AI와 관련 인프라에 막대한 투자를 진행하고 있는 미국 주요 기술 기업 5곳이 약 1조 6,500억 달러 규모의 숨겨진 부채(hidden debt) 를 보유하고 있다는 분석이 나왔다.
이 수치는 기업의 재무제표에서 대차대조표(balance sheet)에 직접 표시되지 않고, 분기 재무 보고서의 주석 형태로 공개된 금액이다. Nikkei Asia에 따르면, 이는 공식적으로 기록된 부채 규모인 1조 3,500억 달러보다도 높은 수준으로, 향후 숨겨진 부채 규모가 실제로 반영될 경우 투자자들이 예상하지 못한 영향을 받을 가능성이 있다.
보도에 따르면 Meta는 장부상 부채 대비 미공개 부채 비율이 특히 높은 기업으로 나타났다. Meta는 대차대조표에 기록된 1,400억 달러 규모의 부채 외에도, 별도로 공개된 4,200억 달러 규모의 미기록 부채를 보유한 것으로 알려졌다.
또한 Oracle 역시 막대한 규모의 숨겨진 부채를 보유한 것으로 전해졌다. Oracle의 미공개 부채 규모는 약 2,733억 달러로 추정되며, 이는 2022년 당시 숨겨진 부채 규모와 비교하면 2,900% 증가한 수준이다.
다만 이러한 내용은 일반적인 의미의 ‘숨겨진 부채’와는 다르며, 실제로는 회계 기준상 허용되는 정상적인 회계 처리 방식이다.
이러한 ‘숨겨진 부채’는 이미 체결됐지만 아직 실제 효력이 발생하지 않은 장기 계약에서 발생하는 잠재적 지급 의무를 의미한다. Nikkei는 이러한 대부분의 계약이 데이터센터 운영업체에 지급하기로 약속한 수십억 달러 규모의 비용과 관련 있다고 설명했다.
현재 AI 경쟁이 치열해지면서 많은 하이퍼스케일 기업들은 데이터센터 운영업체와 대규모 계약 및 협약을 체결하고 있다. 이는 프로젝트가 실제 가동되면 발생하는 컴퓨팅 자원 사용 비용을 지불하겠다는 약속이며, 향후 AI 인프라 확대 과정에서 기업들의 재무 부담으로 작용할 수 있다.
어떤 기관이든 제공받은 서비스나 상품에 대해 비용 지급을 약속했다면 일반적으로 이를 부채(liability) 로 표시해야 한다. 하지만 현재 해당 데이터센터들이 아직 운영을 시작하지 않았기 때문에, 이러한 계약들은 현재 시점에서는 장부 외(off-the-books) 항목으로 처리되고 있다.
그러나 이 프로젝트들이 실제 가동되면, 빅테크 기업들이 체결한 계약은 효력을 발휘하게 된다. 이후 해당 기업들은 데이터센터가 제공하는 컴퓨팅 자원에 대한 비용을 반드시 지불해야 하며, 실제 수요가 존재하는지 여부와 관계없이 비용 부담이 발생한다.
그럼에도 이러한 기술 기업들이 단순히 미래 계약에 막대한 자금을 투입하는 것은 아니다.보도에 따르면 Alphabet, Amazon, Microsoft는 아직 제공되지 않았지만 향후 제공될 예정인 클라우드 서비스 계약 잔고(backlog)를 합쳐 1조 4,500억 달러 규모로 보유하고 있다. 이는 아직 서비스가 제공되지 않았고, 비용도 지급되지 않은 계약 물량을 의미한다.
또한 Amazon Web Services(AWS) CEO Matt Garman은 해당 매체와의 인터뷰에서 회사가 진행 중인 투자가 “투기적인 것이 아니다(not speculative)”라고 설명했다. 이러한 방식은 고객 계약을 통해 수요를 확보한 뒤, 장기 데이터센터 계약을 체결해 필요한 컴퓨팅 자원을 확보하는 전략으로 볼 수 있다.
하지만 동시에 이러한 구조는 빅테크 기업들에게 막대한 위험 요소를 안겨준다. 만약 예상했던 수요가 실제로 발생하지 않는다면, 기업들은 서비스를 판매할 고객이 없는 상황에서도 사용하지 않는 컴퓨팅 자원 비용을 계속 지불해야 하는 상황에 놓일 수 있다. 더 우려되는 점은 Nikkei가 지적한 것처럼, 이러한 투자 지출 규모가 현재 기업들의 수익 규모를 넘어서는 수준이라는 것이다. 이에 따라 대형 기술 기업들은 점점 더 회사채 발행과 신규 주식 발행 등을 통해 자금을 조달하는 비중을 높이고 있다.
AI 컴퓨팅 수요가 증가하고 있는 것은 사실이지만, AI 기술은 여전히 비교적 새롭고 검증 과정에 있는 분야다. 일부 전문가들은 AI 산업이 거품으로 이어지지 않으려면 더 많은 사람들이 실제 혜택을 얻을 수 있어야 한다고 지적한다. 또한 거의 모든 분야에 AI를 적용하려는 흐름을 의미하는 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’ 현상으로 인해 일부 기업들은 예상보다 빠르게 AI 비용 부담을 경험하고 있다.
특히 에이전트형 AI(agentic AI) 는 일부 기업의 연간 AI 예산을 불과 몇 주 만에 소진시키는 사례도 나타나고 있다. 이 때문에 일부 기업들은 AI 사용량을 줄이거나, 비용이 더 저렴한 중국산 AI 모델로 전환하는 움직임도 보이고 있다. 이러한 불확실성과 함께, 기술 기업들이 이러한 잠재적 의무를 ‘숨겨진 부채’ 형태로 처리하는 방식은 우려를 키우고 있다. 실제 장기 부담보다 기업의 재무 상태가 더 안정적으로 보일 수 있기 때문이다.
이번 사례가 이러한 회계 처리 방식의 첫 사례는 아니다. 해당 매체는 과거 Enron(엔론)의 2001년 붕괴 사례를 언급했다. 당시 Enron은 특수목적법인(SPE)을 활용해 문제가 있는 자산을 숨기고, 거래 계약에서 발생하지 않은 예상 수익을 현재 손익계산서에 반영하면서 문제가 발생했다.
다만 현재 빅테크 기업들이 부진한 자산을 대차대조표 밖으로 숨기거나 사기 행위를 저지르고 있다는 의미는 아니다. 그러나 전문가들이 우려하는 부분은 향후 발생할 의무를 비슷한 방식으로 표시하고 있다는 점이다. 이러한 계약들은 회계상 엄밀히 말하면 부채가 아닐 수 있지만, 실제 경제적 관점에서는 부채와 유사한 방식으로 작동한다. 그리고 바로 이러한 보고 방식이 일부 전문가들에게 우려를 불러일으키고 있다.
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