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크레딧 마켓 렌즈

머튼 모델(Merton Model)이 본 AI 자본지출의 의미

AI 주도 자본지출은 주식의 기회와 크레딧의 리스크 간 격차를 확대하고 있습니다.
 What Would The Merton Model Say About AI Capital Spending?
머튼 모델(Merton Model)이 본 AI 자본지출의 의미
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차트 1: 최근 기술 섹터에 대한 주식시장 투자심리 개선

이 선형차트는 2026년 초 대부분 기간 동안 하이퍼스케일러 주식이 S&P 500 대비 부진한 성과를 보이다가 최근 유사한 수준으로 회복했음을 보여줍니다. 가장 큰 초과성과는 2025년 말에 나타났습니다. 전반적으로 상대수익률은 개선됐지만, 격차는 최근에야 축소되었습니다.
출처: Bloomberg, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 이 선은 미국 하이퍼스케일러 기업 주식의 토털리턴에서 S&P 500 지수의 토털리턴을 차감한 값의 산술평균을 나타냅니다.
크레딧 시장은 보다 신중한 모습을 보이고 있습니다. 투자자들이 다년에 걸친 부채 기반 자본지출 사이클의 영향을 소화하는 가운데, 최근 몇 주 동안 하이퍼스케일러는 전반적인 투자등급 시장 대비 부진한 성과를 보였습니다(차트 2 참조). 한편 소프트웨어 부문은 AI로 인한 구조적 변화 리스크가 여전히 반영된 레버리지론 시장에서 아직 뚜렷한 수요를 확보하지 못하고 있습니다(자세한 내용은 아래에서 확인하세요).

차트 2: 크레딧 투자자, 보다 신중한 태도 유지

이 선형차트는 하이퍼스케일러 크레딧 스프레드가 전반적인 투자등급 크레딧 대비 부진한 흐름을 보였음을 나타냅니다. 해당 비율은 시간 경과에 따라 상승하며, 비하이퍼스케일러 대비 스프레드가 확대되고 있음을 보여줍니다. 주식 투자심리 개선에도 불구하고 크레딧 투자자들은 여전히 신중한 태도를 유지하고 있습니다.
출처: Bloomberg, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 산출 방법: 하이퍼스케일러 기업들이 발행한 최장기 채권의 평균 옵션조정스프레드(OAS)를 산출한 후, 하이퍼스케일러를 제외한 Bloomberg 미국 투자등급 회사채 지수 내 장기 채권의 평균 OAS로 나눈 값입니다.

머튼 프레임워크는 주식과 크레딧 가격 움직임 간의 괴리를 설명하는 데 도움을 줍니다. 불확실하고 잠재적으로 변동성이 큰 수익을 수반하는 AI 인프라에 대한 레버리지 투자는 채권 보유자의 암묵적 풋옵션 위험을 높이는 동시에 주식의 콜옵션 가치를 상승시키는 경향이 있습니다. 머튼 관점에서는 자산 가치가 증가할 수 있지만, 그와 동시에 풋옵션의 행사가격 역시 상승하게 됩니다.

주주 입장에서는 상승 여력이 이러한 리스크 감수를 정당화합니다. 반면 채권 보유자에게는 하락 리스크가 현실적으로 존재하는 반면, 상승 여력은 다른 투자자에게 돌아갑니다. 이러한 격차, 즉 전형적인 자산대체 문제는 크레딧 투자자들이 점점 더 가격에 반영하고 있는 요소이며, 재레버리지 흐름이 정점에 도달하는 신호가 나타나기 전까지는 자본구조 전반의 괴리가 지속될 가능성이 큽니다.

차트 3: 레버리지론 지수에 부담을 주는 소프트웨어 발행사

이 선형차트는 소프트웨어 대출이 전반적인 레버리지론 대비 부진한 성과를 보이며, 소프트웨어 주식의 성과가 가장 저조함을 보여줍니다. 시장 전반의 회복에도 불구하고 소프트웨어 관련 자산은 뒤처지고 있습니다. 이는 소프트웨어 부문에 지속적인 압력이 존재함을 시사합니다.
출처: Bloomberg, PitchBook, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 데이터: Morningstar LSTA US Software Loan TR USD 지수, Morningstar LSTA US Leveraged Loan TR USD 지수, S&P North American Expanded Technology Software 지수

소프트웨어 섹터 내에서도 스폰서 유무에 따라 뚜렷한 양극화가 나타나고 있습니다. 코로나19 팬데믹과 같은 과거 약세 국면에서는 사모펀드(PE)의 소유 또는 후원이 긍정적으로 평가됐지만, 현재는 그렇지 않습니다. PE 포트폴리오 기업이 발행한 대출은 비스폰서 기업 대비 성과가 크게 부진한 모습입니다. 물론 지수 수준에서는 이러한 성과 격차의 원인을 사모펀드 후원뿐 아니라 신용등급 및 섹터 구성 차이로 설명할 수도 있습니다. 따라서 이러한 비판을 보완하고자, 두 가지 보다 견고한 방법으로 추가 분석을 진행했습니다.

첫째, S&P UBS Leveraged Loan 지수에 포함된 B등급 소프트웨어 대출에 초점을 맞춰, 스폰서 발행사와 비스폰서 발행사로 각각 포트폴리오를 구성해 동일 조건 비교를 수행했습니다. 이러한 포트폴리오는 신용등급과 섹터 차이를 모두 통제한 것입니다. 차트 4는 이처럼 엄격하게 통제된 표본 내에서도 사모펀드(PE) 지분이 성과에 부정적인 영향을 미쳐왔음을 보여줍니다.

차트 4: B등급 소프트웨어 대출에서도 지속되는 스폰서 발행사의 부진

이 선형차트는 2025년 12월부터 2026년 4월까지 스폰서 및 비스폰서 B등급 소프트웨어 대출의 누적 수익률을 비교합니다. 스폰서 발행사는 비스폰서 대비 지속적으로 부진하며, 하락 이후 회복 속도 또한 느립니다. 기간 전반에 걸쳐 성과 격차가 지속됩니다.
출처: PitchBook, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 데이터: S&P UBS Leveraged Loan 지수
두 번째 접근방식에서는 회귀분석 기반 프레임워크를 적용합니다. 이 방법은 동일 지수 내에서 업종 및 신용등급 구성을 동일하게 가정한 상태에서 스폰서 대출과 비스폰서 대출로 구성된 가상의 두 포트폴리오를 비교합니다(차트 5 참조). 이 경우에도 결과는 동일하게 나타나며, 해당 성과 부진이 단순한 구성 차이가 아니라 보다 구조적인 변화에 기인했음을 시사합니다.

차트 5: 회귀분석 기반 접근법, 최근 2년간 PE 스폰서 및 비스폰서 대출 간 스프레드의 유의미한 축소

출처: PitchBook, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 데이터: S&P UBS Leveraged Loan 지수 이 선은 신용등급과 섹터를 통제한 후 OAS 베이시스포인트(bp) 단위로, 스폰서 지원 대출이 유사한 비스폰서 대출 대비 시간에 따라 얼마나 더 타이트하거나 더 와이드하게 거래되었는지를 보여줍니다. 회색 음영은 해당 추정치의 95% 신뢰구간을 나타냅니다.
보다 광범위하게 보면, 이는 PE 스폰서가 포트폴리오 기업에 유동성과 자금 지원을 제공할 수 있는 능력과 의지에 대해 시장이 재평가하고 있음을 의미합니다.

차트 6: 올해 들어 레버리지론 대비 초과성과를 보인 AAA 등급 CLO

이 산점도는 레버리지론 스프레드 변화와 AAA 등급 CLO 스프레드 간의 양의 상관관계를 보여줍니다. 2026년 데이터는 과거 추세선을 하회하며 CLO의 초과성과를 시사합니다. 대출 스프레드 확대에도 불구하고 AAA 등급 CLO 스프레드는 축소된 모습입니다.
출처: Bloomberg, PitchBook, PIMCO. 2026년 5월 14일 기준. 데이터: Palmer Square AAA CLO 지수, Morningstar LSTA US Leveraged Loan TR USD 지수

지수 차원의 억제 효과 외에도 AAA 등급 CLO의 초과성과를 설명하는 또 다른 핵심 요인은 구조적 후순위입니다. 즉, 계약상 상환 순서에서 선순위 트랜치가 후순위 트랜치에 우선한다는 점입니다. CLO 포트폴리오에 소프트웨어 익스포저가 일부 포함되어 있더라도, AAA 트랜치에는 두터운 후순위 완충 장치가 존재해 손실이 선순위 트랜치까지 도달하기 위한 문턱은 매우 높습니다. AAA 트랜치의 손실 발생 구간은 극히 후순위에 위치해 있으며, CLO 포트폴리오는 일반적으로 수백 개의 발행사와 수십 개의 섹터에 걸쳐 분산되어 있습니다.

따라서 AAA 등급 CLO 스프레드가 의미 있게 확대되기 위해서는 스트레스가 단일 섹터를 넘어 광범위하게 확산되어야 하며, 역사적 평균을 크게 웃도는 부도 손실을 초래하는 시스템적 신용 이벤트가 필요합니다. 이러한 시나리오는 여전히 기본 전망에서 벗어나 있으며, 특히 미국 경제 성장의 견조함을 감안하면 더욱 그렇습니다.

본 보고서는 Michael Puempel과 Gabriel Cazaubieilh의 기여로 작성되었습니다.

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