2026년 AI 투자, 금리, 지정학이 한 번에 흔들릴 때

AI 투자 열기, 오라클이 보여준 첫 피로감

AI가 새로운 전기를 맞는다는 말은 이제 식상할 정도입니다. 그런데 이번 블룸버그 대담에서 흥미로운 장면은, AI를 가장 먼저 먹고 크고 있는 빅테크 중 하나인 오라클이 살짝 비틀거리는 순간이었습니다. 매출은 시장 기대를 살짝 밑돌았고, AI 인프라를 위한 설비투자(CapEx)는 예상보다 훨씬 크게 늘었습니다. 그 결과는 단순했습니다. "돈은 미친 듯이 쓰고 있는데, 아직 충분히 못 벌고 있다"는 냉정한 평가였습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. 지금 AI 투자 스토리는 기술의 가능성보다 회계와 현금 흐름의 언어로 서서히 옮겨가고 있다는 점입니다. 초기에야 "GPU 몇 만 장", "데이터센터 몇 기" 같은 규모의 숫자에 시장이 열광합니다. 하지만 일정 시점이 지나면 질문이 바뀝니다. "이 서버 한 대가 실제로 얼마를 벌어들이나?"로 바뀌는 순간부터 투자자들의 시선은 기술이 아니라 단위당 수익성으로 이동합니다.

제 기준에서는 지금이 바로 그 질문이 본격적으로 나오기 시작한 시점입니다. 오라클 사례는 상징적일 뿐입니다. 한동안은 "AI 인프라에 돈을 덜 쓰는 회사"가 아니라 "많이 쓰지만 매출 전환 속도가 느린 회사"부터 차례로 걸러질 가능성이 큽니다. 저라면 한국 시장에서도 GPU, 데이터센터, 클라우드 수혜주라는 이유만으로 프리미엄을 받은 종목은, 2026년까지 '매출 전환 속도'를 따로 모니터링하면서 선별해 볼 것 같습니다.

미국·중국·대만, 그리고 인도라는 새로운 축

이번 스크립트에서 특히 눈에 띄는 장면은 인도입니다. 아마존이 350억 달러, 마이크로소프트가 170억 달러 투자를 약속했고, "인도에서 2천만 명을 AI로 스킬업시키겠다"고 공언합니다. 인도 정부의 경제 수장까지 나와서 이 흐름을 미국과의 무역 협상, AI 생태계, 고용 문제와 연결해서 이야기합니다.

국내 환경에서는 이 부분을 단순한 "해외 뉴스"로 치부하는 경우가 많은데, IT 실무자에게는 꽤 직접적인 의미가 있습니다. 인도가 AI 인력 양산 기지이자 거대한 소비 시장으로 열리면, 글로벌 기업들이 한국이 아니라 인도에서 AI 서비스의 실험과 출시를 먼저 할 확률이 커집니다. 인건비 구조, 규제, 언어, 시장 크기 모두에서 인도가 더 매력적인 조합을 갖기 때문입니다.

저라면 국내 개발자나 기획자라면 "인도 개발팀과 협업할 줄 아는 사람", "인도 시장 데이터를 읽고 제품을 설계할 수 있는 사람"이 앞으로 더 유리해질 것이라 봅니다. AI 기술 스택을 아는 것만큼, 어디서 인력과 시장이 생기는지 구조를 읽는 능력이 점점 중요해지는 구간입니다.

금리와 달러, AI 버블을 좌우하는 보이지 않는 손

많은 사람들이 기술 뉴스와 거시경제 뉴스를 따로 봅니다. 그러나 이번 연준(Fed) 회의 내용을 보면, AI 투자와 주식시장, 그리고 신흥국 기술 패권이 전부 같은 문장 안으로 들어와 버린 느낌입니다. 연준은 기준금리를 소폭 내리면서도 "내년에는 한 번 정도 더 내릴까 말까" 수준의 매파적 톤을 유지했습니다. 동시에 단기 국채를 매달 400억 달러 규모로 사들이며 사실상 '미니 QE'에 가까운 유동성 공급을 예고했습니다.

달러 강세와 엔·위안, 그리고 한국

표면적으로만 보면 "금리 인하"니까 달러 약세를 떠올리기 쉽습니다. 하지만 미국 금리가 아시아보다 여전히 높게 유지되는 한, 달러 강세 구도는 쉽게 꺾이지 않는다는 지적이 나옵니다. 일본은 오히려 마이너스 금리를 끝내고 금리를 올릴 가능성이 커졌고, 그 과정에서 국가 부채와 국채 금리 부담이 엔화의 발목을 잡고 있습니다. 중국은 위안을 안정시키고 싶어 하면서도 성장 둔화와 디플레이션 압력을 막기 위해 완화적인 정책을 쓰지 않을 수 없습니다.

이렇게 보면, 2026년까지 달러 강세가 한 번 더 이어질 시나리오도 충분히 그려집니다. 국내 환경에서는 이게 두 가지를 동시에 뜻합니다. 해외 클라우드 인프라, SaaS를 많이 쓰는 기업은 비용 압박을 받을 수 있고, 반대로 해외 매출 비중이 높은 IT 기업에는 환차익이 방어막이 될 수 있습니다. 기술만 보는 팀과, 환율과 금리까지 같이 보는 팀의 의사결정 속도가 여기서 갈리기 쉽습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분은, AI 인프라 비용 대부분이 달러로 책정된다는 점입니다. GPU, 미국 클라우드 리전, 글로벌 데이터 전송망까지 모두 달러 가격에 연동됩니다. AI를 많이 쓸수록, 사실상 회사의 비용 구조가 달러에 더 깊게 노출되는 구조로 바뀌고 있습니다. 저라면 장기 AI 투자를 계획하는 기업이라면, 기술 로드맵 문서 옆에 "환율·금리 시나리오 표"를 같이 붙여두라고 권할 것 같습니다.

인도네시아·태국·캄보디아, 지정학이 IT 투자에 주는 신호

스크립트 후반부는 뜬금없이 느껴질 수 있는 인도네시아, 태국–캄보디아 국경 분쟁 이야기로 넘어갑니다. 하지만 이 역시 기술과 무관하지 않습니다. 인도네시아는 니켈 등 핵심 광물 강국이고, 미국과의 무역 협상에서 "중국·러시아와의 관계를 제약하는 조건은 못 받겠다"고 버팁니다. EV 배터리, 데이터센터 인프라, 재생에너지 저장 장치까지 모두 이런 광물에 의존합니다.

태국과 캄보디아의 무력 충돌은 더 직접적입니다. 미국은 이 평화 중재를 자국과의 관세·무역 협상과 연결시키려 하고, 각국 정부는 내년 선거를 앞두고 민족주의를 자극해 내부 지지를 다지려 합니다. 이 말은 곧, 동남아 특정 국가를 전제로 구축한 생산·개발 거점이 정치 이벤트 하나로 흔들릴 수 있다는 뜻입니다.

국내 IT 기업이나 스타트업이 동남아를 개발·운영 허브로 삼을 때, 인건비나 시장 크기만 보고 결정하면 위험합니다. 여기서 많이들 놓치는 부분이 "정치·무역 리스크가 쌓이면, 클라우드 리전 위치, 데이터 거버넌스, 인력 배치까지 한 번에 건드려질 수 있다"는 점입니다. 제 기준에서는 베트남, 인도, 인도네시아, 태국을 비교할 때, 지금은 "한 나라에 올인하지 않는 설계"가 가장 현실적인 전략입니다.

이 전략이 맞지 않는 사람, 시작 전 체크할 것

누구에게 유리한 흐름인가

AI 투자와 금리, 지정학을 함께 보는 이런 관점은 모든 사람에게 필요하지는 않습니다. 글로벌 서비스나 B2B SaaS를 만드는 팀, 데이터센터·클라우드 사용량이 매출과 비례하는 회사, 인도·동남아를 개발 허브로 쓰는 조직에게 특히 유리한 관점입니다. 이런 사람에게는 "어느 나라의 금리와 통화가 강한가, 어느 정부가 핵심 광물과 데이터에 어떤 규칙을 붙이는가"가 곧 비용 구조와 매출 기회로 직결됩니다.

반대로, 국내 공공 SI 중심으로 움직이고, 인프라는 대부분 국내 리전만 쓰고, 매출도 원화 비중이 절대적인 팀에게는 이 글의 변수들이 당장은 체감되지 않을 수 있습니다. 다만 2026년을 넘기면 얘기가 달라질 수 있습니다. 공공 클라우드 도입 가속, 전력·데이터센터 비용 상승, 국가 간 데이터 이전 규제 강화가 한꺼번에 밀려올 가능성이 있기 때문입니다.

현실적 제약과 첫 행동

현실적으로는, 서비스 하나 만들기도 버거운데 금리와 환율, 지정학까지 챙기기 어렵다는 불만이 나올 수 있습니다. 그래서 저라면 첫 행동을 아주 단순하게 가져가겠습니다. 지금 회사의 AI 관련 비용과 매출 중, 달러에 직접·간접으로 연동되는 항목이 무엇인지 한 번만 정리해 보는 것입니다. 클라우드 요금, 해외 라이선스, 외주 개발, 해외 매출 비중을 한 장 표로 적어보면, 어떤 리스크가 크고 작은지 대략 감이 잡힙니다.

두 번째로는, 인도와 동남아를 "값싼 인력 시장"이 아니라 "정치·무역 리스크가 있는 전략 거점"으로 보는 관점을 팀 내에서 한 번 공유해 보는 것입니다. 개발 허브를 인도에 둘지, 인도네시아에 둘지, 아니면 한국에 두고 협업을 강화할지 결정하는 기준이 달라집니다. 이 두 가지만 해도, 2026년 AI 투자 버블이 흔들릴 때 "왜 우리만 당황하지 않지?"라는 경험을 하게 될 가능성이 높아집니다.

출처 및 참고 :