뱅크오브아메리카 글로벌리서치(BofA Global Research)의 새 산업 보고서는 인공 지능(AI) 관련 공격적인 투자가 전세계 하이퍼스케일(hyperscale) 사업자들의 자본적지출(capex)을 2027년 달력연도에 1조 달러(1,000 billion USD) 수준으로 끌어올릴 수 있다고 제시했다.
2026년 5월 3일, 인베스팅닷컴(Investing.com)의 보도에 따르면 이 보고서는 주요 미국 기술 기업들이 AI 매출 가속화와 고성능 컴퓨트 하드웨어에 대한 공급 제약이 2026년까지 지속될 것으로 예상되면서 지출 전망을 크게 상향 조정하고 있음을 지적했다.
분석가들은 Alphabet(GOOGL), Microsoft(MSFT), Amazon(AMZN), Meta Platforms(META) 등 선도적 하이퍼스케일 사업자들이 발표한 1분기 실적 보고서를 계기로 이러한 상향 조정이 이뤄졌다고 밝혔다. 보고서는 이들 기업의 AI 관련 수요가 빠르게 확대되면서 대규모 데이터센터와 컴퓨팅 인프라에 대한 투자가 가파르게 늘고 있다고 설명한다.
보고서 요약: 하이퍼스케일 합산 자본적지출은 2026년에 $8000억 달러(800 billion USD)를 초과해 전년 대비 약 67% 증가할 것이며, 그 다음 해인 2027년에는 $1조 달러(1 trillion USD)를 돌파할 것으로 전망된다.
AI 관련 수익 증대는 주요 클라우드 제공업체들의 매출 흐름을 급격히 바꾸고 있다. 보고서에 따르면 Alphabet은 현재 분 단위로 Gemini 토큰을 1분당 160억 개 이상(>16 billion tokens per minute) 생성하고 있으며, 이는 검색 부문이 AI 통합 쿼리로 인해 19% 성장한 배경이 됐다. ※ Gemini 토큰 수치는 대형 언어 모델의 호출·처리량을 나타내는 내부 지표로 해석된다.
Microsoft는 AI 매출의 연환산(annualized) 실행 속도가 $370억 달러(> $37 billion)을 넘어섰으며, 이는 전년 대비 123% 증가한 수치다. Amazon Web Services(AWS)도 AI 워크로드와 전략적 파트너십에 힘입어 지난 3년 내 가장 빠른 성장률인 28%을 기록했다.
이 같은 수요 확대에 대응하기 위해 주요 기술 기업들은 2026년 자본적지출 가이던스를 크게 상향 조정했다. Microsoft는 2026년 자본지출을 $1900억 달러($190 billion)로 제시해 이전 시장 기대치였던 $1540억 달러($154 billion)에서 크게 높였고, Amazon은 강력한 가이던스인 $2000억 달러($200 billion)를 유지했다. Alphabet과 Meta도 각각 $1850억 달러($185 billion)와 $1350억 달러($135 billion)로 지출 전망을 상향했다.
특히 하드웨어 비용 상승은 증가한 자본적지출의 핵심 요소로 지목됐다. 보고서는 이 비용 대부분을 하이퍼스케일 사업자들이 흡수하고 있다고 평가했다. Microsoft는 2026년 자본지출 증가분 중 약 $250억 달러($25 billion)가 부품 가격 상승 때문이라고 구체적으로 밝혔다.
현재 반도체 공급망과 관련 부품 시장은 제조사들에게 상당한 가격 결정권(pricing power)을 부여하고 있다. 보고서는 웨이퍼(wafers), 메모리(memory), 그리고 기판(substrates) 같은 핵심 부품의 가격 상승분이 최종 고객에게 전가되고 있다고 설명한다. 이러한 현상은 반도체 공급자들에게 수익성 개선의 기회를 제공하는 동시에 클라우드 사업자들의 비용 구조에 단기적 압박을 가한다.
주요 수혜 업종 및 기업으로는 고성능 컴퓨팅을 제공하는 Nvidia(NVDA)와 메모리, 광학(optics), 반도체 소재(semicaps), 전력 반도체(power semiconductors) 등을 공급하는 기업들이 포함된다. 보고서는 대규모 데이터센터 확장에 필요한 다양한 부문이 동반 수혜를 입을 것으로 전망했다.
한편 하이퍼스케일 사업자들은 merchant GPU(상용 GPU)와 custom silicon(맞춤형 실리콘)의 배치에 현재 동일한 비중을 두고 있다고 보고서는 지적한다. 이는 표준화된 상용 GPU와 특정 워크로드 최적화를 위한 맞춤형 칩 설계 및 도입을 병행함으로써 성능·비용·확장성 측면에서 균형을 맞추려는 전략으로 해석된다.
보고서는 AI 컴퓨트 공급이 2026년을 통틀어 긴장 상태로 유지될 것으로 전망하며, 강한 고객 계약(commitments)과 개선되는 free cash flow(잉여현금흐름)이 역사적 수준의 투자를 정당화할 것이라고 결론지었다. ※ 잉여현금흐름은 기업이 영업활동을 통해 창출한 현금에서 자본적지출을 제외한 여유 자금을 말한다.
용어 설명
하이퍼스케일(hyperscale)은 수백만 대의 서버와 대규모 데이터센터 인프라를 운영하는 클라우드 서비스 제공업체나 인터넷 기업을 가리킨다. 이러한 사업자들은 대량의 컴퓨트와 스토리지 자원을 지속적으로 확장·운영하며, 확장성·자동화·효율성에서 일반 기업과 구별된다.
자본적지출(capex)은 설비투자·장비 구매·데이터센터 건설 등 장기 자산 확보를 위한 지출을 의미한다. 클라우드 사업자의 capex 증가는 데이터센터 용량, 컴퓨팅 파워, 네트워크 인프라 등에 직접 반영된다.
Merchant GPU는 상용으로 판매되는 범용 GPU를 뜻하며, Custom silicon은 특정 워크로드(예: 대규모 언어 모델 추론)에 최적화된 맞춤형 칩을 의미한다. 두 접근법은 비용·성능·유연성 측면에서 상호 보완적이다.
시장 및 거시경제적 영향 분석
보고서의 전망대로 하이퍼스케일 자본지출이 단기간에 급증할 경우 반도체·장비·소재 부문의 수요 급증이 예상된다. 이는 단기적으로 해당 공급망에 인플레이션 압력을 가할 가능성이 있으며, 웨이퍼·메모리·기판 가격 상승은 클라우드 사업자들의 마진을 압박할 수 있다. Microsoft가 밝힌 $250억 달러 규모의 부품 가격 인상 반영 사례는 이미 이러한 비용 전가가 진행 중임을 보여준다.
동시에 대규모 투자 확대는 장기적으로 관련 산업의 생산능력 증설을 촉진해 공급 병목을 완화할 수 있으며, 이는 향후 가격 안정화·단가 하락으로 연결될 여지가 있다. 반도체 업체와 장비업체들은 단기 수익성 개선과 함께 설비투자(투자 CAPEX)를 확대할 유인이 생긴다.
금융시장 측면에서는 대규모 capex 사이클이 관련 기업들의 매출 성장과 장기적 현금흐름 개선으로 이어질 경우 주가에 긍정적 요인으로 작용할 수 있다. 특히 Nvidia처럼 AI 컴퓨트 수요의 직접적 수혜를 받는 기업은 수혜 범위가 더 클 것으로 보인다. 다만 초과 투자에 따른 수요 정체, 기술적 대체 또는 규제 리스크는 리레이팅(valuation re-rate)에 부정적 영향을 줄 수 있다.
또한 국가별 공급망 정책과 무역 제한, 반도체 생산의 지역적 편중 등 지정학적 리스크가 존재한다. 이러한 요인들은 장비·소자 조달 비용과 일정에 영향을 미쳐 capex 집행의 효율성에 변수가 될 수 있다.
전망 및 결론
요약하면, BofA 보고서는 AI 채택 가속화와 고성능 컴퓨트에 대한 지속적 수요가 향후 수년간 하이퍼스케일 사업자들의 자본적지출을 기록적인 수준으로 밀어올릴 것으로 전망한다. 2026년 약 $8000억 달러에서 2027년 $1조 달러로의 증가는 클라우드·반도체·데이터센터 생태계 전반에 걸친 구조적 변화와 투자 사이클을 촉발할 가능성이 크다.
단기적으로는 하드웨어 비용 상승과 공급 제약이 기업들의 이익률에 부담을 줄 수 있으나, 장기적으로는 설비 확충과 기술 고도화가 비용 절감과 수익성 개선으로 이어질 여지도 존재한다. 시장 참가자들은 공급 제약 완화 시점을 가늠하면서 투자 기회를 평가해야 하며, 반도체·메모리·전력부품·광통신 장비 관련 기업들이 가장 직접적인 수혜를 받을 것으로 예상된다.
