역사를 돌아보며, 자본지출 열풍은 언제 거품 붕괴로 전락할 것인가?
글: 동정
출처: 월스트리트 저널
19세기 철도에서 21세기 인공지능에 이르기까지, 역사상 모든 주요 기술 혁신은 자본 지출의 붐을 일으켰지만 과열은 대개 거품 붕괴로 끝나곤 했다.
BCA Research는 올해 11월 발표한 특별 보고서 『자본지출 호황이 침체로 전환할 때: 역사가 주는 교훈』에서 네 차례의 전형적인 자본지출 붐을 분석하여 번영에서 붕괴로 가는 핵심 논리를 밝히고 현재의 AI 붐에 경고 신호를 보냈다.
보고서는 다섯 가지 공통 규칙을 요약했다. 투자자들이 기술 채택의 S커브를 간과하고, 수익 예측이 가격 하락 폭을 과소평가하며, 부채가 자금 조달의 핵심 의존처가 되며, 자산 가격 정점이 투자 감소보다 먼저 나타나고, 자본 지출 붕괴와 경기침체가 서로 악화된다는 점이다. 이러한 규칙들은 현재의 AI 분야에서도 이미 징후를 보이고 있다. 즉 기술 채택률 정체, 토큰 가격 99% 이상 폭락, 기업 부채 증가, GPU 임대 비용 하락 등이다.
역사적 비교 분석을 바탕으로 BCA Research는 결론 내렸다. AI 붐은 역사적 거품 양상을 따르고 있으며, 향후 6~12개월 내 종료될 것으로 예상된다. 보고서는 투자자들에게 단기적으로 주식을 중립적으로 배분하고, 중기적으로 주식을 다소 낮게 배분하며, 애널리스트 전망 수정, GPU 임대 비용, 기업 자유 현금흐름 등의 선행 지표를 면밀히 모니터링할 것을 권고한다.
보고서는 특히 현재 경제 환경이 더욱 우려된다고 지적하며, 미국의 채용 공고가 5년 만에 최저치로 떨어졌다고 언급했다. 만약 AI 붐이 사라지고 새로운 거품이 충격을 상쇄하지 못한다면, 향후 경기침체는 2001년 인터넷 거품 붕괴 때보다 더 심각할 수 있다고 경고했다.
역사의 거울: 네 차례 자본 광란의 붕괴 궤적
BCA는 자본 지출 붐의 본질이 자본이 새로운 기술의 상업화 전망에 대해 집단적으로 낙관하는 것이라고 말한다. 그러나 역사는 이러한 낙관이 반복적으로 기술 실현의 객관적 법칙에서 벗어나 결국 수요·공급 불균형, 부채 누적, 가치 고평가 속에서 붕괴된다는 사실을 입증한다.
19세기 영미 철도 붐은 과잉 생산 능력의 파괴력을 보여주었다.
보고서는 1830년 리버풀-맨체스터 철도의 성공이 영국 투자 광란을 촉발했으며, 1843~1845년 사이 철도 주식 가격이 거의 두 배로 뛰었다고 지적했다.
1847년에는 철도 건설 지출이 영국 GDP 대비 7%라는 기록적인 수준으로 급등했다. 유동성 긴축이 결국 1847년 10월 금융 위기를 촉발했고, 철도 지수는 정점 대비 65% 폭락했다.
보고서는 미국의 철도 붐이 1873년 공황에서 절정에 달했으며, 뉴욕증권거래소가 10일간 폐장했고, 1873~1875년 사이 기업 채권 디폴트 손실이 액면가의 36%에 달했다고 밝혔다.
1887년 미국 철도 포설 마일수가 1만3천 마일 이상의 정점을 찍은 후, 과잉 생산 능력으로 운송 가격이 붕괴되었고, 1894년에는 미국 철도 노선의 약 20%가 파산 관리 상태에 빠졌다.
20세기 20년대 전기화 붐은 피라미드형 자본 구조의 취약성을 드러냈다.
보고서는 가정의 전기 사용 비율이 1907년 8%에서 1930년 68%로 증가했지만, 이 과정은 주로 도시에 국한되었다고 지적했다.
워올스트리트는 이 붐에 깊숙이 관여했으며, 공공사업 회사의 주식과 채권이 '과부와 고아도 투자할 수 있는' 안전 자산으로 홍보되었고, 1929년에는 지주회사가 미국 발전량의 80% 이상을 장악했다.
보고서는 1929년 주식시장 붕괴 이후, 가장 큰 공공사업 그룹인 Insull이 1932년 파산했고, 이로 인해 약 60만 소액투자자의 평생 저축이 물거품이 되었다고 전했다. 미국 전력 공공사업 건설 지출은 1930년 약 9억1900만 달러의 정점을 찍은 후, 1933년 1억2900만 달러로 급락했다.
90년대 말 인터넷 붐은 혁신이 수익을 의미하지 않는다는 점을 입증했다.
BCA는 1995~2004년 사이 미국 비농업 기업의 생산성이 연평균 3.1% 증가했으며, 이는 이후 시기를 크게 상회한다고 말했다.
그러나 기술 관련 자본 지출은 GDP 대비 2.9%(1992년)에서 4.5%(2000년)로 급등했고, 과도한 투자는 기업 재무제표에 큰 부담을 안겼다.
보고서는 통신 업계의 자유 현금흐름이 1997년 말 정점을 찍은 후 계속 하락하다가 2000년에 크게 폭락했다고 지적했다. 나스닥 종합지수는 1995~2000년 사이 6배 상승한 후, 이후 2년 반 만에 78% 폭락했다.
여러 차례의 석유 붐은 수요와 공급의 불균형이 반복되는 순환을 완벽하게 설명한다.
BCA는 1930년 텍사스 주 동부에서 거대한 석유 매장량이 발견된 후 12개월 내 하루 생산량이 30만 배럴을 돌파했지만, 대공황 악화로 배럴당 가격이 10센트로 폭락했다고 밝혔다.
1985년 사우디아라비아가 산출 제한을 포기하면서 유가가 한때 배럴당 10달러까지 떨어졌다.
2008~2015년 사이 미국 셰일 오일 붐은 원유 생산량을 하루 500만 배럴에서 940만 배럴로 증가시켰으나, 2014년 OPEC이 감산을 거부함에 따라 유가는 당해 중반 배럴당 115달러에서 연말 57달러로 떨어졌다.
다섯 가지 공통 규칙: 번영에서 붕괴로 가는 필연적 경로
네 차례 전형적인 붐의 흥망성쇠를 되돌아보며, BCA Research는 현재의 AI 붐의 방향을 판단하는 핵심 기준이 되는 다섯 가지 공통 규칙을 요약했다. 구체적으로 보면:
첫 번째 규칙은 투자자들이 기술 채택의 S커브를 간과한다는 점이다.
기술 채택은 결코 선형적으로 진행되지 않으며, '초기 채택자 수용 → 대규모 보급 → 후발 그룹 추종'의 S커브를 따른다. 주식 가격은 일반적으로 첫 번째 단계에서 상승하다가 두 번째 단계 중반, 즉 채택률 증가 속도가 정에서 음으로 전환할 때 정점을 찍는다.
현재의 AI 분야는 이러한 특징을 보이고 있다. 대부분의 기업은 AI 사용을 늘릴 의사가 있다고 밝히고 있지만, 실제 채택률은 정체되고 일부 지표는 최근 몇 개월 새 오히려 하락했다. 이런 '의지와 행동'의 괴리는 기술 채택이 두 번째 단계 후반기에 접어들었다는 전형적인 신호다.
두 번째 규칙은 수익 예측이 가격 하락 폭을 과소평가한다는 점이다.
신기술 초기에는 희소성으로 인해 가격 결정권을 갖지만, 기술 보급과 경쟁 심화에 따라 가격은 반드시 크게 하락한다. 1998~2015년 사이 인터넷 트래픽은 연평균 67% 성장했지만, 단위 정보 전송 가격은 동시에 크게 하락했다. 태양광 패널은 등장 이후 가격이 계속 하락했으며, 2007년 이후로만 95% 감소했다.
AI 산업은 같은 실수를 반복하고 있다. 2023년 이후 더 빠른 칩과 더 우수한 알고리즘의 출시로 토큰 가격이 99% 이상 하락했다. 비디오 생성 등 새로운 애플리케이션이 등장하고 있지만, 사용자들의 이러한 애플리케이션에 대한 지불 의사가 아직 명확하지 않다.
세 번째 규칙은 부채가 자금 조달의 핵심 의존처가 된다는 점이다.
붐 초반 기업들은 보통 이익 잉여금으로 자본 지출 수요를 충족시킬 수 있지만, 투자 규모가 커지면서 부채가 점차 주요 자금 조달 원천이 된다.
2025년 10월 메타는 오프밸런스시트 특수목적법인(SPV)을 통해 270억 달러의 데이터센터 자금 조달 계약을 체결했다. 오라클은 380억 달러 대출을 받은 후 채권 시장에서 추가로 180억 달러를 조달했으며, 현재 부채 총액은 약 960억 달러에 근접했다.
더 주의해야 할 것은 CoreWeave와 같은 '신규 클라우드 업체'들인데, 2025년 10월 기준으로 CoreWeave의 신용부도스왑(CDS) 금리는 한 달 사이 359bp에서 532bp로 상승했다.
네 번째 규칙은 자산 가격 정점이 투자 감소보다 먼저 나타난다는 점이다.
역사적으로 자본 지출 붐에서 주식 등의 자산 가격은 실제 투자 지출이 감소하기 전에 이미 정점을 찍는 경우가 많다. 투자 지출이 정점에서 하락하더라도 절대값은 여전히 높은 수준을 유지하며 과잉 생산 능력을 더욱 악화시킨다. 이는 투자자들이 '투자 감소'라는 명확한 신호를 기다렸다가 행동하면 이미 최적의 타이밍을 놓쳤다는 의미다.
다섯 번째 규칙은 자본 지출 붕괴와 경기침체가 서로 악화시킨다는 점이다.
기술 거품 붕괴는 일반적으로 두 단계로 나뉜다.
첫 번째 단계는 기술 과대포장 열풍이 사라지고 과잉 생산 능력이 드러나는 것이고, 두 번째 단계는 자본 지출 붕괴가 전체 경제를 끌어내리며 기업 수익 악화를 초래하고 악순환이 발생하는 것이다.
보고서는 2001년 미국 경기침체는 경제 기본 여건 악화 때문이 아니라 인터넷 거품 붕괴 후 자본 지출 붕괴에서 비롯됐다고 지적한다. 2002년 주택 거품 출현이 일시적으로 인터넷 거품 붕괴 충격을 완화시켰지만, 현재 AI 붐 붕괴 충격을 상쇄할 새로운 거품이 나타날지는 불확실하다고 말했다.
AI 붐의 위험 신호: 6~12개월 내 전환점
역사적 규칙에 따른 비교 분석을 바탕으로 BCA Research는 AI 붐이 역사적 거품 양상을 따르고 있으며, 향후 6~12개월 내 종료될 것으로 본다. 이 판단은 현재 AI 분야에서 이미 나타나고 있는 여러 위험 신호에 기반한다.
기술 채택 측면에서 AI의 실제 도입 속도는 자본의 광란적 기대를 따라잡지 못하고 있으며, 기업의 채택률은 정체 상태이며, 소비자들의 AI 애플리케이션에 대한 지불 의사도 아직 충분히 검증되지 않았다.
가격 추세 측면에서 토큰 가격의 급격한 하락은 디플레이션 압력을 보여주었으며, 비디오 생성 등 새로운 애플리케이션의 상업적 가치는 여전히 의문이다.
부채 리스크 측면에서 AI 관련 기업의 자금 조달 구조는 점점 부채 의존도가 높아지고 있으며, 일부 기업의 신용 리스크가 이미 드러나고 있다.
보고서는 다음 네 가지 선행 지표에 주목할 것을 권고한다.
첫째, 미래 자본 지출에 대한 애널리스트 전망 수정. 지속 상승했던 전망이 정체되기 시작하면 위험 신호일 수 있다.
둘째, GPU 임대 비용. 2025년 5월 이후 이 비용은 하락하기 시작했다.
셋째, 초대규모 기업의 자유 현금흐름 상황. 최근 절대적으로는 여전히 높은 수준이지만, 악화 추세를 보이고 있다.
넷째, '메타버스 순간'의 출현. 즉 어떤 AI 기업이 중대 프로젝트를 발표한 후 오히려 주가가 하락하는 현상. 이는 시장 심리 전환의 명확한 표지가 될 것이다.
투자자들에게 BCA Research는 현재 '적정 방어' 전략을 취할 것을 권고한다. 단기(3개월)에는 주식을 중립적으로 배분하고, 중기(12개월)에는 주식을 다소 낮게 배분하며, 앞으로 몇 개월 내 방어 수위를 더 높여야 한다.
구체적으로 앞서 언급한 네 가지 선행 지표를 면밀히 추적하고, 투자 지출이 명확히 감소한 후에야 수동적으로 조정하는 일을 피해야 한다. 동시에 방어적 섹터와 우량 채권에 주목하여 AI 관련 자산의 급격한 변동성에 대응할 수 있도록 헤지를 고려해야 한다.
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