엔비디아의 새로운 계획은 인공지능 데이터센터 건설을 위해 최대 5,000억 달러를 조달하는 데 그치지 않는다. 그보다 더 깊은 핵심은 그래픽처리장치가 노후화됨에 따라 이를 위한 2차 시장을 만들려는 시도다. 이를 통해 칩이 빠르게 가치를 잃지 않고 계속 자금을 유치하고 활용될 수 있도록 하려는 것이다.
엔비디아는 이번 주 Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR이 인공지능 데이터센터 건설에 최대 5,000억 달러를 제공하기로 약속할 준비가 되어 있다고 발표했다. 그러나 엔비디아는 이 대형 금융기관들을 설득하기 위해 거래에서 담보로 사용되는 자사 칩의 가치를 자체 자금으로 보장하기로 합의했다.
칩 가치 보장
계획에 따라 담보로 사용된 그래픽처리장치가 예상 가치를 유지하지 못할 경우 엔비디아가 그 차액의 최대 25%를 부담한다. 데이터센터 소유자가 대출금을 상환하지 못해 대출기관이 자산을 청산해야 하고, 칩이 장부에 기록된 가격을 실현하지 못하면 엔비디아가 이 한도 내에서 손실의 일부를 지급한다.
TechCrunch의 스타트업·벤처투자 부문 편집자인 줄리 보트는 이 조치가 이례적이면서도 영리하고 동시에 위험하다고 본다. 이 계획은 채권시장을 우려하게 했고, 결국 엔비디아 최고경영자 젠슨 황은 X와 경제 전문 매체를 통해 회사의 위험 부담 범위를 설명해야 했다.
위험 요인 중 하나는 금융기관들이 ‘역방향 위험’이라고 부르는 것이다. 엔비디아의 의무는 자사 칩에 대한 수요가 약해지는 시기에 증가할 수 있으며, 이는 회사의 매출에도 압력을 가할 수 있는 시나리오다.
재사용 가능한 인프라에 대한 베팅
이 계획은 데이터센터 자금 조달과 엔비디아 장비가 노후화된 이후에도 해당 장비에 대한 수요를 유지하는 일을 연결한다. 분석에 따르면 황은 광범위한 중고 장비 생태계가 형성되기를 원한다. 이를 통해 스타트업, 기업, 연구자들이 각기 다른 인공지능 수요에 적합한 다양한 종류의 장비에 접근할 수 있게 하려는 것이다.
황은 엔비디아 서버를 ‘인공지능 공장’이라고 부르며, 이를 개인용 컴퓨터와 같은 빠르게 소비되는 자산이 아니라 철도나 항공사에 비유한다. 그의 관점에 따르면 수요가 변할 때 컴퓨팅 공장은 다른 고객이나 다른 클라우드, 또는 다른 운영자에게 이전될 수 있다. 잠재적 사용자와 최종 구매자 기반이 이처럼 확대되면 컴퓨팅 역량의 잔존 가치를 보호하는 데 도움이 될 수 있다.
이 구상이 실현된다면 엔비디아는 새로운 아키텍처뿐 아니라 더 오래된 아키텍처가 더 넓은 시장에서 계속 작동할 수 있는 능력에도 관심을 갖게 된다. 보트는 이것이 스타트업, 기업, 연구자들에게 더 저렴한 장비를 사용할 수 있는 영역을 열어줄 수 있다고 본다. 이는 고급 모델과 함께 오픈 웨이트 인공지능 모델을 선택하는 것과 비슷하다.
루슨트 비교와 순환적 자금 조달 위험
루슨트 테크놀로지스와의 비교는 이 계획에 그림자를 드리운다. 루슨트는 통신 장비 공급업체였으며, 고객에게 자사 제품을 구매할 돈을 빌려준 뒤 인터넷 기업 거품과 함께 성장했다가 붕괴했다. 황은 이 비교를 알고 있으며, X에 이번 계획이 독립적이고 장기적인 기관 자본을 인공지능 인프라 시장으로 끌어들여 이러한 우려를 해결하도록 설계됐다고 썼다.
분석에 따르면 이 계획은 루슨트 모델과 다르다. 엔비디아가 자본과 위험의 대부분을 직접 부담하는 것이 아니라, 향후 자사 칩 가치의 일부를 보호하겠다고 약속하면서 다른 기관들을 끌어들이려 하기 때문이다. 그럼에도 엔비디아는 자사 칩을 구매하는 이들에게 계속 수십억 달러를 제공하고 있다. 여기에는 인공지능 연구소 OpenAI와 Anthropic, 그리고 엔비디아 칩을 담보로 사용하는 아이디어를 제시한 신생 클라우드 기업 CoreWeave와 Nebius, Firmus, Lambda가 포함된다. Bloomberg는 엔비디아가 이번 여름 7,500억 달러 규모의 다른 순환적 거래들도 추진하고 있었다고 계산했다.
인공지능 수요는 계속될 것인가?
이 계획은 일부 전통적인 자금 조달 방식이 약화되기 시작한 시점에 나왔다. Oracle과 같은 일부 하이퍼스케일 컴퓨팅 기업은 더 많은 부채를 부담했고, Google과 같은 기업은 새로운 주식을 발행했으며, Meta와 같은 기업은 거액의 현금을 지출했다. 또한 Microsoft 최고경영자 사티아 나델라는 최근 회사의 최신 실적 발표 전화회의에서 ‘1873’을 추천했다. 이 책은 철도 시대의 금융공학과 그에 뒤따른 경제 붕괴를 다룬다.
가장 큰 위험은 수요가 가용 능력을 초과하는 현재의 인공지능 호황이 계속되지 않는 것이다. 소비자와 기업이 사용을 줄이거나, 현재의 인프라를 더 효율적으로 만들거나 그 일부를 구형으로 만드는 기술이 등장할 수 있다. 그렇게 되면 서버와 칩에 대한 수요가 마르고 담보 가치가 하락해 엔비디아는 의무와 매출 양쪽에서 이중 압력을 받게 된다.
보트는 엔비디아의 힘과 회사에 주어진 시간적 여유가 이 시스템 구축을 시도할 기회를 제공한다고 결론 내린다. 계획이 성공하면 인공지능 데이터센터 건설을 위한 새로운 자금 조달원과 노후 장비를 위한 더 넓은 시장이 생긴다. 반면 실패하면 인공지능 수요가 계속될 수 있는 능력에 엔비디아가 더 크게 묶이게 된다.