1.7조 달러의 경고: AI 파괴가 사모 대출을 강타하다

수년 동안 사모 대출(private credit) 시장은 그 근간이 되는 핵심적인 믿음 위에서 운영되어 왔습니다. 바로 엔터프라이즈 소프트웨어가 궁극적인 방어 자산이라는 점입니다. 높은 반복 매출, 견고한 고객층, 그리고 예측 가능한 현금 흐름을 갖춘 SaaS(Software-as-a-Service) 기업들은 직접 대출 기관들에게 "골드 스탠다드"로 여겨졌습니다. 그러나 UBS 그룹(UBS Group AG)의 엄중한 새로운 경고는 이러한 합의를 깨뜨렸으며, 이 자산들을 매력적으로 만들었던 바로 그 안정성이 이제는 파멸의 원인이 될 수 있음을 시사하고 있습니다.

월요일, UBS 전략가들은 금융 부문에 전율을 일으킨 예측을 내놓았습니다. 인공지능이 "공격적인" 파괴 시나리오를 촉발할 경우 미국 사모 대출 시장의 부도율이 무려 **13%**까지 치솟을 수 있다는 것입니다. 이 수치는 단순한 통계적 이상치가 아닙니다. 이는 기술 부채에 과도하게 편중된 1.7조 달러 규모의 시장에 대한 근본적인 리스크 재평가를 의미합니다.

이 잠재적 위기의 촉매제는 생성형 AI(Generative AI)와 "에이전트형(agentic)" 워크플로우의 빠른 성숙이며, 이는 전통적인 SaaS 비즈니스 모델을 쓸모없게 만들기 시작했습니다. UBS 보고서에 따르면 전체 사모 대출 시장의 약 **35%**가 생성형 AI 파괴에 취약한 섹터(주로 기술 및 서비스)에 노출되어 있습니다. AI 파괴(AI disruption)의 시사점은 분명합니다. AI 혁명은 더 이상 칩 제조업체들의 주가 급등에 관한 이야기만이 아니며, 기존 소프트웨어 현직자들과 그들에게 자금을 지원한 대출 기관들에게는 존립의 위험에 관한 이야기가 되어가고 있습니다.

SaaS "안전 자산" 시대의 종말

이 UBS 경고(UBS warning)의 심각성을 이해하려면 소프트웨어 부문에 묶여 있는 막대한 자본의 규모를 파악해야 합니다. 사모펀드(PE)들은 지난 10년 동안 B2B 소프트웨어 기업들을 공격적으로 인수하며 사모 대출 펀드로부터 막대한 대출을 받아 이 인수를 자금 조달했습니다. 논리는 간단했습니다. 기업이 일단 소프트웨어 플랫폼을 설치하면 거의 바꾸지 않는다는 것입니다. 이러한 "해자"는 높은 레버리지 배수를 정당화했습니다.

그러나 AI가 그 해자를 메우고 있습니다. 고급 코딩 에이전트와 "바이브 코딩(vibe-coding)"(자연어 프롬프트로 맞춤형 소프트웨어 솔루션을 생성할 수 있는 방식)의 등장은 고가의 기성 소프트웨어에 대한 필요성을 급격히 줄이고 있습니다. 기업들은 AI 에이전트가 니치(niche) SaaS 도구의 기능을 훨씬 적은 비용으로 복제할 수 있다는 사실을 발견하고 있으며, 이는 이전에는 상상할 수 없었던 고객 이탈률로 이어지고 있습니다.

사친 가네시(Sachin Ganesh)를 포함한 UBS 전략가들은 광범위한 대체가 일어날 정확한 시점을 짚어내기에는 이르지만, 그 추세가 "올해 가속화될 것"이라고 언급했습니다. 시장은 이미 반응하고 있습니다. Cloudera Inc., Dayforce Inc., Rocket Software Inc.와 같은 주요 소프트웨어 차입자들을 위한 대출은 투자자들이 이들 기업이 "SaaSpocalypse(SaaS 아포칼립스)"의 첫 번째 희생자가 될 위험을 가격에 반영함에 따라 유통 시장 가격이 하락했습니다.

파괴의 매커니즘: AI가 "좀비" SaaS를 죽이는 이유

"좀비 SaaS"라는 용어는 혁신을 멈췄지만 기존 코드 기반으로 임대료를 계속 징수하는 소프트웨어 기업을 지칭합니다. AI 이전의 세상에서 이 기업들은 '캐시 카우(Cash Cows)'였습니다. 하지만 AI 우선 세상에서 그들은 손쉬운 표적입니다.

위협은 두 가지 방향에서 옵니다:

1. 코드 민주화: Anthropic의 Claude나 오픈 소스 코딩 에이전트와 같은 도구들을 통해 비기술직 직원들도 외부 벤더를 대체할 내부 도구를 구축할 수 있습니다. 내부 AI 에이전트가 오후 한나절 만에 커스텀 버전을 만들 수 있는데 왜 워크플로우 관리 도구에 연간 5만 달러를 지불하겠습니까?
2. 인원수 대비 효율성: 많은 SaaS 가격 모델은 "좌석(seats)" 또는 사용자 라이선스 수에 기반합니다. AI가 기업들로 하여금 더 적은 인원으로 운영할 수 있게 함에 따라 필요한 라이선스 수가 줄어들고, 이는 소프트웨어 대출 기관의 포트폴리오 기업 매출 성장에 직접적인 타격을 줍니다.

집중 조명 데이터: 사모 대출의 불균형한 노출

UBS 분석은 사모 대출과 다른 채권 시장 사이의 위험 노출에 대한 결정적인 차이를 강조합니다. 종종 규모가 작고 레버리지가 높은 기술 기업에 대출을 해주는 사모 대출 펀드는 더 넓은 공모 채권 시장보다 훨씬 더 취약합니다.

하이일드 채권과 레버리지 론은 일반적으로 더 크고 다각화된 기업에 자금을 조달하는 반면, 사모 대출은 중간 시장(mid-market) 소프트웨어 인수의 엔진 룸 역할을 해왔습니다. 데이터는 집중 리스크에 대한 우려스러운 그림을 보여줍니다.

비교 위험: AI 주도 부도 시나리오

다음 표는 UBS의 공격적인 AI 파괴 시나리오 하에서 다양한 신용 시장의 예상 부도율을 보여주며, 사모 대출 부문의 독특한 취약성을 강조합니다.

공격적인 AI 파괴 시나리오 하에서의 예상 부도율

그 차이는 극명합니다. 자산 클래스의 비유동적인 특성을 고려할 때 사모 대출에서 13%의 부도율은 시스템적 충격을 구성할 수 있습니다. 손실을 보더라도 매각할 수 있는 공모 채권과 달리, 사모 대출 자산은 신속하게 매각하기 어려워 차입자의 기반 기술이 구식이 됨에 따라 투자자들이 실패한 포지션에 갇힐 잠재적 위험이 있습니다.

파급 효과: BDC 및 기관 투자자

고통은 대출 기관 자체에 국한되지 않습니다. 이러한 대출을 보유한 수단으로까지 확장됩니다. 사모 부채에 투자하는 상장 펀드인 기업개발회사(BDC, Business Development Companies)들의 주가는 하락세를 보였습니다. 보고서에 따르면 기술 비중이 높은 포트폴리오로 알려진 Blue Owl Capital과 Sixth Street Specialty Lending과 같은 주요 플레이어들은 대출 장부의 "AI 검증(AI-proofing)"과 관련하여 강화된 조사를 받고 있습니다.

투자자들은 까다로운 질문을 던지고 있습니다. 이러한 사모 대출의 가치 평가가 정확한가? 사모 대출 펀드는 일반적으로 자산을 시장 가격이 아닌 모델 가격으로 평가(mark-to-model)하므로 변동성이 완만하게 나타나는데, 비판론자들은 이것이 실제 기저 위험을 가린다고 주장합니다. 만약 소프트웨어 기업의 제품이 AI 에이전트에 의해 대체되고 있다면, 예정된 대출 상환이 누락되기 훨씬 전에 그 기업 가치는 사실상 제로가 될 수 있습니다.

독일의 헬스케어 소프트웨어 기업 Dedalus는 최근 투자자 우려가 커짐에 따라 13억 유로 규모의 레버리지 론 거래를 중단했습니다. 이는 "자본 파업"이 이미 시작되었음을 시사합니다. 대출 기관들은 AI 시대에 명확하고 방어 가능한 전략을 입증하지 못하는 기술 기업에 대한 자금 조달을 경계하고 있습니다.

AI 시대 대출의 새로운 규칙

사모 대출 업계에 있어 UBS의 경고는 행동을 촉구하는 목소리입니다. 과거의 고객 이탈률과 EBITDA 마진에만 근거하여 결정을 내리던 "스프레드시트 대출"의 시대는 끝났습니다.

대출 기관들은 이제 대출 심사를 할 때 벤처 캐피털과 같은 사고방식을 채택해야 합니다. 여기에는 차입자의 "AI 해자(AI Moat)"를 평가하는 것이 포함됩니다. 그들의 독점 데이터가 거대언어모델(LLM)에 의해 쉽게 복제될 수 있는가? 그들의 워크플로우가 에이전트가 쉽게 자동화할 수 없을 만큼 복잡한가?

AI 방어력 평가

가까운 미래에 닥칠 구조조정에서 살아남기 위해 신용 위원회는 새로운 기준에 따라 차입자를 평가해야 할 것입니다.

• 독점 데이터 해자: 해당 소프트웨어 기업이 LLM이 접근할 수 없는 고유하고 사적인 데이터를 보유하고 있는가? 그렇다면 그들은 방어층을 가지고 있는 것입니다.
• 통합의 깊이: 깊게 내장된 인프라 소프트웨어는 표면적인 생산성 도구보다 뜯어내고 교체하기가 더 어렵습니다.
• 성과 기반 가격 책정: 좌석 기반 가격 책정에서 성과 기반 가격 책정(AI가 수행한 작업에 대해 비용 청구)으로 전환하는 기업들이 전환기에서 살아남을 가능성이 더 높습니다.

결론: 적응하거나 부도나거나

13%의 부도율 예측은 최악의 시나리오이지만, 빠르게 변화하는 AI 세상에서 최악의 시나리오는 예상보다 빨리 기본 시나리오가 되는 습성이 있습니다. 3조 달러 규모의 사모 대출 시장은 2008년 금융 위기 이후 첫 번째 진정한 존재론적 시험에 직면해 있습니다.

Creati.ai 독자들에게 이 시사점은 금융보다 훨씬 광범위합니다. 이러한 시장 변화는 우리가 매일 다루는 기술의 엄청난 힘을 입증합니다. UBS와 같은 거대 금융 기업들이 "바이브 코딩"과 에이전트형 AI(agentic AI) 때문에 수조 달러의 부채 가격을 재산정하기 시작했다는 것은 파괴가 실질적이고 유형적이며 가속화되고 있다는 증거입니다. 소프트웨어 산업은 다시 쓰여지고 있으며, 그 개편에 대한 청구서가 발행되고 있습니다.