동시에 AI 데이터센터·hyperscaler 투자로 인한 AI 관련 기업의 채권발행은 2026년 이미 2,200억달러 이상으로 늘어났고, 이런 대규모 민간 듀레이션 공급 역시 장기 자본을 놓고 Treasury와 경쟁하고 있다.
J.P. Morgan Asset Management의 공식 자료에서도 hyperscaler가 2025년 1,210억달러의 채권을 발행했고 2026년에는 2,500억달러 수준까지 증가할 것으로 전망하면서 AI CAPEX가 점차 내부현금흐름에서 채권·private credit 등 외부금융으로 이동하고 있다고 분석한다. J.P. Morgan Asset Management AI 자료
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구분: 주요 금융기관 시장분석 / Reuters 인터뷰
발표일: 2026년 8월 28일 — 어제 나온 자료
핵심 요약
J.P. Morgan Private Bank의 미국 투자전략 책임자 Jacob Manoukian은 최근 장기금리 상승이 단순히 재정적자·인플레이션 위험만 반영하는 것이 아니라 AI 투자에 따른 장기 생산성 향상 가능성을 채권시장이 가격화하기 시작했을 가능성을 제기했다. Reuters 원문
동시에 AI 데이터센터·hyperscaler 투자로 인한 AI 관련 기업의 채권발행은 2026년 이미 2,200억달러 이상으로 늘어났고, 이런 대규모 민간 duration 공급 역시 장기 자본을 놓고 Treasury와 경쟁하고 있다.
J.P. Morgan Asset Management의 공식 자료에서도 hyperscaler가 2025년 1,210억달러의 채권을 발행했고 2026년에는 2,500억달러 수준까지 증가할 것으로 전망하면서 AI CAPEX가 점차 내부현금흐름에서 채권·private credit 등 외부금융으로 이동하고 있다고 분석한다. J.P. Morgan Asset Management AI 자료
채권 트레이딩 시사점
여기서 중요한 것은 AI가 금리에 서로 반대 방향의 두 경로를 만든다는 점이다.
경로 A — 생산성
AI productivity ↑
→ 잠재성장률 ↑
→ 중립금리 (r^*) ↑
→ long-end yield ↑
경로 B — 공급
AI CAPEX ↑
→ 회사채 발행 ↑
→ 장기 duration supply ↑
→ 투자자 자금 Treasury와 경쟁
→ term premium ↑
즉 현재의 AI theme은 단순 credit sector story가 아니라 Treasury term structure factor가 되고 있다.
한국 시장 복제 아이디어
앞으로 10년·30년 금리 모델에 새로운 factor를 추가할 가치가 있다.
AI Duration Supply Factor
예:
Hyperscaler issuance
US IG gross issuancedata-center financingUST net issuanceforeign duration demand
→ UST 10/30 또는 term premium
그리고 한국에서는:
UST long-end
→ 원달러
→ 외국인 국채선물
→ 10/30년 KTB
전파를 측정한다.
특히 이 factor는 10/30 curve에 더 직접적으로 작용할 가능성이 있다.
데스크 적용 우선순위: ★★★★☆