생각정리 128 ( *사모대출시장, AI Capex, interest rate divergence)

전반적인 여러 굵직한 거시경제 theme을 엮어서 생각을 글로 정리해본다.

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0. 문제의식: FOMC 매파 톤, 쿠크의 경고, 그리고 포지션 고민

최근 FOMC 위원들의 코멘트는 크게 두 줄로 정리된다.

1. 12월 추가 금리 인하는 더 이상 기본 시나리오가 아니다.

2. 현재 수준의 금리를 상당 기간 유지하겠다는 의지가 분명하다.
   
   

리사 쿠크는 여기에 한 가지 걱정을 얹는다.

• AI 데이터센터·인프라 투자가 사모대출을 타고 급증하고 있으며,

• 이 부문에서 충격이 나면 금융안정을 위협할 수 있다는 것이다.
  
  

투자자 입장에서 자연스럽게 떠오르는 질문은 다음과 같다.

1. AI CAPEX를 태운 사모대출이 정말로 ‘시스템 전체’를 흔들 수 있는 크기·구조인가?

2. 설령 리스크가 커지고 있다 해도, 그걸 이유로
   지금 당장 더 매파적인 금리가 정당화될 정도로 긴급한가?

3. 이런 환경에서 AI 비중을 줄이고 은행 비중을 더 늘리는 것이 맞는가?
   
   

이 글은

① 사모대출과 AI CAPEX의 숫자와 구조,
② 미국 AI 패권·달러 기축과 AI CAPEX 지속성,
③ 케빈 해셋 시나리오에서의 LIM 확대와 대형은행

을 차례대로 살펴본 뒤, 매크로와 바텀업을 같이 놓고 금융섹터를 보려는 시도이다.

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1. 리사 쿠크의 경고: 요지만 정리

쿠크의 핵심 메시지는 한 문장으로 요약된다.

“AI 인프라와 사모대출이 빠른 속도로 결합하고 있고,
이 연결이 두꺼워질수록 크레딧 사이클의 변동폭과 금융안정 리스크가 함께 커질 수 있다.”

 

그녀가 말하고 싶은 것은
“AI CAPEX 사모대출이 곧 서브프라임 2.0이다”가 아니라,

• 사모대출–은행–기관투자가의 연결이 어떻게 쌓이고 있는지,

• 규제·데이터·익스포저 상한을 선제적으로 정비해야 한다는 경고에 가깝다.
  
  

이 경고가 얼마나 설득력이 있는지는, 숫자를 봐야 한다.

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2. 사모대출 시장의 규모와 구조

2-1. 규모: 이미 메이저 채널은 맞다

여러 통계를 종합하면, 사모대출은 지난 10년 사이 분명히 “니치”에서 “메이저 크레딧 채널”로 올라섰다.

[표 1] 글로벌 사모대출 시장 규모와 성장 추이

“변두리 시장”이라는 말은 더 이상 맞지 않는다.
다만, 은행대출·국채·공모채까지 합친 전체 글로벌 신용 시스템과 비교하면 여전히 부분집합이다.

2-2. 구조: 장기 자본 비중이 높다

구조적으로 보면

• AUM의 80% 이상이 자본콜 구조의 폐쇄형 펀드,

• 나머지가 일부 CLO·상장 BDC·에버그린 구조 등으로 구성되어 있다.

• 투자자는 주로 연기금·보험사·국부펀드 등 장기 기관투자가이다.
  
  

2008년 SIV·MMF처럼 단기자금에 의존하는 구조는 아니다.
“런(run)” 가능성을 낮추는 방파제가 어느 정도 내장된 셈이다.

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3. 은행·기관투자가 익스포저: 어디까지 왔나

쿠크가 특히 우려하는 지점은 사모대출–은행–기관투자가의 연결고리이다.

요약하면 다음과 같다.

[표 2] 미국 은행의 사모대출 관련 익스포저(개략)

핵심은 두 가지이다.

1. 은행–사모대출 연결고리는 확실히 두꺼워지고 있다.

2. 그러나 은행 전체 B/S에서 차지하는 비중은 아직 제한적이며,
   당장 “시스템 붕괴”를 논할 수준은 아니라는 점이다.
   
   

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4. AI 인프라 CAPEX와 사모대출

4-1. 규모: 이미 “조(Trillion) 단위 게임”

맥킨지, 골드만, JP모건, 씨티 등의 리포트를 종합하면, 대략 다음과 같은 그림이 나온다.

[표 3] AI 인프라·데이터센터 CAPEX 주요 전망

즉, AI 인프라 CAPEX는 이미

“수조 달러 규모의 장기 투자 테마”

 

라는 점에서 논쟁의 여지가 크지 않다.

4-2. 사모대출의 위치: 아직은 일부 세그먼트지만, 속도는 빠르다

대표적인 사례 두 개만 봐도 흐름은 분명하다.

메타 사례는 사모대출이 AI 인프라의 “메인 플레이어”로 진입했다는 신호이고,
울프스피드는 섹터·기업 단위 크레딧 이벤트가 실제로 발생할 수 있음을 보여준 사례이다.

요약하면,

• 사모대출은 AI CAPEX 자금조달의 핵심 축 중 하나로 이미 자리 잡았고,

• 지금도 속도가 매우 빠르지만,

• 여전히 전체 6~7조 달러 중 일부 세그먼트라는 점도 동시에 사실이다

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5. “시스템 리스크”인가, 아직은 섹터 리스크인가

위 숫자들을 층위별로 정리하면 다음과 같다.

1. 프로젝트·섹터 수준 리스크
   
   

   • 고 CAPEX·정책 의존도가 높은 AI 데이터센터·반도체·전력 인프라에서
     사모대출 비중이 높으면, 경기 조정 시 NPL·디폴트는 자연스럽게 증가한다.

   • 이 단계는 개별 섹터·기업·펀드 차원의 크레딧 사이클이다.
     
     

2. 펀드·기관 포트폴리오 수준 리스크
   
   

   • 레버리지·유동성 미스매치, 에버그린·리테일 구조 확대,
     AI 관련 딜의 포트폴리오 내 과도한 집중이 겹치면
     섹터 조정 → NAV 급락 → 레버리지 축소 → 추가 매도의 증폭 메커니즘이 작동할 수 있다.
     
     

3. 시스템 리스크로 비화할 조건
   
   

   • 은행 B/S에서 사모대출 관련 익스포저가 지금보다 몇 배 이상 커지고,

   • 사모대출 자금조달이 단기자금·MMF·리테일 중심으로 변질될 경우에야
     2008년형 “시스템 위기” 시나리오가 현실적인 옵션이 된다.
     
     

현재 데이터로 보면,

“AI CAPEX 사모대출 → 즉각적인 시스템 붕괴” 서사는 과장이다.
다만, 성장 속도와 연결 확대를 고려하면 향후 5~10년 동안
크레딧 사이클의 변동폭을 키울 잠재력은 분명하다.

 

따라서 정책적으로는,

• 기준금리 인상보다는

• 보고·공시 강화, 레버리지·유동성 규제, 은행 익스포저 상한 관리 같은
  매크로 프루던셜 쪽에 우선순위를 두는 것이 더 합리적이다.
  
  

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6. 구조적 장기침체·자연이자율, 그리고 미국의 AI 패권: 왜 AI CAPEX/GDP가 쉽게 내려가기 힘든가

이제 좀 더 큰 그림으로 넘어가자.
이미 앞선 글들에서 자세히 썼으므로 결론만 정리한다.

6-1. 지난 40년의 배경: 저성장·저금리·과잉저축 레짐

1980~2020년 사이 전 세계는

• 고령화와 성장률 둔화,

• “전기·자동차·통신”에 준하는 대형 실물 혁신의 부재,

• 소프트웨어·플랫폼 중심의 저 CAPEX 고수익 산업 구조,

• 중국·독일·동아시아·산유국의 글로벌 저축 과잉,

• 상위 계층 집중의 높은 저축성향

을 겹쳐 안고 있었다.

결과적으로

• 생산적인 실물 CAPEX는 줄었고,

• 투자 수요보다 저축 공급이 큰 구조가 고착되며,

• 실질·명목 자연이자율은 하락,

• 중앙은행은 반복적으로 QE·제로금리로 공백을 메우는
  “초전능한 시민” 역할을 떠맡게 되었다.
  
  

이 레짐을 깨려면 한 가지 조건이 필요하다.

저축이 자발적으로 흘러 들어가고 싶어 하는,
대규모 물리 CAPEX + 생산성 충격이 동시에 존재하는 투자처.

 

나는 그 현실적인 후보가 AI 인프라·AI CAPEX라고 본다.

6-2. AI CAPEX 붐이 금리에 주는 압력

이제 **AI CAPEX/GDP 0.9~1% → 2030년 4~5%**라는 시나리오를
“금리” 관점에서 정리해 보자.

(1) 규모 정리: 이미 0%대 후반은 먹고 들어가는 구간

대략적인 숫자를 정리하면 다음과 같다.

• 2024년 기준 글로벌 데이터센터 CAPEX는 약 4,500억 달러 내외로 추산된다.
  이 중 상위 10개 하이퍼스케일러(AWS, MS, 구글, 메타 등)가 절반 이상을 차지하며,
  증가는 상당 부분 AI 인프라 투자 때문이다.

• 하이퍼스케일러 CAPEX만 따로 봐도,
  2024년 3,000억 달러 수준, 2025년에는 이보다 더 높은 수치가 거론된다.

• 세계 GDP를 110~120조 달러로 놓고 보면,
  AI 중심 데이터센터 CAPEX만으로도 이미 GDP의 0.3~0.5%p 정도는 차지하고 있다.
  
  

여기에

• 전력망 증설,

• 발전소(가스·원전·재생에너지),

• 반도체 팹,

• 냉각·네트워크 인프라까지 합치면
  
  

현재 우리가 보는 AI CAPEX/GDP 0.9~1% 구간은
과장이라기보다 “조금 확대해서 본 추정치” 정도로 볼 수 있다.

2030년에 **4~5%**까지 간다는 가정은 공격적이지만,
반도체·전력·인프라까지 모두 “AI 관련 설비”로 묶는다면
완전히 비현실적이라고 단정하기도 어렵다.

(2) 투자 붐과 자연이자율(r*)의 방향성

교과서적으로 보면, 대규모 투자 붐은 자연이자율에 다음과 같이 작용한다.

1. 기대 생산성(TFP)이 뛰면 자본의 한계생산성이 올라간다.

2. 자본집약도가 올라가면 “원하는 자본스톡”이 커진다.
   
   

둘 다 균형 실질금리 r*를 올리는 방향이다.

19세기 미국 철도 투자도 마찬가지였다.

• 철도 CAPEX가 GDP 대비 빠르게 상승했고,

• 장기적으로는 경제성장률을 끌어올리는 역할을 했지만,

• 초기에는 막대한 자본을 필요로 해서
  정부·민간에서 대규모 자금조달이 필요했던 투자붐이었다.
  
  

AI도 구조는 비슷하다.

• GPU, 데이터센터, 전력 인프라, 팹 증설 등 완전히 물리적인 설비투자가 필수이고,

• 투자규모는 이미 연간 수천억 달러,
  앞으로는 수조 달러 단위 누적 투자가 필요하다는 리포트들이 많다.
  
  

이런 구조에서는,

**“AI가 생산성을 올리니 성장률이 좋아져서 금리가 내려간다”**기보다는
**“AI로 생산성이 올라가니, 그걸 구현하기 위한 자본수요 때문에 r*가 올라간다”**가
이론적으로 더 자연스럽다.

 

(3) 순(純) 추가 수요와 재무·재정의 결합

다만 모든 AI CAPEX가 “순수한 추가 투자수요”는 아니라는 점도 중요하다.

지난 20년 동안 빅테크는

• 물리적 CAPEX는 상대적으로 적고,

• 소프트웨어·인적자본에 투자하면서,

• 막대한 잉여현금을 내부유보·자사주 매입·배당으로 돌려 왔다.
  
  

이제는

• AI CAPEX가 급증하면서

• 내부 유보금을 상당 부분 집어넣고,

• 부족분을 회사채·사모대출 등 외부 조달로 메우는 구조로 가고 있다.
  
  

그래서 이론적으로는,

“신규 AI CAPEX = 전부 추가적인 저축 필요”는 아니다.

배당·자사주 매입을 줄이면, 같은 기업부문 저축률 안에서 투자구성이 바뀌는 것일 뿐이므로
금리에 미치는 순효과는 감소한다.

하지만 현실에서는 AI CAPEX만 있는 것이 아니다.

• 에너지 전환(재생·원전·송배전),

• 국방·안보(재무장),

• 리쇼어링·친환경 인프라,

• 미국 재정적자로 인한 국채 공급 확대가 동시에 진행되고 있다.
  
  

즉, 여러 개의 CAPEX·재정 슈퍼사이클이 겹치는 구조라

“순투자 수요 > 순저축 공급”이 될 가능성이 높고,
이는 실질 장기금리(r, r*)에 상방 압력을 준다.

 

(4) 누가 돈을 빌려주나: 회사채 vs 사모대출

자본수요가 늘어날 때, 어느 채널이 얼마나 부담을 나누는가도 중요하다.

1. 메가캡·하이퍼스케일러

   • AWS, MS, 구글, 메타 같은 이름들은
     여전히 내부현금 + 공모 회사채 + CP 등 전통적 채권시장을 주된 조달 창구로 이용할 가능성이 크다.

   • 이들은 신용도가 높고, 조달비용이 가장 낮은 계층이다.

   • 따라서 이들의 AI CAPEX는
     회사채발행 증가 → 국채와 함께 장기금리·크레딧스프레드에 상방 압력을 거는 쪽에 가깝다.
     
     

2. 중견 AI 서비스·인프라·데이터센터 운영사

   • 은행 규제·레버리지 규제로 인해
     레버리지드론·하이일드 시장에서 **사모대출(Private Credit)**로 넘어가는 트렌드가 이미 진행 중이다.

   • 글로벌 사모대출 AUM은 지난 10년간 네 배 이상 늘어
     레버리지드론·하이일드 회사채 시장과 비슷한 규모까지 왔다.

   • AI 데이터센터·코로케이션·중소형 클라우드·GPU 리스 같은 비즈니스는
     전형적인 **“고 CAPEX, 일정한 캐시플로우, 은행이 싫어하는 레버리지 구조”**이므로
     사모대출·인프라 펀드·PE와 궁합이 좋다.
     
     

즉,

• 메가캡의 AI CAPEX는 공모 회사채·국채와 함께 장기금리 레벨 자체를 끌어올리는 쪽,

• 중견·비상장 영역의 AI CAPEX는 사모대출 채널을 통해 레버리지·크레딧 사이클의 변동폭을 키우는 쪽
  
  

에 각각 영향을 준다고 볼 수 있다.

이 두 가지가 겹치면,
장기금리의 레벨(r, r*)과 크레딧 사이클의 “진폭”이 동시에 커지는 구조가 된다.
앞 절에서 본 쿠크의 경고는 이 **두 번째 축(진폭 확대)**에 더 가까운 이야기이다.

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7. FOMC 매파 발언의 위상: 구조적 흐름 속의 단기 노이즈

이 구조 위에서 FOMC를 다시 보면, 그림은 깔끔하다.

• 단기적으로는

  • 12월 인하 기대 후퇴,

  • 금리·달러 강세,

  • 성장주·AI 밸류에이션 조정이 일어나고,

• 일부에서는 “여기서 AI CAPEX가 꺾이면서 CAPEX/GDP가 빠질 수 있다”는 우려도 나온다.
  
  

하지만 위에서 본 것처럼

• 패권·달러 기축·경쟁·경로의존성을 감안하면
  AI CAPEX/GDP 비율이 “의미 있게 낮아지는 시나리오”의 확률은 매우 낮다.
  
  

따라서

이번 FOMC 매파 발언은 AI CAPEX–사모대출–패권 구조라는 큰 흐름 속에서는
방향을 바꾸는 이벤트가 아니라, 단기 노이즈에 가깝다.

 

AI 비중과 금융 비중을 조정하더라도,
그 판단은 “12월 인하냐 동결이냐”가 아니라
AI CAPEX/GDP가 중장기적으로 유지·상승하는 레짐을 전제로 해야 한다.

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8. 승자와 패자: 저부가 업종 vs 금융·에너지·커머디티

이 레짐에서 구조적 승자·패자는 대략 이렇게 갈린다.

1. 저부가·저마진 업종(가격결정력 약한 사업)

   • OPM 5% 이하, 인건비·금리·에너지 비용 상승을 전가하기 힘든 업종은
     고 CAPEX·고 금리·고 에너지 비용 조합에서 구조적 패자가 될 가능성이 크다.
     
     

2. 금융섹터

   • AI CAPEX와 이를 뒷받침하는 유동성 공급 과정에서
     대출·자본시장·투자·트레이딩의 총 파이 자체가 커진다.

   • 이는 “고금리라서 은행이 좋다”를 넘어서,
     **“생산적인 자본투자 붐에 동행하는 금융업의 레벨업”**에 가깝다.
     
     

3. 에너지·커머디티·R&D

   • AI 데이터센터 전력, 그 전력을 공급하는 가스·원전·재생에너지,

   • 핵심 소재·부품, 원전·핵융합 R&D까지
     자본이 이동하며 중장기 성장잠재력과 단기 인플레 압력이 동시에 나타날 것이다.
     
     

이제 마지막으로, 이 구조 위에 케빈 해셋 시나리오를 얹어 보자.

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13. 케빈 해셋 시나리오: 중립금리 하방–AI CAPEX 상방–LIM 확대, 그리고 금융섹터

최근 폴리마켓 등에서 차기 연준의장 1순위로 케빈 해셋이 자주 거론되고 있다.
해셋은 다음과 같은 발언을 반복해 왔다.

• “경제 데이터는 금리 인하를 지지한다. 내가 연준 의장이라면 이미 금리를 내렸을 것이다.”

• 팬데믹 이후 연준의 인플레이션 대응을 강하게 비판하며 명확한 비둘기파 스탠스를 보여 왔다.

그가 실제로 차기 연준의장이 된다는 가정하에,
중립금리와 AI CAPEX, 그리고 은행의 LIM 구조를 동시에 보면 다음과 같은 시나리오가 나온다.

13-1. 중립금리 인식의 하방 편향과 정책금리

해셋 체제에서 연준은

1. 중립금리(r*) 추정에 하방 편향을 가질 가능성이 크다.

   • 장기 성장·인플레 전망을 보수적으로 잡고,

   • “우리는 여전히 저금리 세계에 있다”는 인식을 유지하려 할 유인이 있다.
     
     

2. 정책금리를 r*보다 낮게 두려는 정치적 유인이 강화된다.

   • 경기 둔화나 금융시장 조정을 명분으로
     실질금리를 r*보다 낮게 유지하려 할 가능성이 크다.
     
     

3. 그 결과, 단기 정책금리·예금금리는 구조적으로 낮게 앵커링될 수 있다.

즉,

정치·인사 요인으로 ‘보이는 중립금리’는 낮아지고,
정책금리는 그보다 더 낮게 찍힐 위험이 커진다.

 

 

13-2. 동시에 AI CAPEX/GDP는 구조적으로 상방

반면 실물·패권 측면에서는 앞에서 본 것처럼

• AI 인프라·데이터센터 CAPEX는
  수조 달러 규모 파이프라인과 패권·달러 기축 구조를 배경으로
  GDP 대비 비중을 구조적으로 끌어올리는 힘으로 작용한다.

• 경쟁국(중국·EU 등)도 AI CAPEX를 늘리고 있기 때문에
  미국이 먼저 CAPEX/GDP를 크게 낮출 유인은 거의 없다.
  
  

따라서 실질 자연이자율 r*은

• 생산성 충격과 CAPEX 붐 때문에
  상방 요인을 받거나 최소한 하락이 제한되는 반면,
  
  

정책금리·단기금리는

• 해셋과 같은 비둘기파 의장의 영향으로
  r*보다 낮게 설정될 위험이 커진다.
  
  

13-3. LIM 확대와 대형은행: 매크로–바텀업 통합 관점

이 조합을 은행 손익구조로 옮기면 그림은 명확하다.

1. 부채(조달비용)

   • 리테일 예금·단기 조달금리는
     비둘기파 연준이 찍는 낮은 정책금리에 연동된다.

   • 즉, 평균 조달금리는 구조적으로 낮게 유지될 가능성이 크다.
     
     

2. 자산(대출·투자)

   • AI 데이터센터·반도체·전력·인프라,
     그리고 이와 연계된 기업·프로젝트 대출은
     높은 CAPEX·리스크를 반영해 상대적으로 높은 금리·스프레드를 요구할 수 있다.

   • 장기 국채·회사채·사모대출 금리도
     AI CAPEX와 재정·인플레 요인 때문에 쉽게 낮아지지 않는다.
     
     

결과적으로,

LIM(대출금리 – 조달금리)·NIM은 구조적으로 넓어질 여지가 크다.

 

여기에 더해

• AI CAPEX·사모대출·회사채 발행이 결합된
  자본시장·투자은행 업무 파이까지 커지면,

• 잘 준비된 대형은행에게 이번 사이클은
  “단순 고금리 수혜”가 아니라 “레벨업”에 가까운 국면이 될 수 있다.
  
  

물론 모든 은행이 동일하게 수혜를 누리지는 않는다.

• 저비용 안정 예금 기반,

• 건전한 자본여력(RWA 여지),

• 기업·프로젝트 금융·IB 역량을 가진
  상위 대형은행과

• 그렇지 못한 은행 간의 격차는 오히려 벌어질 것이다.
  
  

그러나 매크로–바텀업을 동시에 놓고 보면 결론은 비교적 명확하다.

1. AI CAPEX/GDP 비율은 패권·달러·경쟁·경로의존성 때문에 쉽게 낮아지기 어렵다.

2. 케빈 해셋과 같은 비둘기파 의장이 등장할 경우,
   보이는 중립금리는 하방, 실제 정책금리는 그보다 더 아래로 설정될 유인이 커진다.

3. 이 조합은

   • 장기·신용금리 상방(AI CAPEX·재정·인플레 요인)과

   • 단기·예금금리 하방(정치적 연준) 사이의 괴리를 키우며,

   • 선별된 대형은행에게 LIM 확대와 파이 확대라는 구조적 기회를 제공한다.
     
     

따라서 앞으로 금융섹터를 볼 때는,

“금리가 오르냐 내리냐”라는 1차원적 프레임이 아니라,
“AI CAPEX/GDP의 지속적 상방 + 중립금리 인식의 하방 + 은행 LIM 구조”라는
매크로–바텀업 통합 관점에서 볼 필요가 있다.

 

AI와 금융은 경쟁 포지션이 아니라,
이제는 **같은 레짐 안에서 서로를 강화하는 쌍(pair)**에 가까워지고 있다.

=끝