저자: Jae, PANews

테크 하드웨어는 빠른 감가상각의 운명을 피하기 어렵지만, AI 칩은 “세대 교체가 빠를수록 가치 하락이 빠르다”는 금융의 철칙을 깨려 하고 있다. GPU 한 장이 금융자산 특성을 갖기 시작하면, 지속적으로 임대료를 창출하고 담보 금융을 받을 수 있으며, 미래 현금흐름에 따라 잔존가치를 계산할 수 있다.

8월 10일, 엔비디아는 아폴로, 블랙록, 블랙스톤 등 월가 6대 기관과 손잡고 최대 5,000억 달러 규모의 AI 인프라 금융 플랫폼을 구축해 이 “컴퓨팅 파워 자산화” 로직을 개념에서 현실로 밀어붙일 계획이다.

사실 최근 반년여 동안 비(非) 하이퍼스케일 클라우드(Neo-Cloud) 시장의 GPU 임대료 가격이 일제히 바닥을 찍고 반등하면서, 자본시장의 컴퓨팅 파워 장기 가치에 대한 할인 기대도 회복됐다.

담보 금융, 임대료 곡선, 중고 잔존가치는 서로 맞물리는 폐쇄 루프를 형성하고 있다. GPU가 담보물로 금융 시스템에 들어가고, 컴퓨팅 파워 임대가 현금흐름을 만들며, 미래 임대료로 채무를 상환한다. 이 순환이 제대로 돌아가면 GPU는 월가의 새로운 표준화 자산이 될 수 있다.

컴퓨팅 파워 자산화 전야: 컴퓨팅 임대료 바닥 반등, GPU가 자산 속성 실현

컴퓨팅 파워 자산화의 전제는 안정적이고 예측 가능한 임대 수익이다. Silicon Data가 발표하는 Neo-Cloud 시장 가격 지수는 뚜렷한 회복 신호를 보내고 있다.

최근 반년여 동안 각 세대 엔비디아 주력 GPU의 시간당 임대료는 모두 강한 바닥 반등 흐름을 보였다. 그중 모델 훈련과 고급 추론의 주력인 H100은 시간당 임대료가 지난해 말 약 2달러의 저점에서 2.72달러로 반등했다. 더 큰 메모리를 탑재하고 긴 컨텍스트 추론에 특화된 H200의 시간당 임대료는 3.29달러에 달한다. 막 출하 단계에 들어선 블랙웰 아키텍처 B200은 초기 생산 능력의 희소성에 힘입어 5.61달러의 높은 수준을 유지하고 있다. 출시된 지 6년이 된 A100조차도 추론 및 파인튜닝 수요에 힘입어 시간당 1.65달러 수준을 장기간 유지하고 있다.

코인베이스 계열 스타트업 B3Labs는 최근 B3IQ를 출시해, 사용자가 엔비디아 GPU를 탑재한 서버를 렌트 후 구매(계약금 30%, 이후 할부) 방식으로 이용할 수 있게 했다. 원금 회수 기간 동안 사용자와 플랫폼은 컴퓨팅 파워 수익을 3:7로 나눈다. 전액을 결제한 뒤 사용자가 컴퓨팅 파워를 계속 임대하기로 선택하면 분배 구조가 역전된다. 사용자가 컴퓨팅 파워를 임대하는 동안 플랫폼도 동시에 수익을 얻는다.

임대료 가격보다 더 중요한 것은 장기 가치 할인 기대의 회복이다. Silicon Data가 36개월 선도 임대료 곡선을 바탕으로 추산한 결과, H100 한 장의 추정 잔존가치는 지난해 10월 약 1만 4,000달러에서 현재 약 2만 달러로 올라섰다. 이는 이론적 추정치일 뿐 중고 시장의 실제 거래 가격은 아니지만, 금융 기관이 GPU를 금융 담보물로 보는 신뢰를 간접적으로 높인다. 특정 장비가 안정적인 현금흐름을 지속해서 창출할 수 있다면, 그것은 자본화의 기반을 갖춘 셈이다.

이론에서 실전으로: 엔비디아, 월가 6대 거물과 5,000억 달러 조성, GPU 담보 금융 등장하나

임대료 곡선의 회복은 엔비디아 CEO 젠슨 황이 제시한 “컴퓨팅 파워 자산화” 비즈니스 모델을 정확히 짚어냈다.

전통적인 자본적 지출(CAPEX) 모델에서 데이터센터 건설은 클라우드 사업자의 현금흐름이나 무담보 회사채에 크게 의존해, 확장 속도가 대차대조표에 제약을 받는다. 젠슨 황의 주장은 GPU가 수명 주기 동안 지속적으로 추론 임대 수익을 창출할 수 있다면, 데이터센터는 여객기·대형 화물선과 같은 생산적 자산의 특징을 가지며, 미래 현금흐름을 담보로 레버리지 금융을 일으킬 수 있다는 것이다.

8월 10일, 이 구상은 실행 단계에 들어섰다. 엔비디아는 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR 등 6대 정상급 금융 기관과 양해각서(MOU)를 체결하고, 전 세계 AI 인프라 구축을 위해 5,000억 달러 이상의 제3자 자본을 조달할 컴퓨팅 파워 금융 플랫폼을 공동 설립한다고 발표했다.

이 금융 구조 설계안에서 일부 대출은 구매한 GPU 장비와 데이터센터 물리 시설을 직접 담보물로 삼는다. 하드웨어의 빠른 감가상각에 대한 금융 기관의 우려를 없애기 위해, 엔비디아는 특정 사례에서 장비 잔존가치를 기준으로 최대 25%의 잔존가치 지원 또는 보증 신용 보강을 제공하기로 약속했다.

Neo-Cloud 업체는 컴퓨팅 파워 임대의 미래 수익으로 채무를 상환할 수 있어, “담보 금융 → GPU 구매 → 컴퓨팅 파워 임대 → 원리금 상환”으로 이어지는 금융 폐쇄 루프를 형성한다.

실제로 이 모델에는 이미 선구자가 있었다. 2023년 8월, CoreWeave는 자사의 H100 클러스터를 블랙스톤과 Magnetar Capital에 담보로 맡기고 23억 달러의 부채 금융을 조달했다.

8월 12일 CoreWeave의 재무 데이터에 따르면, 2분기 실적이 전반적으로 기대치를 웃돌아 시장의 컴퓨팅 파워 수요 폭발을 확인시켰다. 실적 발표 이후 주가는 누적 약 18% 상승했다. 지난해 3월 상장 이후 CoreWeave의 주가는 실제로 1.65배 이상 올랐다.

엔비디아가 주도하는 5,000억 달러 금융 플랫폼의 의미는 개별 사례 차원의 탐색을 업계 전반의 표준화된 금융 도구로 바꾸는 데 있다. 이는 Neo-Cloud 업체의 자금 조달 비용을 크게 낮추고, 더 많은 자금을 AI 인프라 영역으로 끌어들여 GPU 주문 수요를 다시 키운다.

이 금융 플랫폼의 출시는 AI 인프라가 “자산 집약적 사업”에서 “금융화 확장”으로 넘어가는 분수령이 될 수 있다. 엔비디아는 더 많은 칩을 팔고, 금융 기관은 AI 인프라 투자 수익을 얻고, Neo-Cloud 업체는 사업 확장의 실탄을 확보하며, 3자가 함께 컴퓨팅 파워 자산화의 플라이휠을 돌린다.

하드웨어 잔존가치 논쟁 점화: 중고 시장은 할인, 추론 수요가 수명 연장

5,000억 달러 금융 스토리 아래에서도 이견은 멈춘 적이 없다. 이견의 초점은 컴퓨팅 파워 자산화의 근간, 즉 GPU의 실제 경제적 수명은 과연 얼마나 되는지, 잔존가치 추정은 신뢰할 수 있는지에 있다.

반대 측 의견: 하드웨어 감가상각이 예상보다 훨씬 빠르다

반대파의 근거는 중고 시장의 실제 거래 데이터와 기업의 회계 장부 조정에서 나온다.

Silicon Data의 중고 거래 데이터에 따르면, 사용 3년 안팎의 중고 H100 매물 가격은 신품 최고가의 20~30%에 불과하며, 중고 시장의 유동성이 제한적이라 실제 거래가는 종종 추가로 할인된다. 현금화 관점에서 GPU의 하드웨어 감가상각 속도는 여전히 높다.

기업 측 움직임도 이런 우려를 키운다. 지난해 초 아마존은 서버와 네트워크 장비의 감가상각 연한을 6년에서 5년으로 단축했다. 이 한 조치만으로 재무제표상 감가상각비가 14억 달러 증가했으며, 그 이면에는 AI 하드웨어의 가속화된 세대 교체가 자리한다. 유명 공매도 투자자 마이클 버리는 주류 클라우드 업체의 재무제표가 AI 칩의 감가상각 속도를 심각하게 과소평가하고 있어, 거대한 자산 가치 하락 위험을 숨기고 있다고 직격했다.

보수파는 장기 임대료를 할인해 산출한 “장부상 잔존가치”와 중고 시장의 거래 가격은 서로 다른 문제라고 본다. 기술 경로에서 세대적 도약이 나타나면, 고급 GPU의 담보 가치는 빠르게 붕괴할 수 있다.

찬성 측 의견: 추론 수요가 경제적 수명을 재편

지지파는 시장의 2차적 판단에 오류가 있다고 지적한다. 외부에서는 GPU의 “훈련 부문”과 “추론 부문”의 경제적 가치를 흔히 혼동한다.

물론 블랙웰 등 차세대 아키텍처는 훈련 부문에서 기존 아키텍처에 영향을 주고 구형 칩이 고급 훈련 시장에서 퇴출되게 하지만, 상용화로 인한 추론 수요 폭발이 GPU의 경제적 수명을 크게 늘리고 있다.

가장 전형적인 사례가 A100이다. 출시 6년이 지나 이미 고급 훈련 시장에서는 퇴출됐지만, 모델 추론, 저비용 파인튜닝, 특정 분야 연산 등에서 여전히 안정적인 임대 가격과 왕성한 수요를 유지하고 있어, 단위 경제성과 실용 가치가 크게 훼손되지 않았다. 이는 구형 GPU가 차세대 제품에 곧바로 도태되는 것이 아니라 추론 시장으로 내려가 계속 현금흐름을 창출한다는 뜻이다.

간단히 말해 GPU의 “실제 경제적 수명”은 시장이 가정하는 2~3년보다 훨씬 길다. 지속적으로 성장하는 추론 수요가 기술 감가상각에 따른 명목상 가치 하락을 상쇄할 것이다.

컴퓨팅 파워 자산화는 이제 중요한 단계에 접어들고 있다. 산업 가속의 연료가 될 수도 있고, 시스템적 위험의 원천이 될 수도 있다. GPU 임대료 반등은 단기적 지지를 제공하고, 추론 수요는 장기적 상상력을 제공하지만, 기술 반복 속도는 자산 가치 평가 위에 드리워진 다모클레스의 칼로 남는다. 따라서 컴퓨팅 파워 자산화는 AI 인프라 확장의 새로운 레버리지가 될 수도, 위험 전이의 새로운 진입구가 될 수도 있다.

실리콘밸리와 월가가 함께 벌이는 이 대형 베팅에서, 컴퓨팅 파워의 경제적 수명과 잔존가치 할인을 더 정밀하게 측정하는 쪽이 다음 단계 AI 인프라의 가격 결정권을 쥐게 될 것이다.

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