Nvidia의 110조 원 AI 투자, 텔코 버블의 재현일까? 실체와 위험 요소 분석

Nvidia의 1100억 달러 규모의 OpenAI 투자와 관련해 기술업계는 2000년대 초반 통신버블과의 유사성을 경계하고 있다. 당시 루센트는 고객사에 수십억 달러를 대출하며 장비 판매를 확대했지만, 버블 붕괴와 함께 35억 달러에 달하는 부실채권을 손실로 기록했다. 반면 Nvidia는 2025년 현재 1100억 달러의 직접 투자와 150억 달러 이상의 GPU 기반 대출을 통해 AI 인프라 확장에 나서고 있다. 특히 OpenAI에 대한 1000억 달러 투자는 장비 배치 단계에 따라 분할 지급되며, 대부분의 자금이 다시 Nvidia로 흘러가는 구조다. 비교적 큰 차이점은 고객 기반의 질이다. 루센트의 상위 2개 고객이 전체 매출의 23%를 차지했지만, Nvidia는 상위 2개 고객이 39%를 차지하며 데이터센터 중심의 집중도가 훨씬 높다. 더불어 GPU 기반 대출 시장이 등장했고, 이는 GPU의 가치가 4~6년간 유지된다는 전제에 기반하지만, 실질적인 사용 수명은 1~3년에 불과하다는 분석이 나온다. 구글과 메타의 내부 데이터에 따르면 GPU는 2년 내에 27% 이상 고장나는 것으로 나타났다. 또한 히퍼스케일러들은 SPV(특수목적법인)를 활용해 자산을 회계에서 제외하고 대규모 부채를 유동화하고 있다. 이는 기업의 재무 건전성에 대한 투자자 신뢰를 높이지만, 실제 자산 가치 하락 시 위험이 즉각적으로 전이될 수 있다. 특히 마이크로소프트, 구글, 아마존 등이 자체 AI 가속기 개발을 추진하면서 Nvidia의 의존도가 줄어들 수 있다는 점도 리스크 요소다. 결국, 현재 AI 수요는 클라우드처럼 실질적인 활용이 확산되고 있으며, 40%의 미국 근로자가 AI를 업무에 활용하고 있다. 기술적 실패보다는 통합 문제로 인해 95%의 AI 프로젝트가 성과를 내지 못했지만, 전반적인 생산성 향상과 임금 상승은 긍정적 신호다. Nvidia는 여전히 수익성 있는 거대 기업들과 협력하며, 루센트와 달리 '실제 수요'를 기반으로 한 투자 구조를 유지하고 있다. 그러나 투자 규모와 자산가치의 격차가 지속될 경우, 향후 위험은 여전히 존재한다.