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AI 기업의 대출은 ‘금융 시스템에 대한 잠재적인 위협 증가’를 나타냅니다. 행운

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무디스애널리틱스(Moody’s Analytics)의 마크 잔디(Mark Zandi) 수석 이코노미스트는 일요일 링크드인(LinkedIn) 포스트에서 AI 붐 속에서 급속한 인프라 구축이 전개되면서 기술 기업들이 닷컴 붕괴 이전보다 지금 더 많은 부채를 발행하고 있다고 말했다.

인플레이션을 조정한 후에도 거대 기술 기업들은 1990년대 후반보다 더 많은 채권을 발행하고 있습니다. 그리고 기업들은 기존 부채를 ​​재융자할 뿐만 아니라 추가 부채도 떠안고 있습니다.

Zandi는 “AI 회사의 점점 더 공격적이고 창의적인 차입이 실패로 돌아가지는 않겠지만, 투자자의 기대를 충족시키지 못하고 주가가 하락하면 부채가 빠르게 문제가 될 수 있다”고 썼습니다.

“AI 기업의 부채는 금융 시스템과 더 넓은 경제에 대한 잠재적인 위협 증가로 레이더 화면에 나타나야 합니다.”

메타(Meta), 아마존(Amazon), 엔비디아(Nvidia), 알파벳(Alphabet) 등 10대 AI 기업이 올해 1200억 달러 이상을 발행할 것이라고 잔디(Zandi)가 지난주 링크드인(LinkedIn) 분석에서 밝혔다.

그리고 이번에는 닷컴시대의 부채발행과는 다르다. 당시 인터넷 기업들은 부채가 많지 않았기 때문이라고 그는 지적했다. 대신, 그들은 주식과 벤처 캐피털로 자금을 조달 받았습니다.

Zandi는 “AI의 부상은 그렇지 않습니다”라고 덧붙였습니다.

Amazon, Google, Meta, Microsoft와 같은 하이퍼스케일러는 수익으로 AI 개발 비용을 지불할 수 있지만 채권 발행은 이 규모의 인프라 개발에 자금을 조달하는 “가장 저렴하고 깨끗한” 방법이며, 이는 10년 이상 지속되고 수조 달러의 가치가 있을 것이라고 Futurum Equities의 수석 시장 전략가인 Shay Boloor는 Fortune에 말했습니다.

Boloor는 “이 회사들은 예를 들어 매우 낮은 스프레드로 10~40년 만기 증권을 발행하는 데 훨씬 더 편안합니다. 왜냐하면 이제 시장에서는 그들을 준 유틸리티 이름으로 여기고 있기 때문입니다. 왜냐하면 그들이 이 모든 인프라를 구축하고 있고 더 이상 단순한 기술 회사가 아니기 때문입니다.”라고 Boloor는 말했습니다.

그는 지난 6개월 동안 기술 기업들이 AI에 대한 미래 수요가 급증하고 있다는 ‘구체적인 증거’를 보여줬다고 덧붙였습니다.

엔비디아는 AI 버블에 대한 우려에도 불구하고 지난달 AI 데이터센터 매출이 지난해보다 66% 증가했다며 강력한 3분기 실적 보고서를 발표했다.

그럼에도 불구하고 비평가들은 개발이 AI의 발전 속도를 따라가지 못할 수도 있다고 경고합니다.

대부분의 AI 데이터 센터의 비용을 구성하는 컴퓨팅 하드웨어는 오늘날에도 여전히 운영되고 있는 무선 및 인터넷 개발에 비해 AI 붐 동안 더 발전된 기술로 대체되거나 쓸모없어질 가능성이 더 높을 수 있다고 Stevens Institute of Technology의 Hanlon Financial Systems Center 교수이자 이사인 George Calhoun은 Fortune에 말했습니다.

“칩 산업의 혁신 주기는 무선 기술이나 광섬유의 혁신 주기보다 훨씬 빠릅니다.”라고 그는 설명했습니다. “해당 하드웨어의 대부분은 비용이 전액 지불되기 전에 훨씬 더 짧은 기간 내에 새로운 기술로 인해 경쟁 우위에 놓이게 될 실제 위험이 있습니다.”

동시에 AI 붐의 거대 기업, 즉 OpenAI는 현재 막대한 투자를 완충할 이익이 없기 때문에 위험이 증가한다고 Calhoun은 말했습니다.

Futuruum Equities의 Boloor는 “OpenAI가 실패하면 눈덩이 효과가 상당할 것입니다.”라고 말했습니다. 비록 규모가 큰 기술 기업은 OpenAI의 잠재적 몰락으로 인해 큰 영향을 받지는 않을 것이지만 Oracle과 같이 OpenAI 사업에 크게 의존하는 기업은 그럴 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

그럼에도 불구하고 Boloor는 AI 개발에 대해 낙관적이며 성공의 주요 장애물은 미국의 에너지 용량이라고 말합니다.

그는 “북미 전력망이 지원할 수 있는 것보다 수조 달러에 달하는 AI 역량이 더 빨리 구축되어 실현이 지연될 수 있다는 위험이 있다고 생각한다”고 경고했다.

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