🔹신용평가사도 Hyperscaler에 인내심을 잃어가고 있나? [FT]
» S&P Global Ratings는 미국 6대 hyperscaler의 AI 설비투자가 예상보다 빠르게 증가하고 자금조달 구조도 복잡해지는 반면, 투자수익이 실적으로 연결되기까지는 상당한 시간이 필요하다고 평가. 지난 1년간 미국 민간부문 경제성장의 약 절반이 AI 관련 활동에서 발생했으며, 이들 기업의 2030년까지 5년간 누적 투자액은 7조달러를 넘어설 것으로 추정
» 문제는 AI 투자수익률이 신용평가의 핵심 변수임에도 주요 hyperscaler가 이를 구체적으로 공개하지 않고 있다는 부분. 이에 S&P는 대규모 AI 투자가 장기적으로 EBITDA 증가로 이어질 것이라는 가정을 기본 시나리오로 적용하고 있지만, 실제 이익 증가가 기대에 미치지 못하면 신용등급 하향 압력이 빠르게 확대될 수 있다고 지적
» 기업별로는 Alphabet의 재무적 여력이 가장 큰 반면, Amazon은 조정 레버리지가 2027년 AA 등급 하향 기준인 1.5배를 넘어설 것으로 예상. Oracle도 2027~2028년 약 4.4배까지 상승해 BBB- 등급 하향 기준인 4.5배에 근접. Oracle은 한 단계만 하향돼도 투기등급으로 편입되며, 약 1,170억달러 규모의 달러채권이 투자등급 지수에서 이탈할 수 있어 시장 충격이 상대적으로 클 전망
» Meta와 Microsoft는 전망 기간 등급 하향 기준을 넘지 않을 것으로 예상되지만, Microsoft는 AAA 등급을 유지하기 위해 높은 EBITDA 성장이 필요. SpaceX 역시 레버리지 기준에는 여유가 있지만, 향후 가파른 실적 증가가 실제로 나타나야 현재 등급을 안정적으로 유지 가능
» S&P는 설비투자 증가가 투자수익률 개선을 앞서는 현상과 데이터센터 장비의 빠른 감가상각, 3~5년의 고객 계약 기간과 20년 이상인 데이터센터 내용연수 간 불일치를 주요 위험으로 제시. 저가형 오픈소스 AI 모델의 확산과 과잉 설비 구축, 순환적 자금조달에 따른 매출 부풀림 가능성도 불확실성으로 지목
» 특히 리스, 전력구매계약, 반도체 금융, 자산가치 보증 및 지분투자 등이 기업 간에 복잡하게 연결돼 있어 AI 수요가 둔화되면 특정 기업의 부실이 생태계 전반으로 확산될 여지가 존재. 결국 핵심은 AI 투자 규모가 아니라 이를 상회하는 EBITDA와 현금흐름을 창출할 수 있는지이며, 수익화가 지연될 경우 hyperscaler의 신용등급뿐만 아니라 미국 주식·회사채·데이터센터·전력 시장의 변동성도 확대될 가능성
Are credit rating agencies getting fed up with hyperscalers?
https://giftarticle.ft.com/giftarticle/actions/redeem/6338e0d1-1f13-41ff-9007-27996e185123
September 6, 2026 1.4K 30
