올해 소프트웨어 부문은 AI가 기존 비즈니스 모델을 크게 뒤흔들 수 있다는 우려 속에 레버리지론 시장에서 가장 부진한 성과를 기록한 부문 중 하나였습니다. 전체 Morningstar LSTA US Leveraged Loan Index에서 소프트웨어 부문의 비중이 10%를 상회한다는 점을 감안할 때, 이 같은 부진은 레버리지론 자산군 전반의 성과에도 부담 요인으로 작용했습니다.
소프트웨어 대출 스프레드는 여름 동안 축소세를 보이며 올해 확대분의 약 3분의 1을 반납했고, 6월 고점 대비 약 100bp 축소된 수준까지 내려왔습니다(차트 1 참조). 하지만 9월 초 이후 스프레드가 다시 확대되면서 이러한 개선세는 일부 후퇴했습니다. 이에 따라 온전한 회복에는 미치지 못한 상황입니다. 소프트웨어 대출의 평균 매수 호가는 지난 6월 비소프트웨어 업종 대비 약 10포인트 낮았던 것에 비해 격차가 줄었으나, 여전히 약 8포인트(즉, 1달러당 8센트) 낮은 수준에 머물러 있습니다(차트 2 참조).
차트 1: 소프트웨어 대출 스프레드, 매도세 정점 이후 일부 회복
차트 2: 광범위한 대출 시장 대비 소프트웨어 밸류에이션 격차는 여전히 높은 수준
향후 AI 충격 리스크와 높아진 차환 비용으로 인해, 소프트웨어 부문과 광범위한 대출 시장 간의 밸류에이션 격차는 상당한 수준을 유지할 전망입니다. 아울러 이러한 압력에 노출되는 정도가 기업별로 상이함에 따라, 발행사 간 격차도 심화될 것으로 보입니다.
소프트웨어 주식과 소프트웨어 대출: 전혀 다른 두 가지 양상
여름 동안 소프트웨어 관련 대출 스프레드가 축소된 현상은 소프트웨어 주식의 전반적인 회복세와 상관관계가 있는 것처럼 보이지만, 당사는 양자 간에 실질적인 인과관계는 없다고 판단합니다. 따라서 투자자들은 향후 소프트웨어 주식이 추가로 반등하더라도 이를 소프트웨어 대출 발행사 전반에 대한 안도의 신호로 받아들여서는 안 됩니다.
그 이유는 두 투자 대상군이 완전히 다르기 때문입니다. 주식 시장을 대표하는 일부 대형 소프트웨어 기업은 AI 관련 직접 투자 대상일 뿐 아니라 투자등급 신용도를 보유하고 있습니다. 이들 기업은 동일한 수준의 재무적 유연성을 갖추지 못한 레버리지론 발행사와 달리, 훨씬 낮은 금리로 공모 자본 시장을 비롯한 다양한 자금 조달 수단에 폭넓게 접근할 수 있습니다.
소프트웨어 대출 시장에 여전히 남아 있는 핵심 리스크
올해의 추세를 지켜본 대출 투자자라면 향후 스프레드의 향방에 의문을 품는 것은 당연한 일입니다. 해당 부문의 상대적 성과 부진을 초래한 근본적인 배경이 크게 달라지지 않았습니다. 기술의 빠른 확산 속에서 일부 발행사는 AI 대중화의 수혜를 누릴 수 있는 유리한 고지를 선점한 것으로 보입니다. 반면 이보다 훨씬 많은 수의 발행사는 향후 불확실한 경쟁 환경에 놓여 있습니다. 이에 따라 해당 부문 내 격차는 지난해 대비 높은 수준을 유지할 뿐 아니라, 광범위한 대출 시장과 비교해서도 더욱 크게 나타날 가능성이 높습니다(차트 3 참조).
차트 3: AI 주도 매도세 이후 소프트웨어 대출 시장의 격차 심화
차환에 나선 일부 발행사들, 비용 부담은?
이러한 배경 속에서 가장 현실적인 선택지는 여전히 부채 관리 활동(LME)입니다. LME는 발행사가 만기 연장이나 차환 등 다양한 방식으로 부채를 재조정할 수 있도록 하는 계약입니다. 오는 2028년과 2029년에는 약 620억 달러 규모의 소프트웨어 대출 만기가 도래할 예정입니다(차트 4 참조). 따라서 유리한 조건으로 차환 시장에 접근하는 것은 이들 발행사 입장에서 AI 관련 리스크가 비즈니스 모델에 미치는 영향을 관리하는 것만큼이나 중요할 수 있습니다.
차트 4: 2028년 및 2029년, 620억 달러 규모의 소프트웨어 대출 만기 도래
최근 진행된 만기 연장 및 조건 변경 거래를 보면 여전히 차환 기회는 열려 있으나, 발행사와 상황에 따른 조달 비용의 격차는 급격하게 벌어지고 있습니다. PitchBook 보고서에 따르면 최근 만기를 연장한 일부 발행사는 익일물 기준금리 대비 스프레드를 단 25bp만 인상하는 조건으로 시장에서 자금을 조달할 수 있었습니다. 반면 다른 발행사들은 기존 대비 150bp의 스프레드 인상을 부담해야 했을 뿐만 아니라, 발행가를 액면가 이하로 낮추는 할인 발행 조건까지 수용해야 했습니다. 이 같은 차이는 시장이 발행사의 우량성과 AI 충격에 대한 회복탄력성을 기준으로 얼마나 차별적으로 가격을 책정하고 있는지 명확히 보여줍니다.
결론적으로 만기 부담을 완화할 수 있는 기회는 존재하지만, 항상 낮은 비용으로 가능한 것은 아닙니다. 최근 반등에도 불구하고, 저금리 시기에 조달한 자금의 차입 비용과 비교하면 수많은 발행사의 차환 비용은 여전히 지나치게 높은 수준입니다.
당사는 신용도가 취약한 발행사의 경우, 최근 스프레드 축소에 따른 개선 효과가 실질적인 경제성보다는 표면적인 지표에서 더 크게 나타났다고 판단합니다. 소프트웨어 대출 시장은 점차 승자와 패자가 갈리고 발행사 간 격차도 확대되는 흐름을 보이고 있습니다. AI로 인한 지각변동이 소프트웨어 관련 대출 발행사에 미치는 영향이 더욱 명확해지기 전까지는, 과거 저금리 기조 속에서 이루어진 선택들이 향후 해당 부문 내 차별화를 더욱 심화시키는 요인으로 작용할 가능성이 높습니다.
본 보고서는 Michael Puempel과 Gabriel Cazaubieilh의 기여로 작성되었습니다.
