AIデータセンターへの投資を増やすには…「建物だけでなく演算能力を評価すべき」

人工知能（AI）データセンターに民間投資を呼び込むためには、土地・建物中心の金融審査から脱却し、演算能力と稼働率を評価すべきだとの指摘が出された。建物と電力設備、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の寿命はそれぞれ異なるため、資産別の特性に合わせた資金調達構造も必要だという主張だ。

6日、国会議員会館の第1セミナー室で開催された「大韓民国知能生産強国跳躍」産業フォーラムでは、AI半導体と電力・データセンター、産業金融をつなぐ国家生産体系の構築案が議論された。

この日の発表は、ユ・ヒョンギュKAIST教授による「AI半導体・国家シリコン戦略」を皮切りに、チョン・ヨンジュン世宗研究所責任研究委員による「電力・AIDC・国家知能生産インフラ」、パク・ヘジン西江大学校教授による「1,000兆知能生産産業金融」の順で行われた。

産業金融をテーマに発表したパク教授は、AIインフラに資金を供給するには、資産別の特性を区分し、価値を評価した上で、投資金の回収経路まで備えなければならないと強調した。

同教授は「金融は出口がなければ入らない」とし、「売上が出るのを待ちながら数十年間も待てる資本は限られているはずだ」と述べた。

あわせて、データセンターを構成する資産ごとに使用期間が異なるため、投資金の回収期間も異なって設定すべきだと見た。建物と電力設備は長く使用されるが、GPU・サーバーは技術変化により交換周期が短い。したがって、長期間使用する施設と交換周期が短い装備を区分し、それぞれに適した資金調達・回収構造を設計すべきだという説明だ。

パク教授は「特定の技術の寿命と資本の寿命が異なることを認識し、寿命が互いに合うもの同士を連結することが非常に重要だ」と述べた。

具体的には、電力・冷却設備には政策金融とグリーンボンドを、GPU・サーバーにはリースや設備金融、資産流動化などを活用する案を提示した。事業期間とリスクが可変的なソフトウェア・サービスには、ベンチャーキャピタルや企業の戦略的投資が適していると見た。

資産価値を判断する基準としては、演算サービスの利用契約と稼働率、技術の陳腐化速度、顧客の信用度などを提示した。賃料と空室率中心の不動産評価では、AIインフラの収益性とリスクを十分に把握することは困難だというのだ。

同教授は「AI生産資産を評価するためには、リアルタイムで絶えずデータを評価できるインフラが構築されなければならない」と述べた。このために、GPU稼働率と電力確保契約、装備の状態など、現場データを標準化・検証し、金融機関が共通して活用できるようにすることを提案した。

討論に加わったイ・ビョンユン韓国金融研究院先任研究委員も、評価体系の改善に共感し、金融圏の審査能力の拡充を強調した。

イ研究委員は「データセンターの評価を行う際、半導体の性能や交換周期、電力料金構造などを評価する能力を金融圏が持っていなければ投資や融資を行うことができないが、現在は能力が不足しているようだ」と指摘した。民間金融機関が自らの能力を高め、技術評価の経験とデータを保有する政策金融機関と協力体系を構築すべきだという提案だ。

審査能力を備えるとともに、民間が負担しきれない投資リスクを政策金融が分担すべきだと見た。同氏は「同じプロジェクトの中でも、政策金融が劣後または損失を優先的に分担する形で入り、民間が優先順位の高い形で入れるよう誘導すべきだ」と述べた。損失が発生した場合、政策金融が先に負担する構造にすることで、民間の投資参加を誘導しようというものだ。

投資後には、成果の点検と資金回収計画も必要だと強調した。イ研究委員は「投資後の成果をどのようにモニタリングするのか、回収戦略をどのように施行するのかについて、事後管理プロセスもしっかりと備える必要がある」と述べた。

韓国語の原文を読む