[디지털투데이 홍진주 기자] 인공지능(AI) 데이터센터 투자 붐이 거세지면서 보험업계와 금융시장이 감당해야 할 리스크도 빠르게 커지고 있다. 초대형 자금이 한곳에 집중되는 구조가 확산되면서, 기존의 보험·대출 모델로는 대응하기 어려운 새로운 위험이 드러나고 있다는 분석이다.

6일 경제매체 CNBC에 따르면, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 빅테크 기업들은 AI 데이터센터 확장을 위해 사모펀드(PE), 사모대출(private credit), 부채 조달을 적극 활용하고 있다. 이 과정에서 투자 구조가 복잡해지고, 보험과 금융 리스크 역시 이전보다 훨씬 정교하게 얽히고 있다는 지적이다.

시장 규모는 이미 초대형 수준이다. 컨설팅사 맥킨지는 글로벌 데이터센터 투자 규모가 2030년까지 약 7조달러에 이를 것으로 전망했다. 실제 거래도 대형화되는 추세다. 엔비디아, MS, 블랙록, 그리고 일론 머스크의 xAI가 참여한 컨소시엄은 데이터센터 기업 ‘얼라인드'(Aligned)를 약 400억달러에 인수하며 시장의 규모를 단적으로 보여줬다.

보험업계가 직면한 첫 번째 문제는 집중 리스크다. 단일 부지에 수십억달러, 많게는 200억달러 이상의 자산이 몰리면서 보험사가 이를 모두 인수하기 어려운 상황이 발생하고 있다. 업계 관계자는 "시설 자체는 안정적이지만, 문제는 규모"라며 "그만한 보험 캐퍼시티를 제공하는 것이 쉽지 않다"고 설명했다. 실제로 2023년까지만 해도 초대형 데이터센터를 합리적인 조건으로 보험에 가입하는 것이 거의 불가능했지만, 최근에는 이런 규모의 프로젝트가 일상적으로 논의되고 있다.

리스크는 건물에만 국한되지 않는다. 데이터센터는 부동산과 첨단 IT 자산이 결합된 형태로, 기존 보험 체계로는 평가가 쉽지 않다. 특히 GPU 등 고가 장비가 설치 전 외부 장소에 보관되는 경우가 늘면서, 소유·운영 주체가 다른 상태에서 발생하는 위험까지 고려해야 한다. 여기에 허리케인이나 강풍 등 자연재해 위험 지역에 대형 시설이 몰릴 경우, 리스크 분산이 어려워지고 보험 비용도 상승할 수 있다.

금융 구조 역시 복잡성이 커지고 있다. 법률업계에서는 AI 데이터센터 투자를 "대차대조표 밖에서 조달되는 초대형 프로젝트"로 규정하며, 수조달러 규모 자금이 투입되는 과정에서 투명성이 부족하다는 우려를 제기한다. 실제로 미국 상원의원들이 빅테크 기업들의 복잡한 부채 구조를 조사해야 한다고 촉구하는 등 정책 리스크도 커지는 분위기다.

특히 최근에는 GPU를 담보로 한 금융 구조가 새로운 쟁점으로 떠올랐다. 데이터센터는 수십 년 운영을 전제로 하지만, 핵심 장비인 GPU의 수명은 약 7년에 불과하다. 이로 인해 장기 자산과 단기 자산이 뒤섞인 ‘미스매치’ 문제가 발생하고 있다. 일부에서는 이를 ‘GPU 부채 러닝머신’이라고 부르며, 지속적인 장비 교체와 재투자가 필요해 구조적으로 불안정할 수 있다고 지적한다.

이 같은 흐름 속에서 GPU를 담보로 자금을 조달하는 사례도 등장했다. AI 인프라 기업 코어위브(CoreWeave)는 GPU 기반 담보 대출을 통해 약 85억달러 규모의 투자등급 거래를 성사시키며 새로운 금융 모델을 제시했다. 다만 전문가들은 이러한 구조가 확산될수록 향후 분쟁 가능성도 커질 수 있다고 경고한다.

AI 데이터센터는 기술 인프라를 넘어, 보험·금융 시스템 전반의 한계를 시험하는 복합 리스크 자산으로 진화하고 있다. 투자 열기는 여전히 뜨겁지만, 그 이면에서는 감당해야 할 위험 또한 빠르게 커지고 있다는 평가다.

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