산업 혁명은 언제나 비슷한 방식으로 시작된다. 철도도 그랬고 전력망도 그랬고 인터넷도 그랬다. 처음에는 기술 이야기로 시작하지만 결국 그 혁신의 결말은 자본 이야기로 귀결된다. 그리고 지금 AI 역시 같은 길을 걷고 있다. 그 상징적인 장면이 바로 NVIDIA다. 몇 년 사이 엔비디아는 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나로 올라섰고 AI 산업의 중심에 서게 됐다. 구조는 단순하다. 엔비디아가 GPU를 팔면 AI 기업들이 그것을 구매하고 데이터센터 기업들은 그 장비로 클라우드를 구축한다. 그리고 더 큰 모델을 만들기 위해 다시 더 많은 GPU가 필요해진다. 결국 GPU 판매, 데이터센터 건설, AI 모델 개발이라는 세 단계가 서로를 정당화하며 다음 투자를 만들어낸다. 이 과정에서 중요한 점은 돈이 한 방향으로 흐르지 않는다는 것이다. 투자가 수요를 만들고 그 수요가 다시 다음 투자를 정당화한다. AI 산업은 지금 자본이 스스로를 증폭시키는 구조,

지금 금융시장에서 가장 조용하지만 강하게 시장을 압박하고 있는 변수는 사모신용(Private Credit)이다. 표면적으로 보면 문제는 단순해 보인다. 몇몇 펀드에서 환매 요청이 늘고, 일부 자산의 가치가 급락했으며, 은행들이 담보 가치를 재평가하고 있다. 그러나 실제 문제는 자산의 부실이 아니라 자금 구조에 있다. 사모신용 시장은 지난 10년 동안 폭발적으로 성장했다. 은행 규제가 강화되면서 기업 대출의 일부가 은행에서 사모신용 펀드로 이동했기 때문이다. 현재 시장 규모는 약 2조 달러에 달한다고 알려져 있다. 문제는 이 시장의 자본 구조다. 사모신용은 장기 대출을 기반으로 하는 시장이다. 그러나 자금을 공급한 투자자 중 상당수는 분기 환매가 가능한 구조에 들어와 있다. 부유층 PB 자금, BDC, 인터벌 펀드 같은 구조가 대표적이다. 즉 자산은 장기인데 자금은 준유동성이다. 이 구조에서는 한 가지 사건만으로도 문제가 발생할 수 있다. 바로 환

월가에서 가장 영향력 있는 은행가인 제이미 다이먼이 2005~2007년을 다시 꺼낸 것은 단순한 수사가 아니라 신용 사이클 후반부에 대한 경고라는 해석이다. 그는 자산 가격이 높다는 사실이 오히려 리스크를 키운다고 보며, 보이지 않는 곳에서 무리한 레버리지가 쌓이고 있다고 지적한 상황이다. 실제로 텍사스의 서브프라임 자동차 대출사 트리컬러 파산과 퍼스트브랜즈의 숨겨진 부채 문제, 그리고 블루올의 환매 중단은 사모신용 시장 내부의 균열을 드러낸 사건들이다. AI 확산으로 소프트웨어 기업의 진입장벽이 낮아질 수 있다는 ‘SaaS 아포칼립스’ 공포는 해당 섹터에 대규모 익스포저를 가진 사모신용 시장을 더욱 불안하게 만드는 요인이다. 동시에 구조적 변화도 진행 중이다. 금융위기 이후 규제 강화로 브로커딜러의 채권 보유 여력은 크게 줄어들었고, 그 자리를 기업채 ETF가 채운 상태이다. 그러나 ETF는 전통적 유동성 공급자가 아니라 투자자 환매에 따라 기계