AI 인프라 10조3000억달러 투자…2032년 매출 3조7000억달러 필요

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미국 AI 인프라 투자 규모가 2032년까지 10조3000억달러에 이를 경우, 10% 투자수익률과 50% 영업현금흐름 마진을 충족하려면 연간 3조7000억달러 매출이 필요하다는 분석이 나왔다. 미국 AI 인프라에 2025~2032년 약 10조3000억달러(약 1경3977조원)를 투자하려면 2032년 연간 3조7000억달러(약 5021조원)의 매출이 필요하다는 분석이 나왔다. 이는 AI 산업의 확정 매출 전망이 아니라 투자수익률과 영업현금흐름 마진을 전제로 산출한 필요 매출이다. 스테인 판 니우베르버그(Stijn Van Nieuwerburgh) 컬럼비아대학교 부동산학 교수는 브루킹스 페이퍼스 온 이코노믹 액티비티(BPEA) 보고서에서 미국 AI 인프라 투자 규모를 추산했다. 브루킹스 보고서는 연평균 투자 규모가 미국 GDP의 3.63%에 해당할 수 있다고 설명했다.

보고서는 이 투자 규모가 철도·고속도로·전력화·통신망 구축 등 과거 대규모 투자 붐보다 경제 규모 대비 클 수 있다고 분석했다.

이 조건을 충족하려면 2032년 연간 매출 3조7000억달러가 필요하다는 계산이다. 보고서는 오픈AI와 앤트로픽의 연간 합산 매출을 약 1000억달러(약 135조7000억원)로 놓고, 이를 2032년 3조7250억달러(약 5055조원)까지 늘리려면 연평균 약 80%의 성장이 필요하다고 설명했다. 이 수치 역시 AI 산업 전체의 확정 전망이 아니라 투자·수익성 가정에 따른 필요 매출이다. AI 데이터센터 투자와 전력망 병목을 다룬 본지 보도 에서도 투자 범위가 데이터센터를 넘어 전력 생산·송전망과 냉각 설비로 확대될 수 있다는 분석이 소개됐다. 다만 수요 둔화, GPU 기술의 빠른 노후화, 전력·송전망·인허가 지연, 소수 임차인 의존이 동시에 발생하면 데이터센터 사업자와 대출기관, 인프라 투자자 사이에서 위험이 전이될 수 있다고 설명했다.

결국 AI 데이터센터 투자의 경제성은 매출 성장률뿐 아니라 가동률, 자금조달 비용, GPU 잔존가치, 전력 인프라 확보 여부를 함께 따져야 한다.