“컴퓨팅 파워”가 “새로운 석유”가 되다: AI와 금융의 이 “결합”, 도대체 무슨 일이 일어나고 있는 걸까?
안녕하세요, 여러분의 금융 전문 해설가입니다. 최근 2026년 서비스 무역 박람회에서 “컴퓨팅 파워 대출”, “컴퓨팅 파워 보험”과 같은 새로운 용어들이 많이 등장했습니다. 듣기에는 매우 고급스럽지만, 솔직히 말해 은행과 보험사들이 인공지능(AI) 기술을 활용하는 기업들에게 자금을 지원하고 위험을 보장하기 시작한 것입니다.
이러한 변화의 배경에는 큰 논리적 전환점이 있습니다: 이전에는 금융을 “돈을 찍어내는 기계”로 여겼지만, 이제는 AI가 게임의 규칙을 바꾸고 금융 산업 자체를 재구성할 수 있는 “새로운 엔진”이라는 것을 깨달았습니다.
여러분이 혼란스럽지 않도록, 이 뉴스의 핵심 내용을 다섯 가지 측면으로 나누어 쉽게 설명해 드리겠습니다. AI와 금융이 어떻게 “연애”를 하고 있는지, 그 과정에서 어떤 어려움이 있는지, 그리고 미래에 어떻게 나아갈지 알아보겠습니다.
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1. 핵심 요약: “상호 발전하는” 변화
한마디로 요약하자면: AI 기술이 금융 산업을 변화시키고 있으며, 금융 자본도 AI 산업에 자금을 지원하기 위해 노력하고 있습니다.
이번 서비스 무역 박람회에서 가장 강력하게 전달된 메시지는 AI가 더 이상 기술 분야의 문제가 아니라 금융 분야에서 반드시 고려해야 할 요소가 되었다는 것입니다.
- AI 기업에게는: 이전에는 대출을 받기 어려웠는데, 부동산이나 토지 같은 담보가 없었기 때문입니다. 이제 은행들은 기업의 컴퓨팅 파워와 기술 수준을 보고 대출을 해주고 있습니다.
- 은행에게는: 이전에는 대출로 이자를 벌었지만, 이제는 코드를 이해하고 알고리즘을 알아야 하며, AI를 활용해 자신의 리스크를 관리해야 합니다.
- 주요 문제점은: AI 기술이 너무 빠르게 발전하고 있어 금융 시스템이 따라잡기 어렵고, 금융 데이터가 너무 민감해서 AI가 은행의 핵심 시스템에 들어가기 어렵습니다.
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2. 1번째 해석: 왜 은행들이 갑자기 AI 기업을 중시하게 되었을까?
키워드: 평가 어려움, 장기적인 사이클, 경량 자산
이전에는 은행들이 부동산이나 제조업에 대출을 선호했는데, 이는 담보가 확실했기 때문입니다. 하지만 AI 기업은 대부분 “경량 자산”을 가지고 있습니다. 사무실에 몇 대의 서버만 있고, 회계상 현금이 많지 않으며, 오히려 손실을 보고 있는 경우도 있습니다.
이것이 은행들에게 골칫거리가 되고 있습니다:
- 평가의 어려움: 왕일명 이사는 금융 기관들이 AI 기업의 가치를 제대로 평가하지 못한다고 지적했습니다. 이 기업의 가치는 코드의 양으로 판단해야 할까요, 아니면 사용자 수로 판단해야 할까요? 은행들은 확신할 수 없어 대출을 주기 어렵습니다.
- 기다릴 수 없음: AI 개발은 많은 자금이 필요한 장기적인 과정으로, 수익을 내기까지 5~10년이 걸릴 수 있습니다. 하지만 은행의 자금은 대부분 단기적이며, 사회 자본도 빠른 수익을 원합니다.
- 담보 부족: 왕영 부국장은 AI 산업의 기술 개발에 많은 투자가 필요하고 컴퓨팅 파워 구축이 중요하지만, 이러한 자산들을 담보로 활용하기 어렵다고 말했습니다.
따라서 현재의 문제는 **AI 기업이 “인내심 있는 자본”을 필요로 하지만, 시장에는 “성급한 자본”이 대부분이라는 것입니다. 이러한 불일치가 현재의 가장 큰 걸림돌입니다.
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3. 2번째 해석: 은행들은 어떻게 대응하고 있을까? “건물 보기”에서 “코드 보기”로
키워드: 컴퓨팅 파워 대출, 전 생애 주기, 투자-대출 연동
AI 기업의 특성에 맞춰 은행들도 변화를 시작했습니다. 뉴스에서 몇 가지 실용적인 새로운 방법들이 언급되었습니다:
- “컴퓨팅 파워”를 자산으로 보기: 이전에는 부동산을 담보로 대출을 해주었지만, 이제는 기업의 컴퓨팅 파워를 담보로 대출을 해줍니다. 예를 들어, 중국 은행의 “과학기술 컴퓨팅 파워 대출”은 서버 구매나 데이터 센터 건설을 지원합니다. 이는 이전에는 집이 몇 채 있는지를 보았다면, 이제는 “디지털 유전”이 몇 개 있는지를 보는 것과 같습니다.
- 전 생애 주기를 함께하기: 이전에는 은행들이 성숙한 기업에만 대출을 해주었지만, 이제 중국 은행 베이징 지점은 기업이 시작하는 단계부터 시험 단계, 성장 단계, 성숙 단계까지 각 단계에 맞는 금융 상품을 제공합니다.
- 주식-채권 연동: 홍콩 은행의 간페이 매니저는 기업이 아직 이익을 내지 못하고 현금 흐름이 좋지 않을 때도 3~5년의 장기 대출을 제공한다고 말했습니다. 이는 단순한 대출이 아니라, 은행이 지분이나 옵션을 보유함으로써 기업의 미래 성장 수익을 공유하는 것입니다. 이를 통해 은행은 장기적인 수익을 얻을 수 있고, 기업은 대량의 주식을 발행하여 창업자의 지분이 희석되는 것을 방지할 수 있습니다.
쉽게 말해: 은행은 더 이상 차가운 “대출 기계”가 아니라, AI 기업의 “파트너”이자 “보모”가 되어 기업이 0에서 1, 그리고 1에서 100까지 성장하는 과정을 함께합니다.
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4. 3번째 해석: AI는 어떻게 은행을 도와줄 수 있을까? 효율성과 보안의 갈등
키워드: 지능형 리스크 관리, 데이터 보안, 프라이빗 배포
반대로, AI도 은행의 내부 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 왕일명은 대형 모델과 빅데이터를 활용한 “지능형 평가, 지능형 리스크 관리” 시스템을 구축할 것을 제안했습니다.
- 장점은 명확합니다: 이전에는 리스크 관리가 수작업으로 이루어졌지만, 이제 AI를 사용하면 수천 건의 데이터를 순식간에 분석하여 어떤 기술 기업이 사기 위험이 있는지, 어떤 기술이 실제로 신뢰할 수 있는지를 판단할 수 있습니다. 이는 “정보 불균형” 문제를 해소하는 데 도움이 됩니다.
- 하지만 큰 문제가 있습니다: 데이터 보안입니다.
- 류하오제 부사장은 금융 산업이 원하는 것은 “규정을 준수하면서도 안전한” 저렴한 서비스라고 말했습니다.
- 홍콩 은행의 간페이 매니저도 은행 내부에서 AI를 활용하는 데는 문제가 없지만, 업무 부서들이 사용을 꺼린다고 말했습니다. 왜냐하면 은행의 데이터가 너무 민감하기 때문입니다(고객의 예금, 대출 기록, 신원 정보 등).
- 결과는: 보안을 위해 효율성을 희생해야 합니다. 예를 들어, 데이터를 클라우드로 전송할 수 없어 로컬 서버에서만 처리해야 하며, 이로 인해 AI의 성능이 느리고 비용이 많이 듭니다.
이것이 현재의 가장 큰 과제입니다: 어떻게 AI를 지능적으로 활용하면서도 보안을 유지할 수 있을까요? 현재의 주요 해결책은 “프라이빗 배포 + 클라우드 연동”입니다. 즉, AI 모델을 은행 내부에 설치하여 데이터가 외부로 나가지 않도록 하는 것입니다. 하지만 이는 비용이 많이 듭니다.
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5. 4번째 해석: 미래의 방향은? 정부와 시장의 협력
키워드: 인내심 있는 자본, 생태계 협력, 규정 준수
이 변화는 은행만으로는 이루어질 수 없으며, AI 기업만으로도 감당할 수 없습니다. 전체 생태계의 협력이 필요합니다.
- 정부는 “무대를 마련해야 합니다: 왕일명은 “장기적인 인내심 있는 전략 자본”을 육성할 것을 제안했습니다. 국유 자본은 인프라 구축 등의 역할을 해야 하며, 투자 펀드를 통해 시장에 안정감을 줘야 합니다.
- 시장은 “역할을 해야 합니다: 시장 자본(PE/VC 등)은 가치를 발견하는 역할을 하여 은행이 진정으로 우수한 AI 기업을 선별하는 데 도움을 줘야 합니다.
- 규제 기관은 “경계선을 그어야 합니다: 베이징 지방 금융 관리국의 왕영 부국장은 혁신이 무질서하게 이루어지지 않도록 해야 한다고 강조했습니다. 혁신의 활력과 리스크 관리를 균형 있게 조절해야 합니다. AI가 금융 분야에 적용될 때는 데이터 보안과 규정 준수를 필수적으로 고려해야 합니다.
결론적으로:**
미래의 금융 생태계는 AI 기술 + 금융 자본 + 정부의 지도가 결합된 형태가 될 것입니다.
- 일반인에게는 개인의 디지털 자산(예: 컴퓨팅 파워 사용권, 데이터 권리)을 기반으로 한 금융 상품이 더 많이 등장할 것입니다.
- 창업자에게는 자금 조달의 기회가 늘어나지만, 진입 장벽도 높아질 것입니다. 기술의 실현 가능성과 실제 가치를 증명해야 합니다.
- 투자자에게는 단지 개념만을 내세우고 실제 컴퓨팅 파워가 없는 “가짜 AI” 프로젝트에 주의해야 하며, 데이터 보안 문제를 해결할 수 있는 진정한 금융 기술 기업에 주목해야 합니다.
마지막으로 여러분께 한 마디 드리겠습니다:
기술 혁명은 결코 무료한 것이 아닙니다. 이는 치열한 경쟁입니다. AI와 금융의 공생은 단순한 “1+1=2”가 아니라 “1+1>10”의 시너지 효과입니다. 누가 “보안”과 “효율성”의 균형을 먼저 해결할 수 있을지가 다음 단계로 나아가는 열쇠가 될 것입니다.