2025년 연간 전망 시리즈 4-1 (해설판)
본 자료의 원본은 2024년 11월 1일 발간된
[2025년 연간 전망 시리즈 4 - 글로벌전략: 확신의 15%, 기대의 15%] 임
✓ 기술 혁명과 Roaring 하는 미국 주식 1920s → 1990s → 2020s. ‘25 년 상단 7,000pt 전망
✓ 기술력 기반의 가격결정력, 생산성 개선으로 ROE 우상향, 밸류에이션을 정당화
✓ AI 인프라의 축적이 ‘가격’을 낮춤, 기술 사이클 상 후발 주자의 개화를 앞당길 것
✓ AI 포트 전환(인프라 → S/W, 디바이스, 로봇) 타이밍 핵심. 그 외 전략인프라, 금융 관심
2025년 미국 증시 강세장 예상
2025년 S&P500 두 자릿 수 수익률 전망
2025년 미국 주식시장 강세장을 전망한다. 지난 5월 발간한 2024년 하반기 전망에서 올해 S&P500 지수 연말 상단 6,000pt를 제시한 데 이어 내년 말 기준 상단을 7,000pt로 전망한다. S&P500 지수는 2년 연속 25%를 상회하는 강력한 수익률을 기록 중이다. 작년과 올해가 좋았는데, 내년도 두 자릿 수 수익률을 충분히 달성 가능하다는 의견이다.
전망 자료의 큰 틀은 약세장이 아니라는 논리로 시작해서 내년 주도 업종(AI)에서 핵심으로 봐야 할 변화, 그 외에 주목할 업종들에 대해 정리했다.
기술 혁명기마다 ‘Roaring’하는 주식
기술(산업) 혁명 = 생산성 혁명,
미국 주식시장 장기 강세
강세장 전망의 큰 틀은 기술 혁명에 기인한다. 미국이 주도한 산업혁명기마다 미국 증시는 역사상 가장 강력한 주가 상승 흐름이 나타났다. 18세기 후반 영국에서 시작된 1차 산업혁명 이후 150년이 지나 2차 산업혁명이 나타났다. 미국이 주도한 내연기관과 전기의 발명은 1차 산업혁명인 증기기관과 마찬가지로 인류의 생산성 개선에 지대한 역할을 했다.
Roaring Twenties
1896년부터 발표되기 시작한 다우지수를 10년 주기로 볼 때(*S&P 지수의 발표 시작은 1923년) 1920년대는 역사상 가장 강력한 주가 수익률이 나타난 시기였다. 산업 혁명으로 인간의 전반적인 생활 수준 및 패턴의 변화가 역동적으로 나타났던 이 시기를 역사는 ‘Roaring Twenties’라고 표현한다. 다우지수는 1921년 8월부터 1929년 8월까지 466%의 수익률을 기록했다.
Roaring Nineties
2차 산업혁명 이후 70년이 지난 1990년대에 또다시 미국을 중심으로 3차 산업혁명이 나타났다. 80년대부터 시작된 PC 혁명을 기반으로 PC 소프트웨어와 인터넷이 확산되기 시작하며 다시 한 번 생산성의 구조적 성장을 이루어냈다. 노벨 경제학상 수상자 조지프 스티글리츠는 ‘Roaring Nineties’라는 제목의 저서로 1990년대를 1920년대에 비유했다. 이 때 미국 주식시장은 10년 주기로 볼 때 역사상 두
번째로 강력했던 10년을 보냈다. 다우 지수는 1990년 12월부터 1999년 12월까지 337%의 수익률을 기록했다.
Roaring Twenties again?
3차 산업혁명 이후 30년만인 2020년대는 4차 산업 혁명기로 불린다. 지금은 AI가 새로운 산업 혁명을 주도하고 있다. 이전 산업 혁명과 마찬가지로 새로운 기술이 인간의 생산성을 구조적으로 개선시키면서 확산 중이다. 2020년대도 글로벌은 신기술의 확산과 함께 ‘Roaring’할 것으로 생각한다. 이중에서도 AI 기술 혁명을 주도하고 있는 미국의 주식시장은 이미 ‘Roaring Twenties’를 다시 한 번 맞이하고 있는 것으로 보인다.
약세장 아닌 이유 (1): 2년 강세장+1년 약세장 패턴 반복 X
2년 강세장+1년 약세장 패턴 사례 전수조사 결과 대부분 경기침체
일각에서 내년 약세장을 전망하는 관점도 강세장 전망만큼 등장하는 듯 하다. 첫 번째 약세장 관점은 미국이 2년 강세장+1년 약세장 패턴이 많았기 때문에, 작년-올해가 좋았던 미국은 내년 약세라는 것이다. 위에서 제시하는 기술혁명에 기반한 강세장 사이클 사례에서도 90년대는 양호했지만, 1920년대는 이 패턴 하에 있는 것처럼 보이기도 한다.
내년은 이 패턴이 아니라는 이야기를 하기 위해 <표 1>처럼 2년 강세장+1년 약세장이 나타났던 모든 패턴을 조사했다. 2년 연속 다우지수가 두 자릿 수 수익률을 기록한 사례는 20세기 이후 총 19번 있었다. 이중 15번의 사례에서 2년 강세장+1년 약세장 패턴이 나타났다. 강세장 이후 약세장이 나타났던 대다수를 차지하는 10번의 사례에서 원인은 '경기침체'였다. 경기침체 혹은 경기침체가 시작되기 직전 경기가 하강 국면으로 접어들며 주식시장도 약세 전환한 사례들이다.
경기침체를 제외하면 대부분 인플레 대응 위한 금리인상, 나머지는 블랙스완
경기침체를 제외하면 금리인상이 주 원인
경기침체를 제외하고 나머지 5번의 사례들 중 3번은 금리인상이다. 인플레 대응 등의 이유로 경기 방향과 엇갈린 금리 인상이 주가 하락을 유발했다. 그리고 경기침체와 금리인상 사례를 제외한 나머지 2번은 모두 블랙스완이었다. 1987년 블랙먼데이와 2011년 신용등급 강등 사례인데, 모두 연중 주식시장이 우상향하다가 블랙스완으로 상승폭을 반납했다.
일부 블랙스완 사례도 있으나
정리하면 2년 연속 강세장 이후 약세장이 나타났던 사례는 2번의 블랙스완을 제외하고 모두 경기침체와 금리인상이었다. 그런데 내년 매크로 전망 관련, 당사 전망을 포함해 글로벌 컨센서스에서 내년 미국 금리인상 혹은 경기침체를 전망하는 시각은 매우 드물다. 내년이 위 사례에 해당하지 않을 것으로 예상하는 이유다.
내년은 침체 or 금리인상 아님.
2년 강세+1년 약세 패턴 X
우리는 내년 미국 경제성장률 2.0%를 전망하고 있으며, 글로벌 컨센서스도 1.7%에서 1.9%로 상향 중이다. 또한 우리는 내년말 기준 연방기금금리 상단을 3.5%로 전망하고 있어 견고한 경제상황 가운데 금리 인하 궤적을 예상하고 있다.
2년+1년 패턴이 반복되지 않을 이유: 경기 사이클의 구조적인 변화
3~5년 주기의 경기/시장 사이클이
반복되었던 근본적인 이유: 제조업에 연동된 경기 순환
본질적으로 2년 강세장+1년 약세장 패턴이 경기침체를 중심으로 자주 나타났던 원인을 고민해보면, 3년 주기 경기/시장 사이클의 반복 가능성이 구조적으로 낮아진 것을 알 수 있다. <그림 12>는 제조업 사이클을 가장 잘 보여주는 지표인 미국 ISM 제조업지수의 전체 시계열 데이터이다. 1980년대를 전후로 제조업지수의 변동성이 작아지면서 경기침체 빈도도 낮아짐을 확인할 수 있다. 80년대 이전까지는 제조업지수가 기준선을 하회할 때마다 거의 경기침체였다면, 이후는 그렇지 않다.
미국 산업 구조 고도화와 함께
경기 사이클도 10년으로 길어짐.
약세장 패턴이 아닐 근본적 이유
미국의 경기 사이클은 1980년대를 전후로 구조적으로 바뀌었다. 이유는 ‘산업 고도화'다. 미국은 PC, IT 혁명을 겪으면서 2차산업(제조업) 중심 국가에서 고차산업 중심국가로 발돋움하기 시작했다. 미국 GDP에서 제조업이 차지하는 비중이 구조적으로 낮아지면서 경기 사이클도 제조업 사이클(3~5년)에서 1980년대 이후 10년 주기로 길어졌다(표 2). 제조업 변동성에서 비롯된 짧은 경기 사이클과 잦은 약세장 패턴은, 미국 산업 고도화를 고려할 때 가능성이 낮다는 것이다.
약세장이 아닌 이유 (2): 평균회귀하지 않을 수 있는 밸류에이션
미국은 고밸류가 부담이다?
약세장 전망 중에는 미국의 고밸류에이션을 우려하는 시각도 있다. 결국 밸류에이션은 평균회귀하며 ‘안정화(?)’될 것이기 때문에 내년 시장은 어렵다는 것이다.
밸류에이션 평균 회귀 관점에서는 2010년대 이후가 설명이 안됨
그런데 미국 주식시장 밸류에이션의 장기 추이를 <그림 13>과 같이 보면, 기술혁명이 태동하던 1980년대 이후 추세가 바뀐 것처럼 보인다. 2000년대 초반 IT 버블을 제외하더라도, 밸류에이션이 평균회귀한다는 시각에서 보면 2010년대 이후 미국 시장 밸류에이션은 설명이 안된다.
자본 효율성(ROE)를 고려하는 다른 각도에서 본다면?
이를 설명하려면 다른 각도에서 봐야 할 것이고, 자본 효율성(ROE)을 고려해야한다는 생각이다. 즉, 단위 자본당 효율성이 높은 주식시장일수록 고밸류에이션이 정당화될 수 있다는 시각인데, 미국 주식시장은 횡단면 데이터로 보나 시계열 데이터로 보나 이 관점이 설득력 있다. 미국 증시는 우상향하는 ROE, PBR 회귀선의 가장 높은 지점에 위치해 있고, 12MF 데이터를 확인할 수 있는 2004년 이후 S&P500 PBR은 ROE와 함께 추세적으로 상승했다.
듀퐁분석 결과 마진의 구조적 개선이 핵심, 마진의 키는 가격결정력과 생산성 개선
자본 효율성의 추세적인 개선과 밸류에이션의 동반 상승 가능
따라서 미국 주식시장의 자본 효율성(ROE)이 내년에도 추세적으로 개선될 수 있다면 밸류에이션은 평균회귀가 아니라 오히려 우상향 가능성까지도 고려해야 할 것이다. 이를 점검하기 위해 <그림 16~18>과 같이 듀퐁분석을 진행했다.
분석 결과 자본 효율성을 결정하는 핵심지표인 기업 마진과 자산 회전율 모두 추세적으로 개선되고 있음이 확인된다. *레버리지 비율의 하락은 최근 AI CAPEX 증가에 기인하므로 나머지 두 지표의 중장기적 개선의 밑거름으로 해석된다.
핵심은 1) 생산성 개선/비용절감, 2) 독점력에 기인한 가격 결정력
P·Q-C의 틀에서 순이익 마진 개선이 추세적으로 이어질 수 있는 요인은 1) 비용(C) 관점에서 기술 진보에 따른 단위노동당 생산성 개선/비용절감과, 2) 독점력에 기인한 가격 결정력(P)이다. 90년대 이후 PC와 인터넷 보급은 인간 노동생산성 개선 속도를 변화시켰고, 기술혁명을 주도했던 미국은 기술 격차에 따른 자연 독점으로 시장 점유율 90%를 향유했던 기업이 계속 있었다.
독점 기업의 가격 결정력과 고마진 사례: 엔비디아
1980년대~1990년대부터 기술 혁명에서 비롯되었던 마진 개선 흐름은 2020년대도 AI 혁명과 함께 이어질 가능성이 높다. 대표 기업의 사례에서 엿볼 수 있는데, 먼저 엔비디아는 기술 격차에서 비롯된 독점적 지위로 업계 평균대비 월등히 높은 마진을 이미 영위하고 있다. 내년 중으로도 엔비디아의 기술력을 위협할만한 기업은 잘 보이지 않는다.
AI라는 신기술에 따른 비용
절감이 마진개선으로 이어진 사례: 테슬라
새롭게 보이는 현상은 AI의 진보와 확산에 따른 마진 개선이다. 대표적으로 테슬라의 경우, 3Q24 실적발표에서 마진 서프라이즈를 발표했는데, 테슬라는 그 이유를 AI의 활용과 공장 자동화에서 비롯되었다고 설명했다.내년에는 AI를 활용하는 기업이 확산될수록 마진 개선 흐름은 기술 기업을 넘어 시장 전반으로 확산될 것으로 예상한다.
자본 효율성 추세 개선의 전체적인 밑바탕에는 바이백이 있음
자본 효율성 추세 개선 중심에 마진 개선이 있다면, 그 밑바탕에는 미국 기업들의 자사주 매입/소각이 자리하고 있다. 내년 금리 인하, 기업 현금흐름 개선 지속은 바이백 금액 규모의 우상향 추세를 유지시키는 요인일 것이다.
약세장이 아닌 이유 (3): 버블과 구분해야 할 AI의 성장
버블 우려? IT 버블과 비교해도 일단 차이가 큼
AI 버블에 대한 우려도 아직 남아 있는 듯 하다. 자본 효율성 관점에서 2000년 3분기 버블 붕괴 직전 S&P500 시총 상위 기업 10개 기업의 밸류에이션, ROE(평균 PER 49배, PBR 13배, ROE 36%)와 2024년 3분기 시총 상위 기업들의 밸류에이션, ROE(PER 50배, PBR 23배, ROE 51.4%)만 비교해도 차이가 있고, 직관적으로는 두 시절 대표 기술 인프라 기업의 ROE와 밸류에이션만 비교해도 차이가 두드러진다.
기대가 앞선 90년대 인터넷 기업 vs 잘 버는 현재 AI 스타트업
90년대 버블 붕괴는 인터넷 관련 상장기업 수(‘98년 28개→’01년 421개)가 기하급수적으로 늘어나는 과정에서 기업들의 성장 기대치는 높아졌으나, 자본 효율성이 우하향하면서 성장 기대가 꺾이면서 찾아왔다. 반면, 현재 AI 스타트업은 직전 기술 사이클 대비 월등히 빠른 속도로 성장을 하고 있다. AI 수익화 우려는 기우이며 여기서 비롯된 버블 논란도 아직은 이른 것으로 보인다.
약세장이 아닌 이유 (4): 주도주 성장 둔화에도 대체재 찾기 어려움
성장 모멘텀 피크아웃 = 주가 피크아웃?
성장주에게 치명적인 것은 성장의 둔화다. 미국 주식시장에 대한 걱정의 시각 중에는 시장을 주도하는 기업들이 성장주이며, 이들의 성장 속도가 둔화되는 것은 경험적으로 주가의 1차 피크 아웃을 의미하기 때문에 내년 주식시장에 대해 소극적으로 바라보는 시각들도 있다.
대체재가 존재하는가?
성장주의 둔화로 주가 피크아웃이 오는 이유는 대체제로 자금 흐름이 이동하기 때문이라고 생각한다. 따라서 대체재가 마땅치 않다면 자금 이동에서 비롯되는 주가 조정이 나타나지 않을 수 있다.
미국 > 그 외, 미국 내 기술주 > 그 외
글로벌 주요국의 EPS 성장 전망치를 보면, 내년 4분기까지 놓고 봤을 때, 미국이 가장 우위에 있다. 미국의 성장률이 피크아웃하지만 대체국이 없기 때문에 미국에서 자금이 빠져나가기 어렵다고 본다. 미국 내에서 기술주와 다른 주식을 비교해봐도, 주도주였던 Magnificent 7의 성장속도가 둔화되었지만 미국 내에서도 대체재를 찾기 어렵다. 여전히 중심은 기술주에 두어야할 것이다.
시장 전망과 키팩터
따라서 약세장이 아니라면, 내년도 미국 증시는 과거 기술 혁명기와 마찬가지로 장기 강세장 속에 있다는 관점이다. 미국 증시의 상승추세가 유지될 것으로 보고 2025년 S&P500의 연말 기준 예상 밴드를 6,400~7,000pt로 전망한다.
S&P500 12MF EPS를 Organic growth(30년 평균 성장률 7.5%)를 가정, PER의 점진적인 동반상승 가정 시 연말 기준 베이스라인은 6,700pt로 본다. 여기에 금리 인하 효과, 신산업 기대(AI 디바이스, 로봇, 소프트웨어)가 가세한다면 충분히 추가 밸류 상향과 함께 7,000pt도 달성 가능할 수 있을 것으로 생각한다.
미국 내에서 업종 전략을 고려한다면, 계속 좋았던 산업의 연장선상에서 봐야 할 것이다. 현재 미국 시장의 핵심 스타일 팩터는 모멘텀이다. 올해 연중 내내 시장을 가장 크게 아웃퍼폼하고 있다. 이 추세는 내년에도 크게 바뀌지 않을 가능성이 높을 것으로 본다.
AI 산업의 구조적 변화에 주목
내년 AI 산업 핵심 포인트: AI 인프라 디플레이션
그렇다면 여전히 주도 성장 산업인 AI 산업에서 기회를 고려해야 한다. 내년 본격적으로 고려해야 할 핵심 변화는 ‘AI 인프라 누적에서 비롯된 디플레이션'이다. 빅테크는 여전히 막대한 Capex를 통해 인프라 투자를 하고 있고 내년도 그럴 것이다. 그런데 2023년부터 시작된 이 흐름으로 이미 누적된 AI 인프라의 이용료는 하락했다. H100의 시간당 임대료는 2024년 피크 대비 1/3 수준이다. 내년 B200의 등장은 H100 중심으로 기존 누적된 인프라 비용 하락을 더 부추길 것이다.
기술 사이클 후발 주자이자
AI 인프라를 이용하는 다음 산업
(S/W, 디바이스, 로봇)이 수혜
AI 인프라 디플레이션은 소프트웨어를 개발하는 기업, 스타트업에게 용이한 개발 환경을 제공하게 된다. 이런 변화는 큰 틀에서는 기업들의 마진 개선에 기여하며, 나아가서는 올해 하반기부터 시장이 기대한 킬러앱의 등장을 앞당길 것이다. 주식 관점에서는 AI 인프라에서 AI usage(소프트웨어, 디바이스, 로봇)으로 시장의 관심도 빠르게 전환될 수 있는 환경이 되었다. 따라서 내년 주식 전략의 핵심은 AI 인프라에서 AI usage로 포트폴리오의 중심을 이동하는 타이밍이라고 본다.
변화의 핵심은 AI 소프트웨어
AI B2B 소프트웨어 기업은 이미 고속 성장 중
전환의 핵심인 킬러앱의 등장은 당장 예단할 수 없다. 다만 그 방향성은 명확하다. AI B2B 소프트웨어 산업은 이미 고성장 중이다. 대표 기업인 팔란티어의 경우 3Q24 실적발표에서 50%가 넘는 매출 성장률을 기록해 AI 인프라 기업들의 클라우드 성장률(평균 30%)를 압도한다. 관련 기업들은 올해 이미 신고가를 기록 중이지만 성장 속도로 볼 때 내년에도 계속 주시해야 한다.
AI B2C 킬러앱 기대, 주요 분야별
1등 기업에 지속 주목 필요
AI 확산의 촉매인 B2C 소프트웨어는 주요 분야별로 1등 기업들에 주목해야 할 것이다. <표 7>에 정리된 것처럼 다양한 분야에서 AI 소프트웨어가 경쟁 중인데, 상장 기업, 비상장 기업이 경쟁 중이다. 상장 기업은 대부분 Magnificent 7 중에 있으며 어도비 정도가 그 외 기업 중 눈에 띈다. 나머지 1등을 기록 중이나 비상장인 기업들은 상장되거나 어느 기업이 인수하는지에 관심가져야 할 것이다.
소프트웨어의 진전에서 파생될 AI 디바이스와 로봇산업의 개화
AI 킬러앱의 등장은
AI 디바이스 기대감으로 이어질 것
AI 소프트웨어의 진전과 경쟁 가운데 내년 중 크게 확산되는 킬러앱이 등장한다면, 그 기대는 소프트웨어를 응용하는 AI 디바이스로까지 연결될 수 있다고 본다. 1980년대 IT 사이클의 핵심은 결국 개인화였다. 개인용 PC가 등장하면서 컴퓨터 산업이 가속화되었고, 킬러앱(MS Office, Windows)의 등장은 이런 흐름에 기름을 부었던 경험이 있다.
AI 진전은 로봇까지 기대감 확산
AI의 쓰임이 결국 이전 기술 혁명(내연기관, 전기, PC 등)의 핵심과 같이 '효율화', '생산성', ‘노동력 대체’라고 본다면, 그 끝은 지금과 같이 비물리적 인간 대체를 넘어 물리적 인간 대체 영역까지도 확장될 것을 기대할 수 있다. AI 로봇이 여기에 해당하는 개념이며, 현재 기준 휴머노이드, 혹은 옵티머스로 분류되는 로봇 산업에서 차별화된 기술력을 갖춘 기업이 테슬라라는 점에 주목한다.
AI 산업 이외 관심 섹터: 전력인프라 관심 지속, 금융 섹터 관심
AI 이외 전력 인프라 관련주 관심 지속
AI의 쓰임이 확장될수록 전력 수요량도 구조적으로 늘어날 것이다. 이미 올해 전력인프라 관련주들이 고공행진 했지만, 그 모멘텀이 올해만큼은 아니어도 내년에도 시장을 주도하는 한 축이 될 수 있을 것으로 본다. 전력 인프라 투자는 1~2년 짜리가 아니다. 특히 SMR과 같은 산업은 아직 숫자가 찍히지도 않은 분야다. 전력 수요의 구조적 증가, 전력 가격의 상승, 트럼프 행정부의 전력가격을 낮추기 위한 정책적인 목표 등을 함께 고려한다면 내년에도 기대해 볼만한 산업이다.
그 외 금융 섹터 주목
그 외 섹터 중에는 금융 섹터를 선호한다. 금리 인하로 은행의 NIM 하락은 불가피하나 경기가 양호한 가운데 금리 인하는 대출 수요를 촉진한다. 게다가 은행들의 대손비용률도 완화되는 국면이기 때문에 실적 개선을 기대해 볼 수 있다. 또한 이미 언급되고 있는 대형은행에 대한 자본 규제 완화가 현실화될 시 미국 은행들의 적극적인 주주환원까지 기대할 수 있고, 트럼프 당선으로 이런 그림이 더 가시화되고 있는 점이 긍정적이다.
요약 및 결론
정리하면, 2020년대 미국 주식시장은 기술 혁명이 강세장을 이끌었던 1920년대, 1990년대와 유사한 환경에 있다고 보며 2025년도 강세장 추세의 연장선에 있다고 본다. 2025년 연말 기준 S&P500 지수는 최대 7,000pt도 달성 가능할 것으로 예상한다.
1) 미국 경제 구조가 제조업 기반에서 탈피해서 첨단산업 중심으로 옮겨가고 있는 점, 2) 기술력을 바탕으로 한 가격 결정력과 생산성의 구조적 개선이 자본 효율성을 높여 밸류에이션 상승을 정당화하고 있다는 점, 3) AI는 버블이 아니고 4) 미국의 대안이 없다는 점을 고려하면 약세장보다는 강세장일 확률이 높다고 본다.
AI 산업에서 주목해야 할 핵심 변화는 AI 인프라의 축적이다. 여기서 비롯되는 AI 인프라 사용료 디플레이션은 기술 사이클상 후발 주자에 해당하는 AI 소프트웨어, 디바이스, 로봇 등 AI 인프라를 응용하는 다음 산업의 도래를 앞당길 것으로 기대하고, 내년 중일 확률이 높다고 본다. 따라서 이런 흐름을 고려해 포트폴리오를 구성하는 게 2025년 선진국 주식전략의 핵심이다.
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Q. AI CAPEX가 증가하면 레버리지 비율이 하락하는 이유는?
A. 레버리지 비율은 보통 부채 대비 자산이나 자본의 비율로, 기업이 자산을 어떻게 조달하는지를 보여주는 지표입니다. 일반적으로 레버리지 비율은 부채를 많이 사용하면 높아지고, 자본을 통해 자산을 확보하면 낮아집니다. AI CAPEX(자본적 지출)가 증가할 때 레버리지 비율이 하락하는 이유는 다음과 같습니다:
1. 자본 지출 증가와 내부 자금 활용: AI 관련 자본 지출은 주로 자산 투자, 예를 들어 데이터센터 설비나 고성능 컴퓨팅 장비와 같은 인프라 구축에 사용됩니다. 많은 경우, 기업은 AI CAPEX에 필요한 자금을 추가 부채가 아닌 기존 자산이나 내부 현금 흐름을 통해 조달합니다. 따라서 부채가 증가하지 않아 레버리지 비율이 낮아질 수 있습니다.
2. 자산 규모의 증가: AI CAPEX는 주로 자산으로 계상되기 때문에, 자산 증가로 인해 자산 대비 부채 비율(레버리지 비율)이 상대적으로 낮아질 수 있습니다. 자산이 증가하면 비율상 부채의 상대적 비중이 줄어드는 효과가 나타나 레버리지 비율이 하락할 수 있습니다.
3. 현금흐름 개선에 따른 부채 상환: AI 투자는 종종 기업의 생산성을 높여 중장기적으로 현금흐름을 개선하는 데 기여합니다. 일부 기업은 AI 관련 지출에서 발생하는 현금 흐름을 사용해 기존 부채를 상환하는 방식으로 레버리지를 줄일 수 있습니다.
즉, AI CAPEX가 자산을 증가시키고 현금흐름을 개선하면서도 추가 부채를 크게 증가시키지 않기 때문에, 레버리지 비율이 하락하는 구조가 나타날 수 있습니다.