[안광섭 AI 진테제] 은행대출, 美中은 GPU와 토큰이 결정...한국은?
AI역사에서 2026년 8월 14일도 주목해야 할 듯 하다. 이날, 광저우시 하이주구 은행 세 곳이 같은 이름의 금융상품을 나란히 내놨다. 이른바 '토큰 대출(Token贷)'이다. 중국은행 광저우분행이 내놓은 상품의 여신 심사 기준은 이렇다. 기업이 산출하고 소비한 토큰의 양, 연산 서비스 계약의 가치, 그 사업에서 발생한 매출채권, 토큰 수수료 정산량. 이 네 가지를 근거로 최장 3년, 최고 3000만 위안(약 58억 원)까지 빌려준다. 시범 단계에서 이미 6개 기업에 2800만 위안이 집행됐다. 규모만 보면 작은 뉴스다. 55억 원짜리 지방 파일럿이다. 그런데 필자는 이 뉴스를 지난 몇 달 사이 본 AI 관련 소식 가운데 가장 구조적인 변화로 읽는다. 은행이 AI 기업에 돈을 빌려줄 때 무엇을 보는지가 바뀌었기 때문이다. 필자는 지난 회에서 독파모(독자 파운데이션 모델) 2차 평가를 다루며 "무엇을 재느냐가 결국 무엇을 만드느냐를 결정한다"고 썼다. 그때 재는 주체는 정부와 벤치마크였다. 이제 새로운 측정자가 등장했다. 은행이다. 그리고 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐는 벤치마크 점수보다 훨씬 직접적으로, 어떤 회사가 살아남는지를 결정한다. GPU를 담보로 잡다...코어히브, 3년전 H100 담보 23억달러 빌려 미국의 답은 3년 전에 나왔다. 2023년 8월, 당시만 해도 낯선 이름이던 코어위브(CoreWeave)가 엔비디아 H100 GPU를 담보로 23억 달러를 빌렸다. 마그네타 캐피털과 블랙스톤이 주선한 이 대출은 GPU가 담보물로 쓰인 첫 사례였다. 3년이 채 지나지 않은 지금 코어위브의 총부채는 210억 달러를 넘는다. 2024년에는 80억 달러 미만이었다. 구조는 그 사이 훨씬 정교해졌다. 2026년 8월 말 램다(Lambda)가 조달한 9억2600만 달러 규모 대출이 최근 형태를 보여준다. GPU 실물과 그 GPU가 만들어낼 계약 현금흐름을 특수목적법인(SPV)에 함께 넣고, 이를 담보로 빌린다. 만기는 2030년 말이고, 상환 일정은 GPU의 사용 연한에 맞춰 설계됐다. 무디스는 이 대출에 투자등급인 Baa2를 매겼다. 민간 GPU 클라우드 사업자가 발행한 대출이 투자등급을 받은 첫 사례다. 사실상 발전소나 항만 같은 인프라 프로젝트 파이낸싱의 문법이 GPU에 그대로 적용된 것이다. 이 문법에서 담보물은 기계다. 그리고 신용의 진짜 근거는 기계 자체가 아니라, 그 기계를 누가 쓰기로 계약했느냐에 있다. 램다의 대출은 투자등급 고객의 장기 계약을 전제로 성립했다. 코어위브의 SPV 대출 계약 역시 대형 고객과의 계약 존재를 조건으로 건다. 즉 미국식 연산력 금융은 공급자에게 돈을 빌려주되, 그 공급자 뒤에 서 있는 대형 수요자의 신용을 보고 빌려주는 구조다. 여기서 문제가 생긴다. 대형 오프테이크(offtake, 장기 구매 약정) 계약을 확보할 수 있는 사업자는 소수다. 신용등급이 없는 중소 구매자는 GPU를 살 돈은 있어도 그 구매를 담보로 인정해 줄 채권자를 찾지 못한다. 반도체 분석 기관 세미애널리시스(SemiAnalysis)는 2026년 7월 보고서에서 엔비디아가 이 공백을 직접 메우기 시작했다고 지적했다. 소형 GPU 클라우드 대출과 데이터센터 임차 계약에 엔비디아가 보증을 서는 것이다. 보고서는 이를 두고 엔비디아가 사실상 중앙은행 역할을 하고 있다고 표현했다. 칩을 파는 회사가 칩을 살 돈의 신용까지 보증하는 구조가 얼마나 지속 가능한지는 별도의 질문이다. 다만 여기서 확인할 것은 하나다. 미국식 담보 문법은 위에서 아래로 흐르고, 아래까지 닿지 못한 구간을 공급자가 자기 신용으로 억지로 메우고 있다. 담보 문법 바꾼 중국...GPU가 아니라 계량기 '눈금'을 담보로 중국의 답은 담보물 자체를 바꿨다. GPU가 아니라 계량기 눈금이다. 하이주구의 토큰 대출은 세 개의 하위 상품으로 나뉜다. 연산력 공급 기업, 응용 기업, 서비스 기업이 각각 대상이다. 눈에 띄는 것은 응용 기업이 명시적으로 포함됐다는 점이다. 재련사(财联社)가 인용한 베이징의 한 증권사 은행 담당 애널리스트는 이 상품의 대상이 중소기업이라는 점에서, 연산력 금융이 하드웨어 담보 대출에서 AI 응용형 기업을 위한 신용상품으로 확장됐다는 의미라고 해석했다. 정확한 독해다. 미국식 문법에서 가장 마지막까지 신용이 닿지 않던 구간, 즉 GPU를 소유하지 않고 토큰을 사서 쓰는 기업이 이 상품의 첫 번째 고객이다. 이 전환은 하루아침에 나온 것이 아니다. 광저우 지역 매체 21세기경제보도에 따르면 하이주구는 발표 전 3개월간 플랫폼 사업자, 서비스 기업, 은행을 함께 묶어 업종을 보고 기업을 돌며 상품을 다듬었다. 그 과정에서 은행의 리스크 관리 논리가 '자산을 보는 것'에서 토큰 소비량, 플랫폼 자격, 회수 진도, 상류 고객, 데이터 흐름을 종합해 보는 쪽으로 옮겨갔다. 같은 날 하이주구는 '토큰 경제 8조'라는 이름의 지원책도 함께 내놨다. 토큰 기반 사업으로 받은 은행 대출에 이자를 보조하고, 기업당 연간 최고 200만 위안까지 지원한다. 데이터를 가르치는 입장에서 이 설계의 핵심을 짚자면, 토큰 소비량은 재무제표에 없는 숫자라는 점이다. 그런데 이 숫자는 조작이 어렵고, 실시간이며, 기업이 실제로 무언가를 돌리고 있는지를 매출보다 먼저 보여준다. 증권일보 보도에 따르면 신청 기업은 연산 플랫폼 청구서와 토큰 호출 명세를 제출해야 하고, 상류 연산력 구매 계약과 하류 고객 서비스 계약을 함께 낸다. 은행은 이 세 가지를 맞춰 보면 기업이 실제로 토큰을 사서, 무언가를 만들어, 누군가에게 팔고 있는지를 확인할 수 있다. 자산이 아니라 흐름을 보는 심사다. 물론 한계는 분명하다. 같은 보도에서 전문가들은 토큰 소비 데이터를 뒷받침할 데이터 인프라, 리스크 관리 방법론, 감독 체계가 아직 건설 중이라고 지적했다. 토큰을 많이 태운다고 좋은 사업은 아니다. 중국 정부가 밝힌 일평균 토큰 호출량은 2026년 3월 기준 140조 개로, 2024년 초 1000억 개에서 1400배 늘었다. 이 숫자는 관방 통계라 독립 검증이 어렵고, 설령 정확하더라도 그 안에 얼마나 많은 무의미한 호출이 섞여 있는지는 아무도 모른다. 55억 원짜리 파일럿이 실제 신용 체계로 자리 잡을지는 지켜봐야 한다. 그럼에도 방향은 분명하다. 중국은 신용을 위에서 아래로 흘리는 대신, 아래에서 위로 읽으려 하고 있다. 美中 다른 행보: 미국은 공급측 자산을, 중국은 수요측 사용량을 담보로 정리하면 이렇다. 미국식은 공급측 자산 담보다. GPU와 전력, 그리고 그 뒤의 대형 계약을 본다. 중국식은 수요측 사용량 담보다. 토큰 소비량과 그 앞뒤의 거래 흐름을 본다. 둘 다 '연산력 금융'이라 불리지만 돈이 흘러가는 방향이 반대다. 20년 넘게 GTM(Go-To-Market) 전략을 다뤄온 관점에서 보면, 이 차이는 금융 기법의 차이가 아니라 어떤 생태계를 키울 것인지에 대한 선택의 차이다. 공급측 담보는 데이터센터를 빨리 짓게 한다. 그러나 그 데이터센터를 채울 응용 기업의 자금 조달 문제는 풀지 않는다. 수요측 담보는 반대로 응용 기업의 운전자금 문제를 풀지만, 그 기업이 쓸 연산력이 어디서 오는지는 묻지 않는다. 미국은 짓는 쪽에, 중국은 쓰는 쪽에 신용을 걸었다. 이 구도에서 2026년 5월 6일의 한 계약이 흥미로운 좌표를 차지한다. 앤스로픽이 스페이스X와 맺은 콜로서스(Colossus) 1 임차 계약이다. 멤피스에 있는 이 데이터센터는 엔비디아 GPU 22만 장, 전력 300MW 규모로, 원래 xAI가 자사 모델 그록을 학습시키려고 지은 시설이다. 그런데 스페이스X의 기업공개 신고서(S-1)로 드러난 계약 조건은 앤스로픽이 2029년 5월까지 월 12억5000만 달러, 총 400억 달러 이상을 지불하는 것이었다. 앤스로픽의 2026년 4월 연환산 매출이 300억 달러대이니, 계약 하나가 매출의 절반을 가져간다. 주목할 것은 계약 상대다. 일론 머스크는 2026년 2월까지도 앤스로픽을 서구 문명을 증오하는 회사라고 공개적으로 비난했다. 그 회사에 자기 슈퍼컴퓨터를 통째로, 3년간, 독점으로 빌려줬다. 디인포메이션 보도에 따르면 계약 직전 콜로서스 1의 가동률은 11% 수준이었다. 이념보다 가동률이 이겼다. 연산력은 이제 신념의 대상이 아니라 회수해야 할 자본이고, 놀고 있는 자본은 적에게라도 빌려주는 것이 합리적이다. 앤스로픽은 이 용량을 유료 구독자의 사용 한도를 늘리는 데 쓰겠다고 밝혔다. 공급측 자산이 수요측 사용량으로 바뀌는 순간이 이 계약 안에 들어 있다. 한국은 무엇을 담보로 인정하는가 이제 한국을 보자. 필자가 확인한 범위에서, 국내 은행 가운데 토큰 소비량이나 GPU 실물을 여신 심사의 명시적 근거로 삼는 상품은 없다. 미국식 공급측 담보도, 중국식 수요측 담보도 아직 없다. 국내에서도 최근 여러 기업들의 IPO 준비 소식이 들려온다 상장 주관사 선정 소식도 들려온다. AI DC 부지와 인가, 오퍼레이팅을 도우며 금융기관 및 국내 스타트업부터 기존 플레이어들을 만나도 위와 같은 형태의 담보는 엄두도 못낸다. 그렇다면 한국 AI 기업의 신용은 지금 무엇이 결정하는가. 정부 공고다. 독파모에 선정됐는지, NIA 데이터 구축 사업을 땄는지, 어느 바우처 사업의 공급 기업으로 등록됐는지가 투자자와 은행이 읽는 신용의 언어다. 이것은 기업의 잘못이 아니다. 시장이 읽어줄 다른 언어가 없기 때문이다. 문제는 그 언어가 기업을 어디로 향하게 하느냐다. 은행이 토큰 소비량을 본다면 기업은 토큰을 더 태울 고객을 찾는다. 은행이 GPU 계약을 본다면 기업은 장기 고객을 확보하러 나선다. 은행이 정부 선정 여부를 본다면 기업은 다음 공고를 본다. 신용의 언어는 곧 기업의 시선을 결정한다. 지난회에서 필자는 3차 평가가 "당신 모델은 몇 점입니까"가 아니라 "당신 모델을 지난달 몇 곳이 실제로 서빙했습니까"를 물어야 한다고 썼다. 광저우의 은행이 하고 있는 일이 정확히 그것이다. 다만 묻는 주체가 정부가 아니라 은행이고, 답의 대가가 점수가 아니라 신용 한도라는 점이 다르다. 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐가 그 시선의 방향 정해 미국은 기계를, 중국은 계량기를 담보로 잡기 시작했다. 물론, 어느 쪽이 옳은지는 아직 모른다. GPU는 빠르게 감가되고, 토큰은 쉽게 부풀려진다. 두 문법 모두 아직 검증되지 않은 가정 위에 서 있다. 그러나 한 가지는 분명하다. 두 나라 모두 AI기업의 신용을 재무제표 바깥에서 읽기 시작했다. 공장도 설비도 없는 회사가 무엇을 하고 있는지를, 그 회사가 만들어내는 흐름으로 판단하기 시작했다. 한국의 금융이 그 흐름을 읽을 언어를 갖추지 못하는 동안, 국내 AI 기업이 볼 수 있는 곳은 다음 공고뿐이다. 시장을 보고 있으면 자산이 되고, 공고를 보고 있으면 소모된다. 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐가 그 시선의 방향을 정한다. ◆ 필자 안광섭은… 세종대학교 경영학과 겸임교수이자 INLEVEL9(인레벨나인) 전략 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 기업의 AI 도입과 전환, 시장 진입과 GTM 전략 컨설팅을 이끌고 있다. 넥슨, 한화생명, 노션 한국 론칭, 카카오브레인 AI 제품, 감마 GTM 전략을 거치며 제품과 시장, 기술과 사람 사이의 간격을 줄이는 일을 해왔다. 인간과 AI가 오래 함께 일할 때 무엇을 기억하고 무엇을 잊어야 하는지를 연구한다. 장기 대화형 AI의 기억 아키텍처를 다룬 'HEMA-2' 논문이 한국인공지능학회에 채택됐고, 에이전틱 AI 제품의 신뢰 붕괴를 분석한 논문을 JAIH에 발표했다. 매일 글로벌 AI 논문을 선별하는 Daily Arxiv를 운영한다. 지은 책 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'는 2026년 세종도서 교양부문 우수도서에 선정됐다. 기술·경제·인문을 교차해 읽는 뉴스레터 INLEVEL9 Letter(https://letter.inlevel9.com/)를 매일 오전 11시에 발행한다.
