월스트리트의 수조 달러 규모 AI 베팅: 2008년 이후 채권 시장 최대 규모 베팅 내막
씨티그룹이 HSBC에서 크리스 슈빌(Chris Schuville)을 영입하여 기술, 미디어 및 통신 부문을 전문으로 하는 고등급 회사채 트레이딩 데스크를 이끌도록 한 결정은 월스트리트의 일상적인 '의자 뺏기 놀이'처럼 보일 수 있다. 하지만 그렇지 않다. TD 증권에서 영입한 신용 전문가 래리 리우(Larry Liou)와 이전에 UBS 및 TD에서 추가된 인력들과 함께 이루어진 이번 채용은 더욱 근본적인 것을 시사한다: 미국 최대 은행들이 향후 10년을 좌우할 신용 이벤트가 될 수 있는 상황에 미리 대비하고 있다는 것이다.
수치는 엄청나다. 시장 예측에 따르면, 투자 등급 채권 발행액은 2026년에 1조 8,100억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2025년 대비 17% 증가한 수치이자 2020년 팬데믹 시기의 기록에 근접하는 수준이다. 그러나 2020년의 비상 자금 조달과는 달리, 이번 파동은 단일하고 집중된 힘, 즉 인공지능 인프라 지출에 의해 주도되고 있다. 이 부문에서 올해에만 이미 2,000억 달러 이상의 채권이 발행되었는데, 이는 AI 부문의 일반적인 연간 총액의 두 배가 넘는 수치다.
씨티그룹의 이러한 인력 확보 경쟁이 주목할 만한 이유는 전략적 정밀함에 있다. 전문 트레이더인 슈빌과 애널리스트를 트레이딩 부서 내에 직접 배치함으로써, 씨티는 베테랑들이 "데스크 애널리스트" 모델이라고 부르는 방식을 채택하고 있다. 이는 실시간 기본 분석이 트레이딩 결정에 직접 반영되도록 하는 방식이다. 이러한 구조는 위험 프로필이 끊임없이 변화하는 급속한 발행이 예상될 때에만 의미가 있다. 이는 바로 AI의 자본 집약도가 요구하는 바이다.
모건 스탠리 추정치에 따르면, 하이퍼스케일러 기업들(아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오라클)은 데이터 센터 및 반도체 분야에서 2028년까지 1조 5,000억 달러 규모의 인프라 자금 조달 격차에 직면해 있다. 이들은 부채 시장에 대한 투자를 두 배로 늘림으로써 대응하고 있다. 메타(Meta)는 올해에만 300억 달러라는 기록적인 채권을 발행했다. 알파벳, 오라클, 아마존은 최근 몇 달간 총 900억 달러에 육박하는 공모 채권을 추가 발행했으며, 누적 자본 지출은 2027년까지 6,000억 달러에 달할 것으로 예상되는데, 이는 2024년 수준의 세 배에 달한다.
여기서 이야기는 기회에서 취약성으로 바뀐다: 신용 시장은 여전히 완고하게 입증되지 않은 가정 하에 이 부채를 흡수하고 있다. AI의 투자 수익률은 대부분의 애플리케이션에서 여전히 이론적이다. 데이터 센터 활용률은 불확실하다. 그리고 2030년까지 미국 전력의 8%를 소비할 것으로 예상되는 이 기술의 에너지 수요는 점점 더 커지는 정치적 저항에 직면해 있다.
영국 중앙은행은 5년 동안 "약 5조 달러의 부채로 인해 가속화될" 수 있는 잠재적인 AI 버블에 대해 명시적으로 경고하며, AI 인프라와 신용 시장 간의 위험한 연관성을 지적했다. 더블라인 캐피털(DoubleLine Capital)은 AI 기반 채권 발행이 2030년까지 투자 등급 시장의 20% 이상을 차지할 수 있으며, 이러한 집중은 시스템적 취약성을 야기한다고 예측한다.
그러나 스프레드(투자자들이 국채 수익률에 대해 요구하는 프리미엄)는 30년 만에 최저 수준에 가깝게 압축되어 75~85bp(베이시스 포인트) 수준에 머물고 있다. 이러한 가격 책정은 시장이 AI 부채를 본질적으로 무위험으로 간주하며, 전통적인 공익사업체나 기존 거대 기술 기업과 비교할 만하다고 본다는 것을 시사한다. 이러한 확신은 잘못되었을 수 있다.
과거 부채 사이클과의 구조적 유사성은 불편하다. 1990년대 후반의 통신 붐이나 2008년 이전의 차입 매수(LBO) 열풍처럼, 오늘날의 AI 차입은 수년간 검증되지 않을 미래 현금 흐름에 대한 가정에 기반을 두고 있다. 차이점은 속도와 규모이다: 통신 산업이 10년에 걸쳐 축적한 것을 AI는 24개월 만에 달성하고 있다.
은행들에게 계산은 간단하다: 발행 예상치가 실현된다면 인수 수수료와 트레이딩 수익이 20~30% 급증할 수 있다. 그러나 위험은 은행의 대차대조표에 쌓인다. 딜러들이 점점 더 상관관계가 높은 AI 관련 채권을 대량으로 보유하게 될 때, 실망스러운 AI 경제성이나 광범위한 거시경제적 스트레스로 촉발될 수 있는 갑작스러운 재가격 책정은 월스트리트 전반에 걸쳐 동시다발적인 디레버리징을 강요할 수 있다.
씨티그룹의 확장은 은행 차원에서는 합리적인 이해타산이다: 자금 흐름을 확보하고, 관계를 구축하며, 리그 테이블 순위를 놓고 경쟁하는 것이다. 하지만 시야를 넓혀보면, 이는 집단 행동 문제이다. 모든 주요 은행이 동일한 AI 부채 파동에 대비해 인력을 채용하고 있으며, 이는 역전 시 변동성을 악화시키는 '쏠림 현상(crowded positioning)' 조건을 만들고 있다.
씨티의 접근 방식(포트폴리오 트레이딩 역량, 전자 거래 실행, 전문화된 부문 집중)의 정교함은 과거 위기에서 월스트리트가 리스크 관리에 대해 배운 바를 보여준다. 그러한 정교함이 충분할지는 어떤 트레이딩 데스크도 답할 수 없는 질문에 달려 있다: AI 기업들의 지출 열풍이 오늘 발행되는 부채를 정당화할 만큼의 수익을 언제 창출할 것인가?
그때까지 슈빌과 그의 동료들은 현대 역사상 가장 크고 가장 집중된 채권 발행 파동을 메가 딜 하나하나씩 처리할 것이다.
투자 조언이 아닙니다.