 노동 밀도는 직원 수/고정자산으로 측정함. 출처: iFinD, CICC 리서치부 도표 4: 미국 3대 기술 기업의 고정자산 증가율이 직원 수 증가율을 상회
참고: 차트에 포함된 주요 기술 기업은 구글, 마이크로소프트, 메타입니다. 출처: iFinD, CICC 리서치부 기술 혁명 기간 동안 예를 들어 마이크로소프트는 고정자산 투자와 직원 수 모두 증가했으며, 직원 수 증가 속도가 더 빨라 노동 집약도를 높였습니다. 2000년 기술 버블 붕괴 후에도 기업의 노동 집약도는 지속적으로 상승했습니다. 1995년 마이크로소프트 노동 집약도 지수를 100으로 설정할 경우, 2000년에는 138, 2005년에는 174로 상승했습니다. 구체적으로 직원 지수는 1995년 100에서 2000년 220, 2005년 343으로 증가한 반면, 고정자산 지수는 100에서 197로만 증가했습니다.
그림 5: 마이크로소프트 노동 집약도 추이(1995–2005)
참고: 노동 집약도는 ‘직원 수/고정자산’으로 측정합니다. 출처: iFinD, CICC 리서치부 그림 6: 마이크로소프트 직원 수 및 고정자산 추이
출처: iFinD, CICC 리서치부 인플레이션 조정 후 1인당 매출 기준으로, 현재 AI 기업은 전통적 인터넷 기업의 2배 이상 매출을 창출하며, AI 기업의 효율성이 더 높음을 보여줍니다. 예를 들어, 2026년 앤트로픽의 1인당 매출은 미국 1인당 GDP의 약 100배, 오픈AI와 엔비디아는 각각 약 63배와 57배에 이를 전망입니다. 2025년 메타, 애플, 구글, 마이크로소프트는 각각 28배, 28배, 23배, 14배이며, 1999년 애플, 마이크로소프트, 시스코는 각각 26배, 18배, 16배였습니다.
그림 7: 기술 기업 1인당 매출 대 미국 1인당 GDP 비율
출처: iFinD, Epoch AI, CICC 리서치부 미국 AI 기업이 ‘부동산과 유사한’ 특성을 갖는다고 말하는 이유는 고정자산 비중이 높기 때문입니다. 예를 들어, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클 등 5개 클라우드 벤더의 고정자산 대 총자산 비율 평균은 40%를 초과하며, 월마트, 엑손모빌, 프록터앤드갬블, 캐터필러 등 4개 전통 기업의 평균은 현재 37%입니다. 기술 혁명기인 2000년 당시 마이크로소프트, 시스코, 아마존, 월드컴, 루센트 등 기술 기업 5곳의 고정자산 비율 평균은 단지 15%였습니다. 고정자산 내에서 마이크로소프트와 메타의 토지 및 건물 비중은 46%, 아마존과 오라클은 각각 37%와 40%, 구글은 가장 낮은 11%입니다. 하드웨어 및 소프트웨어 자산 비중은 이들 기업별로 고정자산의 47%, 38%, 49%, 41%, 56%입니다.
그림 8: 현재 AI 기업의 높은 고정자산 비중
참고: 각 그룹은 표본 기업별 비율을 개별 산출한 후 단순 평균을 계산합니다. AI 기업은 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클을 포함하며, 전통 기업은 월마트, 엑손모빌, 프록터앤드갬블, 캐터필러, 기술 기업은 마이크로소프트, 시스코, 아마존, 월드컴, 루센트를 포함합니다. AI 기업은 최신 Q2 2026 분기보고서 또는 연간보고서를 사용하고, 전통 기업은 최신 연간보고서를, 기술 기업은 FY2000 연간보고서를 사용합니다. 출처: iFinD, Wind, Bloomberg, CICC 리서치부 그림 9: 미국 5대 AI 기업 고정자산 구성
참고: 최신 Q2 2026 분기보고서 또는 연간보고서를 사용합니다. 출처: iFinD, Wind, Bloomberg, CICC 리서치부 동적으로 이들 기업의 고정자산 대 총자산 비율은 2020년 22%에서 2025년 41%로 전반적으로 상승했으며, 5개 기술 기업의 고정자산 대 총자산 비율은 1995~2000년 사이 15% 수준을 유지했습니다.
그림 10: AI 기업 고정자산 비중 상승 추이
참고: 각 그룹은 표본 기업별 비율을 개별 산출한 후 단순 평균을 계산합니다. AI 기업은 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클을 포함합니다. 출처: iFinD, Wind, Bloomberg, 중국국제자본공사(CICC) 리서치부 그림 11: 기술 기업 고정자산 비중은 실질적으로 변하지 않음
참고: 각 그룹은 표본 기업별 비율을 개별 산출한 후 단순 평균을 계산합니다. 기술 기업은 마이크로소프트, 시스코, 아마존, 월드컴, 루센트를 포함합니다. 출처: iFinD, Wind, Bloomberg, 중국국제자본공사(CICC) 리서치부
금융화는 유동성을 강화한다
금융화는 단일한 정의가 없다. 에프스타인(2005)의 설명을 인용해 보자면, 금융 목적, 금융 시장, 금융 주체, 금융 기관이 국내외 경제 운영에서 점차 더 중요한 역할을 하고 있다[2]. 이 정의가 함축하는 의미는 자원 배분에서 금융의 비중이 증대하고 있다는 것이다.
금융화의 동인에 대해 학파별 해석이 다르다[3]. 신마르크스주의는 1970년대 이후 실물경제 내 자본 투자 수익률 하락과 그로 인한 과잉 자본의 금융 투기 유입을 자본주의 금융화의 주요 원인으로 본다. 포스트케인즈학파는 기업 지배구조가 주주 가치 우선으로 전환되면서 실물 투자가 축소되고 주식 매입 및 금융 자산 배분이 증가함으로써 금융 투자가 실물 자본 축적을 대체한다고 주장한다. 신고전학파는 금융 자유화와 자산 증권화가 자산 유동성을 높이고 자원 배분을 최적화함으로써 경제 발전의 진전을 나타낸다고 본다. 이러한 이론적 해석 차이에도 불구하고, 로우위(2017)는 브레턴우즈 체제 붕괴와 전 세계적인 순신용 통화 체제 전환이 금융화 조건을 분명히 조성했다고 본다. 구체적으로, 결제 매체 측면에서는 현금 비중이 급감하고 계좌 간 디지털 송금이 확대되며 거래비용은 낮아지고 거래량은 증가했다. 가치 저장 측면에서는 다양한 금융 자산이 ‘준화폐’ 기능을 수행하며 광의통화(M3 등)의 범위를 확장시켰다[4].
금융화의 주요 양상은 다음과 같다[5]: (1) 전반적 유동성 확대. 예: 광의유동성/GDP 비율 상승, 금융 부문 이익 점유율 증가, 금융 부문 규모의 상대적 고속 성장. (2) 저유동성 자산의 고유동성 자산 전환. 새로운 금융 상품 출현과 증권화를 통해 비유동성 자산이 유동성 자산으로 전환되며 금융 거래 규모가 급증. (3) 자본 이익 창출이 실물 무역·상품 생산보다 금융 경로에 더 의존. 예: 기업 이익이 투자 수익에 더 크게 의존. (4) 자본시장 기반 금융 체제의 영향력 확대. 예: 주식시장/GDP, 부채/GDP 비율 상승 반면 은행 신용/GDP 비율 하락. (5) 기업 지배구조에서 주주 가치 중시 강화. 예: 미국 주식시장에서 주식 매입 증가.
거시적 관점에서 1990년대 중반 이후 미국 광의유동성/GDP 비율은 상승 추세를 보이며 M2/GDP 대비 약 20%p 높다. 금융위기 후 미국은 금융 규제를 강화하여 은행 대출 업무가 상대적으로 둔화되었으나, 은행 자산/GDP 비율은 감소하지 않았고 은행의 비대출 업무는 계속 확대되었다. <도표 12: 미국 광의유동성/GDP 비율 상승>
참고: 광의유동성 = M2 + 머니마켓펀드.
출처: iFinD, Jordà-Schularick-Taylor 매크로히스토리 데이터베이스, 중국국제자본공사 연구부 <도표 13: 미국 은행 자산/GDP 비율 감소하지 않음>
출처: iFinD, 중국국제자본공사 연구부
미시적 관점에서 신규 금융 상품이 지속 등장하고 있다. 1985~2014년 미국 비금융기업 증권 발행 자료에 따르면 금융 상품 종류가 꾸준히 확대되었다. 1985년 약 150종이던 금융 상품은 2014년 751종으로 600종 이상 증가하였다. 비금융기업의 신규 금융 상품을 통한 조달 비중도 상승하여 2010~2014년에는 50%를 넘었다. <도표 14: 미국 비금융기업 조달 방식>
참고: 왼쪽 그래프는 1985~1989년부터 2010~2014년까지 시기별 다양한 금융 상품 총수를 보여준다. 막대그래프는 금융 상품을 세 유형으로 분류한다: (1) 기존 상품(Old): 1985년 이전 출시 상품; (2) 현재 신규 상품(New-Entrants): 당해 기간에 새로 출시된 상품; (3) 신생 상품(New-Young): 1985년 이후 출시됐으나 이전 기간에 처음 발행된 상품. 오른쪽 그래프는 1985~1989년부터 2010~2014년까지 조달 총액 변화를 보여주며, 막대그래프는 조달 규모를 기존 상품, 현재 신규 상품, 신생 상품의 발행액으로 세분화한다.
출처: 아나 바부스, 마티아스 마르차니, 사라 모레이라, 「전문 금융 상품의 부상」, NBER 워킹페이퍼 34594호(2025), 중국국제자본공사 연구부
기타 지표도 참고 가치가 있다. 예를 들어 미국 뮤추얼펀드, 선물 및 옵션 계약 수는 지속 증가하고 있다. 2025년 선물·옵션 계약 수는 급증했는데, 이는 칼시(Kalshi), 포캐스트엑스(ForecastEx) 등 이벤트 예측 플랫폼에서 발행된 이벤트 계약 증가가 주요 원인이다. 이벤트 계약은 특정 사건 발생 여부 또는 그 결과에 기초한 파생계약으로, 예측시장에서 흔히 볼 수 있으며 경제지표, 금융시장, 기상, 정치 이벤트 등을 포함한다. 2024년 미국 대선 후 예측시장 이용이 급증하면서 이벤트 계약도 성장하였다.
미국 기술·부동산 산업의 금융화 경험
1980년대 이후 미국은 두 차례의 금융화 가속화를 겪었다: 하나는 1990년대 기술 금융화, 다른 하나는 2000년대 이후 부동산 금융화이다. 1990년대 기술 금융화는 미국 벤처캐피탈 급증과 주식 조달 호황을 특징으로 하며, 자금 활용 방식을 다변화하고 자본 유동을 촉진하였다. 이 단계 금융화의 주요 동인은 연기금 투자 제약 완화로, 벤처캐피탈 발전을 촉진하고 IPO를 통한 퇴출 채널을 마련함으로써 자금 회전을 가속화하고 추가 자본 유입을 유도하였다. 2000년대 부동산 금융화는 증권화를 통해 새로운 유동성을 창출하고 유동성 활용 방식을 확대하였다. 증권화는 부동산 대출기관이 자본을 회수하고 대차대조표 제약을 극복해 더 많은 대출을 만들고 새 유동성을 창출하게 했으며, 이를 통해 더 많은 금융기관이 부동산 금융화에 참여함으로써 자본 활용 방법을 다변화시켰다.
미국 기업의 주식 조달 방식은 사모주식 조달과 공모주식 조달로 구분된다. 스타트업 단계에서는 주로 사모주식 조달을, 성장 단계 진입 후에는 공모주식 조달로 전환한다. 1979년 이후 미국은 연기금 투자 제약을 완화하여 벤처캐피탈이 급증하였다. 벤처캐피탈은 ‘담보 없는 인터넷 스타트업’을 조달이 용이한 기업으로 전환시켰고, IPO 퇴출을 통해 묶인 자금을 회수해 새로운 투자를 가능하게 하였다. 또한 IPO 퇴출은 벤처캐피탈의 추가 자금 유치에도 기여하였다.
특히 1979년 이전에는 1974년 제정된 미국 고용인 연금소득보장법(ERISA)의 '신중한 관리자 원칙(Prudent-Man Rule)'에 따라 미국 연기금이 스타트업에 투자하는 것이 제한되었다. 1979년 미국 노동부는 이 원칙을 명확히 해석하여, 연기금이 투자 판단 시 개별 프로젝트의 위험도보다 전체 포트폴리오의 리스크 분산 효과를 고려해야 한다고 밝혔다. 이 개정 이후 연기금은 위험 자산에 대한 배분을 늘릴 수 있게 되었고, 기관형 제한투자자(LP)가 대규모로 진입함으로써 미국 벤처캐피탈 산업의 자금 조달 구조가 근본적으로 변화하였다. 미국 벤처캐피탈의 규모와 투자 금액은 눈에 띄게 증가하였다. 미국 벤처캐피탈 자금 조달원을 보면, 1978년에는 연기금 비중이 약 15%에 불과했으나, 1990년에는 약 53%로 급증하였다. 미국 벤처캐피탈의 자금 조달 및 투자 금액은 1990년대부터 급속히 증가하기 시작하였다. <그림 15: 미국 벤처캐피탈 자금 조달원>
출처: Gompers & Lerner(1998), Nicole R. Onorato(1997), 중국국제자본공사(CICC) 연구부 <그림 16: 미국 벤처캐피탈 자금 조달 및 투자 금액>
출처: 2013·2023·2025년 국가 벤처캐피탈 보고서, 중국국제자본공사(CICC) 연구부
벤처캐피탈로 자금이 유입되자, 벤처캐피탈은 실물 담보가 부족한 인터넷 스타트업에 지분금융 채널을 열어주었다. 인터넷 스타트업은 일반적으로 경량 자산, 다수의 무형자산, 음의 현금흐름, 안정적인 이익 부재, 은행 담보 부족 등으로 전통적 금융채널을 통한 자금 조달이 어려워 지분금융에 전적으로 의존하였다. 1990년대 미국의 IPO 수가 증가하였고, 벤처캐피탈이 지원한 IPO 비중도 상승하며 지분금융이 급격히 확대되었다. <그림 17: 1990년대 이후 벤처캐피탈이 지원한 미국 IPO의 부상>
출처: Jay R. Ritter IPO 데이터, CICC 연구부 더 나은 엑시트를 위해 1990년대 후반 미국 IPO는 특히 기술 분야에서 투자자 유치를 위해 상당한 할인율로 발행되었다. 과거 실적이 거의 없는 신생 벤처캐피탈사는 포트폴리오 기업의 상장을 강하게 추진하였으며, 첫날 급등을 통한 성공적 엑시트 사례를 창출하고 LP들에게 실적을 과시하며 차기 펀드 조달을 용이하게 하기 위해 높은 IPO 할인율을 감수하였다. 1990년대 후반 IPO 엑시트 수익은 매우 컸고, 이는 LP들의 벤처캐피탈 투자를 더욱 촉진시켰다. 그러나 IPO 수 증가에 따라 상장 기업의 평균 품질은 하락하였다. 벤처캐피탈이 지원한 기술 기업의 평균 상장 연차는 1991년 9년에서 1999년 4년으로 감소하였다.
2000년 이후 미국 부동산의 금융화는 파생상품과 부채금융 확대를 통해 기존 자산을 활성화시켰으며, 광의의 통화 공급 확대와 밀접하게 연계되었다. 다양한 금융기관은 자산 유동화를 통해 부동산 자산을 거래 가능하고 담보화·레버리지 가능한 금융자산으로 전환함으로써 부동산 시장과 자본시장, 은행시스템, 색다운 은행시스템(섀도우 뱅킹)을 연결하였다. 주택담보부증권(MBS) 유동화의 주요 역할은 기존 신용자산을 활성화시켜 원래 통화의 유동성을 높이고 화폐 유통 속도를 증가시키는 것이며, 동시에 은행은 자금 회수 후 가계에 새 대출을 계속 제공할 수 있어 상업은행의 신용파생 메커니즘을 통한 광의의 통화 확대를 가능하게 하였다.
기존 자산 활성화 방법에는 신용강화, 재유동화, 주택담보에 '보험' 추가 등이 있으며, 이를 통해 원래 유동성이 낮은 자산을 유동자산으로 전환한다. 신용강화는 크게 세 가지 방식이 있다: (1) 트랜칭: 주택담보를 위험 수준이 다른 증권으로 전환해 다양한 투자자의 수요 충족; (2) 과잉담보화: 발행 증권 원금 총액보다 자산풀 규모가 크도록 설정해 초과분을 손실 흡수용으로 활용; (3) 잉여스프레드: 주택담보 대출금리가 MBS 금리보다 높아 양의 스프레드를 확보.
담보부채증권(CDO)은 서브프라임 대출 기반 MBS를 추가로 유동화·트랜칭해 위험 등급이 다른 증권으로 분할한다. 또한 신용부도스왑(CDS)은 주택담보에 추가 '보험' 계층을 도입해 유동성을 한층 높인다.
자료에 따르면 1980년대 이후 미국의 대출/GDP 비율이 급격히 상승하였으며, 주거용 부동산 대출 증가가 가장 두드러졌다. 1995년 주택담보대출/GDP 비율은 50% 미만이었으나, 2007년에는 80%를 넘었다. 2001~2006년 미국 주택담보 유동화 비율은 급등하였고, 특히 질 낮은 알타(Alt-A) 및 서브프라임 담보증권에서 그 증가폭이 컸다. 예를 들어 알타 담보의 유동화 비율은 2001년 19%에서 2006년 91%로, 서브프라임 담보는 2001년 46%에서 2006년 75%로 각각 상승하였다.
미국 주택담보 보유 주체는 은행에서 비은행 기관으로 이동하였다. 초기 미국 주거용 유동화는 패니메이(Fannie Mae), 프레디맥(Freddie Mac), 지니메이(Ginnie Mae) 등 정부지원기관이 주도하였으나, 이후 투자은행 등 정부지원 외 기관들이 유동화에 본격 참여하였다. 유동화를 통해 정부지원기관(패니메이·프레디맥)과 ABS 발행사가 2006년까지 시장 점유율 60% 이상을 차지하였다.
미국 AI의 금융화는 아직 초기 단계이다.
미국 주요 AI 기업의 현금흐름은 막 긍정적으로 전환되었으며, 외부 자금 조달로의 전환이 시작되고 있다. 미국 대표 AI 기업의 투자지출/매출 비율은 2020년 약 10.3%에서 2025년 약 32.8%로 상승하였고, 2026년 2분기에는 약 51.7%로 기술혁명기 최고치를 넘어섰다. 투자지출 자금 조달원을 보면, AI 기업의 영업현금흐름/매출 비율은 여전히 40% 이상 유지되는 반면, 조달현금흐름/매출 비율은 2025년 약 -7%에서 2026년 2분기 약 16.2%로 전환되었다. <그림 18: AI 기업의 투자지출 자금 조달원>
참고: 각 그룹은 표본 기업의 현금흐름/매출 비율을 산출한 후 평균을 계산함. AI 기업은 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클을 포함. 2020~2025년 AI 기업 데이터는 연간보고서이며, 2026년 1분기 및 2분기 데이터는 해당 분기까지 최근 4분기 누적치를 사용해 계절성 영향을 완화함.
출처: 윈드(Wind), 블룸버그(Bloomberg), CICC 연구부 <그림 19: 기술 기업의 투자지출 자금 조달원>
참고: 각 그룹은 표본 기업의 현금흐름/매출 비율을 산출한 후 평균값을 계산함. AI 기업에는 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클이 포함됨. 출처: 윈드, 블룸버그, CICC 리서치부 현재 AI 기업의 추가 외부 자금 조달은 주로 부채 자금 조달에서 유래하며, 지분 자금 조달은 아직 대규모로 시작되지 않음. 2026년 2분기 AI 기업의 순조달 현금흐름/매출 비율은 16.2%로 상승하여 2000년 기술 기업의 13.2%를 초과함. 이 중 순부채 자금 조달/매출 비율은 21.2%였고, 순지분 자금 조달/매출 비율은 -3.3%로 축소됨. 당시 기술 기업은 부채 및 지분 자금 조달 모두에서 순유입을 기록함. 비교해 보면, 현재 AI 기업의 자금 조달 확대는 부채 측면에 더 집중되어 있으며, 지분 자금 조달은 순매수 환매를 반영함. 향후 부채 자금 조달 비용이 상승할 경우 AI 기업은 지분 자금 조달로 전환할 수 있음. 도표 20: AI 기업의 조달 현금흐름 출처
참고: 각 그룹은 표본 기업의 현금흐름/매출 비율을 산출한 후 평균값을 계산함. 순부채 자금 조달 = 부채 증가/발행액 − 부채 감소/상환액; 순지분 자금 조달 = 지분 증가/발행액 − 지분 감소/매수 환매액 − 배당금 지급액; 기타 조달 = 영업활동현금흐름(CFF) − 순부채 자금 조달 − 순지분 자금 조달. AI 기업에는 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클이 포함됨. 2020–2025년 AI 기업 데이터는 연간 실적보고서이며, 2026년 1분기 및 2분기 자료는 계절성 영향을 완화하기 위해 해당 분기까지 최근 4분기 누적치를 사용함.
출처: 윈드, 블룸버그, CICC 리서치부 도표 21: 기술 기업의 조달 현금흐름 출처
참고: 각 그룹은 표본 기업의 현금흐름/매출 비율을 산출한 후 평균값을 계산함. 순부채 자금 조달 = 부채 증가/발행액 − 부채 감소/상환액; 순지분 자금 조달 = 지분 증가/발행액 − 지분 감소/매수 환매액 − 배당금 지급액; 기타 조달 = 영업활동현금흐름(CFF) − 순부채 자금 조달 − 순지분 자금 조달. 기술 기업에는 마이크로소프트, 시스코, 아마존, 월드컴, 루센트가 포함됨. 1995년 기술 기업의 높은 평균 순지분 자금 조달/매출 비율은 주로 아마존의 해당 연도 매출 기반이 작았기 때문임. 출처: 윈드, 블룸버그, CICC 리서치부 딜로직 자료에 따르면, 2026년 6월 말 기준 AI 기업(알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클)의 글로벌 채권 발행액은 1,590억 달러로, 2025년 전체 연간 1,080억 달러 및 2024년 전체 연간 170억 달러를 상회함. 이 다섯 개 AI 기업의 총 부채는 2025년 4분기 이후 급증했으며, 2026년 2분기에는 분기별 2,115억 달러 증가함. 한편, 2026년 2분기 단기 부채 증가세가 두드러진 반면 장기 부채 증가세는 둔화되어 기업의 부채 상환 압력이 커짐. 도표 22: 미국 AI 기업의 채권 발행 급증
참고: 기업 채권 발행 자료는 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클을 포함함. 2026년 기업 채권 발행 자료는 2026년 6월 5일 기준임.
출처: 월스트리트저널(WSJ), 딜로직, iFinD, 블룸버그, CICC 리서치부 도표 23: 미국 AI 기업의 부채 구성
참고: AI 기업에는 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클이 포함됨. 출처: iFinD, CICC 리서치부 프라이빗 크레딧은 미국 AI 기업의 대차대조표 외부 자금 조달의 중요한 출처가 되었음. 프라이빗 크레딧은 점차 전통적 은행 대출을 대체하며 장기 AI 인프라 투자에 대한 지원을 강화하고 있음. AI 프로젝트 투자 규모가 크고 회수 기간이 길어 전통적 은행 시스템의 리스크 감수 능력이 제한된 가운데, 아폴로, 에어스, 블랙스톤, 블루 올 등 대형 프라이빗 크레딧 기관이 주요 자금 공급자로 부상함. 국제결제은행(BIS) 추정에 따르면 AI 관련 기업에 대한 프라이빗 크레딧 대출은 2,000억 달러를 넘어서며, 전체 프라이빗 크레딧의 약 8%를 차지함. 현재 프라이빗 에쿼티 펀드의 약 20%가 AI 대출을 포함함. 프라이빗 크레딧 자금은 주로 데이터센터 SPV, 코어위브 등 컴퓨팅 파워 운영사 및 GPU 자금 조달 플랫폼으로 유입되며, M7과 체결한 장기 계약에서 발생하는 안정적인 현금흐름을 상환 근거로 활용함. 이는 자금 조달 원천을 은행 시스템에서 비은행 금융 시스템으로 효과적으로 이전시켜 은행과 유사한 기능을 수행함. 도표 24: 미국 AI 기업에 대한 프라이빗 크레딧 직접 대출의 급속한 성장
출처: 알다소로, 잔키; 도에르, 세바스티안; 리스, 다니엘. 『AI 호황의 자금 조달: 현금흐름에서 부채로』. BIS 보고서 제120호, 2026년. CICC 리서치부 도표 25: AI 대출을 포함하는 프라이빗 크레딧 비중 증가
출처: 알다소로, 잔키; 도에르, 세바스티안; 리스, 다니엘. 『AI 호황의 자금 조달: 현금흐름에서 부채로』. BIS 보고서 제120호, 2026년. 중국국제금융공사(CICC) 리서치부 현재 AI 기업은 중대한 부채 압박을 겪고 있지 않으며, 여전히 부채 자금 조달 여력이 있음. 미국 5대 클라우드 기업은 충분한 영업활동현금흐름을 확보하고 있으며, 전반적인 부채 상환 능력이 탄탄함. 현금흐름 이자 보장배율은 모두 1 이상이며, 오라클이 가장 낮은 약 7배, 아마존은 약 48배, 구글은 최고인 약 82배임. 부채 상환률은 모두 1 미만으로, 오라클은 약 48%, 아마존은 약 12%, 구글은 약 6%로 가장 낮음. 도표 26: 미국 5대 클라우드 기업의 부채 상환률(부채 원리금 현재가치 / 영업활동현금흐름)
참고: BIS 부채 상환률 공식에 따라 산출함. 출처: 블룸버그, 중국국제금융공사(CICC) 리서치부 미국 5대 클라우드 기업의 실질 이자율은 현재 높지 않으며, 순현금 보유 상황은 업체별로 차이가 있음. 2026년 2분기 5대 클라우드 기업의 실질 이자율은 4.9%로, Baa 등급 기업 채권 수익률보다 낮음. 5대 클라우드 기업의 자금 조달 비용은 여전히 낮은 편인데, 이는 이전 저금리 환경에서 이자율을 고정(‘락인’)했고, 비미국 통화로 채권을 발행했기 때문임. 순현금 보유 측면에서는 구글, 마이크로소프트, 메타가 상대적으로 양호하나, 아마존과 오라클은 음의 순현금을 기록해 외부 자금 조달 의존도가 높음. 도표 27: 미국 5대 클라우드 기업의 실질 이자율은 여전히 낮음
참고: 부채 실질이자율 = 최근 12개월 이자비용 / 총부채 출처: 블룸버그, 중국국제자본주식유한회사 연구부 자산유동화는 미국 AI 기업의 차기 금융 수단이 될 수 있다. 장기 임대 계약과 용량 구매 계약이 지속적으로 누적되면서 데이터센터 및 컴퓨팅 파워 자산에서 발생하는 안정적인 현금흐름이 유동화 조건을 충족하기 시작했다. 2024년 초 사이러스원은 11억 7,500만 달러 규모의 데이터센터 자산담보부증권(ABS)을 발행했고, 2025년 3월 사베이는 미국 내 7개 데이터센터를 담보로 3억 2,500만 달러 규모 ABS를, 2025년 5월 스택은 미국 내 11개 데이터센터의 부동산·임대차계약·관련 권리 등을 담보로 3억 4,500만 달러 규모 ABS를, 2025년 9월 QTS는 피닉스 데이터센터를 담보로 6억 달러 규모 ABS를, 2026년 초 컴퍼스데이터센터는 클라우드 기업에 대한 컴퓨팅 파워 임대 장기계약을 기초자산으로 8억 3,000만 달러 규모 데이터센터 ABS를 각각 발행했다. AI 데이터센터 대출은 연기금·보험기금 등 기관투자가에게 분배되는 ABS로 포장되고 있으며, 이는 부동산 유동화 과정과 유사하다.
미국 AI 기업에 대한 장기지분투자는 최근 증가세를 보이고 있으나 전체 비중은 여전히 낮다. AI 기업의 장기지분투자는 2025년 이후 증가해 2026년 2분기에는 총자산의 약 5% 수준에 이르렀다. 인터넷 기업과 비교하면 AI 기업의 장기지분투자 비중은 낮은 편으로, AI 기업의 지분금융이 아직 초기 단계임을 시사한다. 또한 일부 중장비 프로젝트를 지분투자 형태로 운영함으로써 대규모 클라우드 기업의 재무제표상 리스크를 격리하는 전략도 활용되고 있다. 도표 28: 미국 AI 기업의 장기지분자산 비중
참고: 각 그룹은 표본 기업별 비율을 산출한 후 단순 평균을 계산함. AI 기업은 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클을 포함한다.
출처: 윈드, 블룸버그, 중국국제자본주식유한회사 연구부 도표 29: 미국 인터넷 기업의 장기지분자산 비중
참고: 각 그룹은 표본 기업별 비율을 산출한 후 단순 평균을 계산함. 인터넷 기업은 마이크로소프트, 시스코, 아마존, 월드컴, 루센트를 포함한다. 출처: 윈드, 블룸버그, 중국국제자본주식유한회사 연구부
단기 리스크
이전 분석은 미국의 금융화 추세 속에서, 인터넷 기업보다 기술적 특성이 강하고 ‘부동산 유사’ 특성을 갖춘 AI 기업이 지분 및 부채 양쪽 경로를 통해 자금조달이 가능함을 시사한다. 그러나 역사적 인터넷·부동산 혁명과 비교할 때 현재 미국 AI 기업의 금융화는 여전히 초기 단계이며, 자금 조달원에 대해 과도하게 우려할 필요는 없다. 다만 고유가와 불확실한 미국 금리 방향성 등으로 인한 단기 유동성 변동 리스크는 주의가 필요하다.
역사적으로 미국 인터넷 버블과 부동산 버블 붕괴 직전에는 세 가지 현상이 동시 다발적으로 나타났다: (1) 고레버리지. 인터넷 혁명 당시 많은 닷컴 기업이 미국에서 상장했고, 쉴러 주가수익비율(PE)은 1990년 17배에서 2000년 44배로 상승했다. 서브프라임 모기지 위기 전 미국 가계 거시레버리지는 2000년 70%에서 2007년 98%로 상승했다; (2) 기초 실적 약화. 2000년경 미국 인터넷 사용자 침투율은 정체 국면에 진입했고, 2006년 이후 미국 모기지 디폴트율이 상승하기 시작했다; (3) 자금조달 조건의 체계적 긴축. 연방준비제도(Fed)는 1998년부터 금리 인상을 시작해 연방기금금리(Fed Funds Rate)를 1998년 4.75%에서 2000년 6.5%까지 인상했다. 서브프라임 위기 전에는 2003년 1.0%에서 2006년 5.23%까지 상승했다.
현재 AI 기업에서는 이 세 가지 현상이 아직 두드러지지 않고 있다. 미국 기업 부문의 레버리지는 여전히 상대적으로 낮고 주가 밸류에이션도 과열되지 않았으며, 미국 경제는 여전히 비교적 강건해 명목 성장률이 약 5% 수준을 유지하고 있고, MAG 7을 대표하는 대형 기술 기업들의 매출 및 이익 성장률도 여전히 높다. 자금조달 조건 역시 현저하고 지속적인 긴축 징후를 보이지 않고 있다.
그러나 단기 리스크는 여전히 주의가 필요하며, 이는 AI 기업의 자금조달을 교란시킬 수 있다. 현재 미국 내 자금조달 수요는 강세를 보이고 있고, 인플레이션이 상승함에 따라 자금 환경이 점진적으로 긴축되고 있다. 최근 실제 자금조달 압박(실질금리 TIPs)이 증가하면서 AI 산업사슬의 고레버리지 지속 가능성에 대한 우려가 제기되고 있다.
2026년 9월 영란은행(Bank of England) 금융정책위원회(FPC)은 AI 관련 부채 증가 및 투명성 부족 문제를 지적하며 리스크 평가의 복잡성을 강조했고, 금융 조건 긴축 시 신용시장(사적 신용 포함)이 상대적으로 취약함을 경고했다. 2026년 5월 연방준비제도(Fed)는 금융안정성 보고서에서 AI 및 사적 신용을 최근 주목해야 할 리스크로 언급했다. Fed는 자본지출이 점차 부채 자금조달에 의존함에 따라 체계적 레버리지 효과가 증가하고, 사적 신용은 투자자 환매, 심리 악화, AI의 신용 품질에 미치는 영향 등으로 인해 점차 압박을 받고 있다고 판단했다. 2026년 9월 S&P는 오라클의 신용등급을 BBB-로 하향 조정해 투기등급 바로 위 수준으로 낮췄다. Fed가 2026년 9월 금리를 인상한 이후 9월 말까지 코어위브(Coreweave)의 일부 하이일드 채권 수익률은 0.5%p 이상 상승했다. 2026년 7월 메타는 데이터센터 자금 조달을 위해 120억 달러 규모 신규 채권을 발행했는데, 채권 수익률은 7.5%로, 2025년 10월 270억 달러 채권 발행 당시보다 0.4%p 높았다. 도표 30: 버블 붕괴는 일반적으로 자금조달 조건의 체계적 긴축 이후 발생
출처: iFinD, 중국국제자본주식유한회사 연구부 구체적으로 단기적으로 주의해야 할 리스크는 두 가지이다. 첫째, 자금조달 조건 긴축은 민간 투자 동력을 약화시킬 수 있다. Fed의 금리 인상 또는 은행의 대출 기준 강화 시 기업의 자금조달 비용과 자금 확보 난이도가 증가해 민간 투자 확장을 저해할 수 있다. 둘째, 단기 자금조달 압박이 심화되면 유동성 리스크가 확대될 수 있다. RP(환매조건부채권)와 ABCP(자산담보부상업어음) 시장 간 스프레드는 여전히 정상 수준보다 높아 일부 시장 참여자의 단기 자금조달 압박이 해소되지 않았음을 시사한다. 이 시점에서 통화정책이 추가로 긴축될 경우 채무 재융자 난이도가 높아지고 단기 자금시장의 변동성이 확대될 수 있다.
