AI 8000억 달러 수익 격차 속에서 엔비디아와 OpenAI의 자금 순환—‘AI 버블’을 연상시키는 징후는?

[お持て成し]

8000억 달러 수익 격차 속에서 엔비디아와 OpenAI의 자금 순환—‘AI 버블’을 연상시키는 징후는? / 7월 27일(월) / 다이아몬드 온라인
　

블루모 증권 CEO인 나카무라 진 씨에게 과도한 설비 투자와 복잡한 금융 스킴의 부상 등, ‘AI 버블의 조짐’이라고 할 수 있는 움직임을 정리해 달라고 요청했습니다.

현재 시장에도 버블 시기를 떠올리게 하는 조짐이 전혀 없는 것은 아니다. 과도한 설비 투자와 복잡한 금융 스킴의 부상 등 주의해야 할 움직임도 눈에 띄기 시작했다.

● 시장을 지탱하는 AI 인프라 투자는 수익화될 수 있을까? 닷컴 버블에서의 광섬유망 투자 실패

현재 주식시장은 AI 붐에 힘입어 호조를 보이고 있지만, 그 이면에서는 1990년대 도트컴 버블 시기를 떠올리게 하는 과잉 투자에 대한 우려가 커지고 있다. 특히 AI 관련 인프라 투자 규모가 최근 몇 년간 비정상적으로 확대되고 있다. 미국 하이퍼스케일러(아마존·구글 등 클라우드 대기업)는 2025년에 클라우드 인프라에 약 4천억 달러 규모의 대규모 투자를 실행했으며, 이는 1960~1970년대에 미국이 아폴로 계획에 투입한 총액의 현재 가치(인플레이션을 고려해 당시 258억 달러를 2023년 기준 가치로 약 3,200억 달러로 환산)보다 1년 만에 초과하는 규모다.

하지만 투자 대비 충분한 수익화를 달성할 수 있을지는 불투명하다. 실제로 1990년대 후반의 닷컴 버블 시기에는 향후 폭발적인 인터넷 수요를 예상해 전 세계에 광섬유망을 구축했지만, 보급이 예상보다 늦어 투자 회수에 예상보다 많은 시간이 걸렸다. 많은 통신 기업이 막대한 부채를 안고, 그 사이에 금리 부담도 커져 수익 전망이 서지 않아 경영 파산에 이르고 있다. 수요를 과대평가한 결과, 광섬유 용량 공급 과잉을 초래해 가격 하락을 일으켰다는 지적도 있다.

당시 과잉 투자의 교훈은 ‘수익 곡선이 지속적인 투자 속도를 따라가지 못했다’는 점에 있었다. 현재 AI 인프라 투자에도 동일한 위험이 지적되고 있으며, 투자액에 상응하는 수익을 실현할 시기를 예측하지 못한 채 지출만 앞서가는 상황은 매우 위험하다고 할 수 있다.

실제로 컨설팅 대기업 베인 앤 컴퍼니의 추산에 따르면, 2030년까지 매년 5천억 달러 규모의 AI 데이터센터 투자가 지속될 것으로 예상되지만, 이를 정당화하려면 연간 2조 달러의 새로운 수익이 필요하다고 한다. 하지만 현재 IT 예산을 총동원해 AI 도입으로 인한 비용 절감 효과를 낙관적으로 추정하더라도, 연간 8천억 달러에 달하는 수익 격차가 발생한다고 한다. 요컨대, 단순히 기존 IT 예산을 절감하는 연장에 그치면 AI 인프라 투자가 창출하는 성과가 투입 자본에 비해 충분하지 않을 가능성이 높으며, 사회 규모의 혁신과 투자 주체에 의한 수익화를 동시에 달성하지 못한다면 현재의 대규모 투자의 지속 가능성에 큰 의문이 제기되는 상황이다.

● 방대한 AI 인프라 투자가 수익화되지 않으면, 감가상각으로 대형주의 이익이 사라지고 시장 전체가 붕괴한다

만약 이 방대한 AI 인프라 투자가 충분히 수익화되지 못한다면, 기업 실적에 미치는 타격은 막대할 것이다. 최첨단 반도체와 데이터센터 설비에 대한 지출은 향후 감가상각비 형태로 이익을 압박한다. 투자 회수가 진행되지 않으면, 매 회계기간의 감가상각 부담으로 각 기업의 순이익이 감소하고, 결국 누적된 부채 상환 부담도 무겁게 다가올 것이다.

닷컴 버블 붕괴 시기에 통신 인프라 기업들의 다수가 실적 악화로 인해 채무 불이행에 빠졌고, 연이어 파산이 발생하면서 시장 전체가 붕괴했다. 당시 통신 장비 대기업인 시스코시스템즈와 노텔네트웍스 등은 신흥 통신사에 대한 대출로 매출을 늘리고 있었지만, 버블 붕괴 이후 대출 대상이 연이어 파산하고, 대출금 부실 처리로 막대한 손실을 기록했으며, 주가도 10년 이상 침체되는 결과를 낳았다.

매출의 질 저하(자기 자금 순환에 따른 표면적인 매출 계상)와 신용 위험(대출 대상 기업 파산으로 인한 손실 가능성) 등 문제가 한꺼번에 드러나면서, 버블 시기의 ‘성공’이 모두 사라졌다.

현재 미국 주식시장은 일부 거대 테크 기업의 성공에 극단적으로 의존하는 구조가 되고 있다. 앞서 언급했듯이 현재 시장의 수익률과 기업 실적의 대부분은 AI 붐을 이끄는 소수의 대형주에 의해 뒷받침되고 있다. 따라서 이들 기업이 AI 투자 둔화와 수익 악화로 침체된다면, 시장 전체가 받는 충격은 헤아릴 수 없을 것이다.

실제로 월스트리트저널도 데이터센터 투자 열기가 식으면 엔비디아나 마이크로소프트와 같은 기업이 ‘더블 펀치(매출 감소와 고객 기업에 대한 투자 가치 하락이라는 이중 타격)’를 겪을 수 있다고 경고하고 있다. AI 수요가 정체되고 반도체·클라우드 대기업들의 수익이 모두 감소하면, 시가총액이 크기 때문에 지수 전체를 끌어내리고 버블 붕괴와 같은 연쇄가 현실화될 가능성이 있다.

이는 현재 AI 붐이 1990년대 통신 인프라 투자와 같은 실수를 반복할 위험이라고 할 수 있다. 다행히도 오늘날 미국의 주요 기술 기업들은 1990년대 신생 통신사에 비해 훨씬 견고한 현금 흐름과 재무 기반을 갖추고 있어, 연쇄 파산 사태가 발생하기는 어려울 것이라는 전망도 있다. 그럼에도 불구하고, 현재 AI 특수 수요가 실물 수요에 의해 뒷받침된 ‘건전한 성장’이 아니라 과도한 기대와 자금 순환에 의한 표면적 번영이라면, 결국 시장 전체에 심각한 조정을 초래할 가능성을 배제할 수 없다.

● AI 인프라 투자 비밸런스화와 엔비디아의 순환 거래로 시장에 레버리지가 걸려 있다

AI 시장을 뒤에서 지탱하는 또 다른 우려 요소는 복잡한 금융 스킴에 의한 시장의 과도한 레버리지화이다. 그 전형적인 사례가 엔비디아를 중심으로 한 순환 거래의 존재다. 2025년 9월, 엔비디아는 생성 AI 최대 기업인 OpenAI에 최대 1,000억 달러(약 15조 원)의 대규모 투자를 발표했다. 표면적으로는 전략적 파트너십 계약이지만, 실제로는 GPU 공급 계약과 투자를 결합한 교묘한 구조이며, OpenAI가 제공한 자금으로 바로 엔비디아 제조 반도체를 구매하는 자금 순환 구조를 이루고 있다.

실제로 OpenAI는 엔비디아의 투자금을 바탕으로 Oracle과 3,000억 달러 규모의 데이터센터 건설 계약을 체결했으며, Oracle은 받은 자금으로 필요한 엔비디아 제조 GPU를 수십억 달러 상당 구매할 계획이라는 거래도 밝혀졌다.

즉, 엔비디아가 투자한 자금이 Oracle을 거쳐 다시 엔비디아에 매출 형태로 돌아오는 구조이며, 전문가들은 이를 ‘벤더 파이낸스(거래처에 대한 자금 공급)’라고 부른다.

게다가 OpenAI는 엔비디아뿐만 아니라 경쟁사 AMD와도 대규모 칩 조달 계약을 체결했으며, AMD로부터 자사주 워런트(최대 1억 6천만 주)를 제공받아 그 주가 상승 이익을 매입 자금으로 활용할 수 있는 변칙적인 자금 조달까지 진행하고 있다.

AMD 자체가 향후 주가 상승을 담보로 OpenAI에 사실상의 ‘대출’ 형태를 제공하고 있으며, 시장 참여자들 사이에서는 ‘그렇게까지 계산 자원(GPU) 확보를 서두르는 배경에는 AI 버블에 대한 과도한 열광이 작용하고 있지 않을까’라는 의견도 나오고 있다.

이러한 순환형 자본 거래는 겉보기에 참여 기업들이 이익을 보는 ‘Win‑Win’ 관계처럼 보이지만, 실제로는 실수요가 수반되지 않는 매출을 기록하게 되어 위험하다. 기업 간에 자금과 거래액만 부풀어 오르고, 본래의 최종 사용자 수요에 맞지 않는 겉보이는 성장을 연출하게 되기 때문이다. 

실제로 1990년대 도트컴 버블 말기에도 유사한 현상이 관찰되었다. 통신 장비 제조업체들은 향후 성장 가능성을 예상해 고객인 신흥 통신 사업자에게 대규모 대출과 신용 한도를 제공하고, 자사 제품을 구매하도록 함으로써 매출을 급격히 확대했지만, 붐이 사라지자 고객 기업들은 자금 흐름에 차질을 빚어 연이어 파산하고, 대손 손실 처리에 시달렸다. 당시 그 선두 기업이었던 루센트 테크놀로지스는 신흥 통신사에 수십억 달러 규모의 대출을 제공해 실적을 끌어올렸지만, 버블 붕괴 이후 거대한 부실채권 처리를 강요받았다.

이번 엔비디아와 OpenAI를 핵심으로 한 순환 거래망은 그 규모 면에서 당시를 훨씬 뛰어넘는다는 지적도 있다.

더 주의할 점은, 거대한 AI 인프라 투자와 관련해 기업이 데이터센터 자산과 그 건설에 필요한 차입금을 자체 재무제표에서 제외하는 교묘한 오프밸런스화를 진행하고 있다는 점이다.

예를 들어 메타는 프라이빗 크레딧 기업과 공동으로 특수목적사업체(SPV)를 설립하고, 일부 데이터센터 투자를 그 SPV로 전환하는 방식을 취하고 있다. 프라이빗 크레딧 기업이 외부 투자자를 모아 그들의 위험 감수를 통해 데이터센터 건설 자금을 충당함으로써, 기업은 자본 효율성을 높이고 외부 투자자는 높은 수익률을 얻을 수 있다. 겉보기에 기업과 투자자 모두에게 윈‑윈 구조처럼 보이지만, 이러한 회계 방식은 버블 조짐이라고 지적되고 있다.

언론인 데렉 톰프슨은 “기업이 지출을 숨기려 할 때, 그것 자체가 이미 지출의 건전성을 잃고 있다는 신호다”라고 말하며, 이러한 오프밸런스 현상을 2000년대 서브프라임 대출 위기에 비유해 경고하고 있다. 실제로 겉으로는 안전해 보이는 금융 상품에도 AI 인프라 투자 위험이 서서히 드러나고 있다. 데이터센터를 투자 대상으로 하는 REIT와 민간 신용채권이 늘어나면서, 시장 구석구석까지 AI 관련 자금의 레버리지가 작용하는 상황이 점점 확대되고 있다.

이처럼 AI 혁명의 이면에서는 과거 버블 시기를 떠올리게 하는 불안정한 구도가 곳곳에서 보인다. AI가 가져다 주는 혜택은 헤아릴 수 없을 정도이지만, 그 실현을 서두르다 보니 경제 기반이 약화되지 않았는지 냉정한 분석과 경계가 필요하다. 현재 진행 중인 AI 붐이 진정한 지속 가능한 성장으로 승화될 수 있을지, 아니면 역사가 보여주듯 과도한 투자에 대한 반동을 맞이하게 될지—지금이 바로 흥분된 낙관론에 빠지지 않고 현재의 위험에 맞서야 할 시점이라고 할 수 있다. 

★본 기사는 책 『AI 버블 이후의 투자 전략』의 일부를 발췌·편집한 것입니다.

나카무라 진

8000億ドルの収益ギャップに、エヌビディアとOpenAIの資金循環――「AIバブル」を思わせる兆候とは？

8000億ドルの収益ギャップに、エヌビディアとOpenAIの資金循環――「AIバブル」を思わせる兆候

8000億ドルの収益ギャップに、エヌビディアとOpenAIの資金循環――「AIバブル」を思わせる兆候とは？/ 7/27(月) / ダイヤモンド・オンライン

　ブルーモ証券CEOの中村仁氏に、過剰な設備投資や複雑な金融スキームの台頭など、「AIバブルの兆候」と言える動き整理してもらいました。

　現在の市場にもバブル期を彷彿とさせる兆候がまったくないわけではない。過剰な設備投資や複雑な金融スキームの台頭など、注意すべき動きも散見され始めている。

●　市場を支えるAIインフラ投資は収益化するか？ ドットコムバブルにおける光ファイバー網投資の蹉跌

　現在の株式市場はAIブームに支えられて好調である一方、その裏側では1990年代のドットコムバブル期を想起させる過剰投資への懸念が高まっている。とりわけAI関連のインフラ投資の規模は近年異常な拡大を見せている。米国ハイパースケーラー（アマゾンやグーグルなどのクラウド大手）は2025年にクラウドインフラに対して約4000億ドルもの巨額投資を実行しており、これは1960〜1970年代に米国がアポロ計画に投じた総額の現在価値（インフレを考慮して当時の258億ドルを2023年時点の価値で約3200億ドルに換算）を1年で上回る勢いである。

　しかし投資に見合う十分な収益化が達成できるのかは不透明である。実際、1990年代後半のドットコムバブル期には、将来の爆発的なインターネット需要を見越して世界中に光ファイバー網が敷設されたものの、普及は予想より遅れ投資回収に想定以上の時間がかかった。多くの通信企業は巨額の負債を抱え、その間に金利負担も増大した結果、収益見通しが立たずに経営破綻に追い込まれている。需要を過大評価した結果、光ファイバー容量の供給過剰を招き価格下落を引き起こしたという指摘もある。

　当時の過剰投資の教訓は、「収益カーブが継続的な投資ペースに追いつかなかった」点にあった。現在のAIインフラ投資にも同様のリスクが指摘されており、投資額に見合う収益の実現時期が読めないまま支出だけが先行する状況は極めて危ういといえる。

　実際、コンサルティング大手ベイン・アンド・カンパニーの試算によれば、2030年まで毎年5000億ドル規模のAIデータセンター投資が続くとの予測に対し、それを正当化するには年間2兆ドルの新たな収益が必要になるという。ところが、現在のIT予算を総動員してAI導入によるコスト削減効果を楽観的に見積もった場合でさえ、年間8000億ドルもの収益ギャップが生じるとされている。要するに、単なる既存IT予算のコスト削減の延長ではAIインフラ投資が生み出す果実は投下資本に見合わない可能性が高く、社会規模のイノベーションと投資主体による収益化が同時に達成できなければ、現在の巨額投資の持続可能性には大きな疑問符が付く状況なのだ。

●　膨大なAIインフラ投資が収益化しなければ、減価償却で大型株の利益は潰れ、市場全体が崩壊する

　もしこの膨大なAIインフラ投資が十分に収益化しなかった場合、企業業績への打撃は甚大である。最先端の半導体やデータセンター設備への支出は将来の減価償却費という形で利益を圧迫する。投資回収が進まなければ、毎期の減価償却負担によって各社の純利益は目減りし、やがて蓄積した負債の返済負担も重くのしかかるだろう。

　ドットコムバブル崩壊時には通信インフラ企業の多くが業績悪化から債務不履行に陥り、相次ぐ倒産で市場全体が崩落した。当時、通信機器大手のシスコシステムズやノーテルネットワークスなどは新興通信会社への融資で売上を伸ばしていたが、バブル崩壊後に融資先が次々と倒産し、貸付金の焦げ付き処理で巨額損失を計上、株価も10年以上低迷する結果となった。

　売上の質の低下（自己資金の循環による見かけ上の売上計上）や信用リスク（融資先倒産による損失の可能性）といった問題が一気に顕在化し、バブル期の“成功”が帳消しになったのだ。

　現在の米国株式市場は、一部の巨大テック企業の成功に極端に依存する構図になっている。前に示した通り、現在の市場のリターンや企業業績の大部分はAIブームを牽引するごく一部の大型株に支えられている。したがって、これらの企業がAI投資の減速や収益悪化で失速すれば、市場全体が受けるショックは計り知れない。

　実際にウォール・ストリート・ジャーナルも、データセンター投資熱が冷めればエヌビディアやマイクロソフトのような企業は「ダブルパンチ（売上の減少と顧客企業への出資価値下落の二重の打撃）」を被り得ると警鐘を鳴らしている。AI需要の頭打ちで半導体やクラウド大手の収益が揃って落ち込めば、時価総額の大きさゆえに指数全体を押し下げ、バブル崩壊的な連鎖が現実味を帯びるだろう。

　これはまさに現在のAIブームが1990年代通信インフラ投資の二の舞となるリスクといえるだろう。幸いにして、今日の米国テクノロジー大手は1990年代の新興通信企業と比べはるかに強固なキャッシュフローと財務基盤を持つため、一気に連鎖倒産という事態には至りにくいとの見方もある。それでもなお、足元のAI特需が実需に支えられた「健全な成長」ではなく、過剰な期待と資金循環による見せかけの繁栄であるならば、いずれ市場全体に深刻な調整をもたらす可能性は否定できない。

●　AIインフラ投資のオフバランス化とエヌビディアの循環取引で、市場にレバレッジがかかっている

　AI相場を陰で支えるもう1つの懸念材料が、複雑な金融スキームによる市場の過剰なレバレッジ化である。その典型がエヌビディアを中心とした循環取引の存在だ。2025年9月、エヌビディアは生成AI最大手のOpenAIに対し最大1000億ドル（約15兆円）の巨額投資を発表した。表向きは戦略的パートナーシップ契約だが、内実はGPUの供給契約と出資を組み合わせた巧妙なスキームであり、OpenAIが提供された資金でそのままエヌビディア製の半導体を購入するという資金循環構造になっている。

　実際、OpenAIはエヌビディアからの出資金を元手にOracle社との間で3000億ドル規模のデータセンター建設契約を結び、Oracleは受け取った資金で必要なエヌビディア製GPUを数十億ドル分購入するという取引も明らかになっている。

　要するにエヌビディアが出した資金がOracle経由で再びエヌビディアに売上として戻ってくる構図であり、専門家はこれを「ベンダーファイナンス（取引先への資金供給）」と呼ぶ。

　さらにOpenAIはエヌビディアだけでなく、競合のAMDとも大規模なチップ調達契約を結ぶ一方で、AMDから自社株ワラント（最大1・6億株）を供与され、その株価上昇益を購入資金に充当できるという変則的な資金調達までおこなっている。

　AMD自身が将来の株価上昇を担保にOpenAIへ事実上の“融資”をしている形であり、市場参加者からは「そこまでして計算資源（GPU）の確保を急ぐ背景にはAIバブルへの過剰な熱狂があるのではないか」という声も上がっている。

　このような循環型の資本取引は、一見すると参加各社が得をする「Win-Win」の関係に思えるが、実態としては実需を伴わない売上計上を可能にしてしまう点で危険である。企業間で資金と取引高だけが膨らみ、本来のエンドユーザー需要に見合わない見せかけの成長を演出できてしまうからだ。

　事実、1990年代のドットコムバブル末期にも類似の現象が見られた。通信機器メーカー各社は将来の成長を見越して顧客である新興通信事業者に巨額の融資や与信枠を与え、自社製品を買わせることで売上を急拡大させたものの、ブームが去ると顧客企業が資金繰りに行き詰まり次々と破綻し、貸し倒れによる損失処理に追われた。当時その筆頭例となったルーセント・テクノロジーズ社は、新興通信会社への数十億ドルもの融資で業績を伸ばしていたが、バブル崩壊後に巨額の不良債権処理を強いられた。

　今回のエヌビディアとOpenAIを核にした循環取引網は、その規模において当時をはるかに凌ぐとの指摘もある。

　さらに注意すべきは、巨額化するAIインフラ投資を巡って企業側がデータセンター資産とその建設に必要な借入金を自社のバランスシートから外す、巧妙なオフバランス化を進めつつある点である。

　たとえばメタはプライベートクレジット企業と共同で特別目的事業体（SPV）を設立し、一部のデータセンター投資をそのSPVに付け替える手法をとっている。プライベートクレジット企業が外部投資家を集め、彼らのリスクテイクによってデータセンター建設資金をまかなうことで、企業側は資本効率を高めつつ、外部投資家は高い利回りを得ることができる。一見企業側にとっても投資家にとってもウィン・ウィンの構図だが、こうした会計手法はバブルの兆候だと指摘されている。

　ジャーナリストのデレク・トンプソンは「企業が支出を隠そうとし始めたとき、それ自体がすでに支出の健全性が失われているサインである」と述べ、これらオフバランス化の動きを2000年代のサブプライムローン危機になぞらえて警鐘を鳴らしている。実際、表面上は安全に見える金融商品にもAIインフラ投資のリスクが潜み始めている。データセンターを投資対象とするREITや民間クレジット債権が増え、市場の隅々までAI関連マネーのレバレッジが効いた状態になりつつあるのだ。

　以上のように、AI革命の裏側では過去のバブル期を彷彿とさせる危うい構図が散見される。AIによってもたらされる恩恵には計り知れないものがある一方で、その実現を急ぐあまりに経済の基盤が脆弱化していないか、冷静な分析と警戒が必要である。現在進行中のAIブームが真に持続可能な成長へと昇華できるのか、それとも歴史が示すように過剰投資の反動に見舞われるのか――今こそ浮かれた楽観論に傾くことなく足元のリスクと向き合う時期に来ているといえよう。

　★本記事は書籍『AIバブル後の投資戦略』の一部を抜粋・編集したものです。

中村仁