[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 엔비디아(NVDA) GPU(그래픽처리장치)를 필두로 인공지능(AI) 반도체 칩이 대출 담보물로 쏟아져 나오고 있다. 월가에서는 'AI 민스키(투기 거래 이후 시장 붕괴) 모먼트'라는 경고가 번지는 모양새다.

AI 칩이 대출 담보물로 동원되면서 AI 붐은 설비투자 사이클을 넘어 신용 사이클에도 한 축으로 부상했다. 엔비디아와 AMD(AMD)의 칩이 은행과 사모펀드의 담보 목록에 올라가고, 칩 공급사가 직접 고객 대출을 보증하는 구조까지 등장하자 국제기구와 싱크탱크가 경고해온 'AI 민스키 모먼트' 시나리오는 더 이상 이론적인 가능성이 아니라는 데 공감대가 형성됐다.

AI 도구를 활용해 주요 외신과 투자은행(IB) 및 정책 보고서를 심층 분석하면 칩 담보 대출이라는 새로운 금융 기법은 둘러싼 쟁점이 네 가지로 압축된다.

먼저, AI 인프라 설비 투자(CAPEX)가 정상적인 기업 재무의 그릇을 넘어서고 있다는 신호다. 파이낸셜타임스(FT)는 점점 더 많은 테크 기업과 클라우드 스타트업들이 거대언어모델(LLM)을 학습시키는 데 쓰이는 GPU를 대출 담보로 내놓고 있다고 전했다.

이들은 전통적인 현금흐름 기반 대출만으로는 수십억달러 규모의 GPU·데이터센터 투자 속도를 유지하기 어렵다고 보고, 재고와 인도받을 칩에 대한 권리를 통째로 담보화하는 방식으로 자금을 끌어오고 있다.

엔비디아와 AMD가 공급하는 최상위 AI 칩은 한 장당 수만달러에 이르는 가격에도 불구하고 여전히 극심한 품귀 현상을 겪고 있고, 대형 클라우드 사업자와 스타트업들은 이 칩을 확보하지 못하면 아예 사업 기회를 잃을 수 있다는 위기감 속에 대차대조표가 감당할 수 있는 속도 이상으로 투자를 서두르는 상황이다.

이 과정에서 금융 구조도 함께 변형된다. AMD가 골드만삭스가 주선한 3억달러 대출을 보증해 클라우드 스타트업 크루소(Crusoe)가 자사 AI 칩을 구매할 수 있도록 한 사례가 대표적이다.

해당 거래에서 크루소는 AMD의 AI 프로세서를 담보로 대출을 받고, 그 자금으로 다시 AMD 칩을 매입해 오하이오 데이터센터에 투입한다. 대출의 담보는 칩과 관련 장비이고, AMD는 만약 크루소가 충분한 AI 고객을 확보하지 못할 경우 이 칩을 다시 임대(리스백)해 주겠다고 약속한다.

덕분에 크루소는 시장 평균보다 훨씬 낮은 약 6% 수준의 금리로 자금을 조달하고, AMD는 3억달러의 AI 칩 매출을 장부에 올릴 수 있다. 겉으로는 모두가 이기는 거래처럼 보이지만 실상 고객의 레버리지를 공급사가 보증하는 구조가 조성되는 셈이다.

두 번째 쟁점은 GPU가 일종의 준 금융자산으로 변신하고 있다는 점이다. 과거 자산담보대출(ABL)은 재고와 설비, 부동산 등을 담보로 잡는 전형적인 구조였다. 반면 최근 칩 담보 대출은 성격이 다르다. AI 칩은 가격과 수요가 극도로 변동성이 클 뿐 아니라 규제와 수출 통제, 기술 세대교체에 좌우되는 고위험 자산에 해당한다.

이런 자산을 대규모 대출의 핵심 담보로 올리고, 상환이 안 될 경우 공급사가 되사주거나 리스하는 조건을 붙이는 행위는 사실상 칩을 새로운 형태의 '담보 가능한 금융 상품'으로 취급하는 것과 다르지 않다.

AI 도구를 활용해 최근 1년간의 거래 구조를 모아 보면, 엔비디아와 AMD, 주요 하이퍼스케일러, 클라우드 스타트업들 사이에서 비슷한 패턴이 반복되는 것을 확인할 수 있다.

스타트업은 칩을 담보로 대출을 받아 칩을 사고, 칩 공급사는 그 대출을 보증하거나 리스백 옵션을 제공해 매출을 잡는다. 만약 AI 수요가 꺾이거나 해당 스타트업이 고객 확보에 실패하면 칩 공급사는 다시 자사 칩을 회수해 다른 고객에게 빌려주거나 되팔아야 한다. 이 과정에서 칩은 더 이상 단순한 생산재가 아니라 금융 계약의 중추에 놓인 '순환 담보' 역할을 하게 된다.

세 번째 쟁점은 이 구조가 밸류체인별 리스크를 어떻게 갈라놓는지에 관한 것이다. AI 도구로 주요 거래와 재무 구조를 비교해 보면 동일한 AI 붐 속에서도 칩 공급사와 인프라 사업자, 상단의 소프트웨어 및 서비스 회사들이 지는 리스크의 종류와 강도가 분명하게 다르다.

칩 공급사는 매출과 수주가 폭발적으로 늘어나는 대신 고객 대출에 대한 보증과 리스백 의무라는 '숨은 부채'를 떠안는다. 재고로 돌아올 수 있는 칩의 가치가 향후 몇 년 간 유지될 것이라는 가정을 하지 않으면 성립하기 어려운 구조다.

클라우드 스타트업과 네오클라우드는 칩을 담보로 저금리 자금을 조달해 단기간에 대규모 데이터센터를 구축하지만 그만큼 레버리지와 고정비 부담이 커지고, AI 수요가 목표에 못 미칠 경우 가장 먼저 신용경색에 직면할 수 있다.

반면 소프트웨어 및 플랫폼 기업들은 상대적으로 자본집약도가 낮고, 이미 확보한 GPU나 클라우드 자원을 보다 효율적으로 사용하는 방향으로 수익 구조를 최적화할 수 있다. 이들은 칩 담보 대출 구조에 직접 얽혀 있지 않지만 AI 붐이 꺾일 경우에도 상대적으로 버티기 쉬운 위치에 있다.

네 번째 쟁점이자 가장 거시적인 관점이 바로 'AI 민스키 모먼트' 가능성이다. 유럽의회 연구서비스는 2025년 보고서에서 미국의 AI 투자 붐이 그림자 금융과 느슨한 예산 제약에 의해 뒷받침되는 구조로 바뀌고 있으며, 이 과정에서 "AI 민스키 모먼트"가 나타날 수 있다고 경고했다.

마빈 민스키가 정의한 바에 따르면 금융은 헤지 단계에서 투기 단계, 그리고 마지막 '폰지 단계'로 이동한다. AI 분야에 이를 대입하면 초기에는 기업들이 자기 현금흐름 범위 내에서 데이터센터와 GPU 투자를 늘리지만 시간이 갈수록 레버리지에 의존하게 되고, 마지막에는 이자와 원금을 감당할 수 없는 수준의 부채를 떠안은 채 새로운 자금이 들어올 것이라는 믿음에 기대는 단계가 온다.

칩 담보 대출과 순환 거래는 이 사이클이 어느 단계에 와 있는지를 가늠하게 해 준다. AI 도구로 크루소·코어위브·기타 네오클라우드들의 자본 구조를 추적해 보면 상당 부분이 전통 은행 대출이 아니라 사모펀드나 하이일드 채권, 구조화 대출 등 시장 기반 금융에 의존하고 있다는 사실이 확인된다.

유럽의회 보고서는 이러한 그림자 금융 기반의 AI 투자 붐이 미국에서 먼저 민스키 모먼트를 촉발하고, 그 여파가 달러 자금조달 시장과 글로벌 주식과 채권 시장을 통해 유럽 등 다른 지역으로 전이될 수 있다고 지적한다.

칩이 담보로 쓰이는 순간 이 리스크는 데이터센터 프로젝트 파이낸스의 한 구석에 머무르지 않고, 칩 가격과 AI 설비의 가치 하락을 통해 더 넓은 금융 시스템으로 번질 수 있다는 얘기다.

MUFG 아메리카스와 일부 투자은행 보고서는 현 시점에 AI 인프라 투자가 아직도 실제 서비스 수요에 비해 부족한 측면이 있고, GPU와 데이터센터 자산이 단기간에 무가치해질 가능성은 낮다고 본다.

이를 인정하더라도 칩 담보 대출의 급증과 순환 거래 구조는 AI 투자 붐이 단순히 성장주 밸류에이션이 높다는 차원을 넘어 자산 가격과 신용 사이에서 고전적인 금융 불안의 패턴을 일부 재현하고 있다는 신호로 해석된다.

AI 도구를 활용한 분석에서 드러나는 공통된 메시지는 칩 담보 대출을 재고 담보 금융의 변형 정도로 치부하기에는 그 파급 범위가 너무 넓다는 점이다.

이 구조는 엔비디아·AMD 같은 칩 공급사, 하이퍼스케일러와 클라우드 스타트업, 사모펀드와 하이일드 시장, 은행과 규제당국까지 모두를 하나의 거대한 레버리지 네트워크로 묶어 버린다.

민스키가 말한 것처럼 금융 불안은 호황기 끝자락에서 만들어진다. 칩 담보 대출이라는 새로운 거래가 AI 호황을 얼마나 오래 연장시킬지 혹은 다음 조정의 진폭을 얼마나 키울지에 따라 'AI 민스키 모먼트'의 현실화 여부가 결정될 전망이다.

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