GPUS

하이퍼스케일 데이터($GPUS), 92% 폭락 속에서도 내부자 대량 매수 지속...AI 혁신인가 위험한 도박인가?

2025.08.21 21:38

하이퍼스케일 데이터($GPUS)가 극도의 주가 폭락 속에서도 내부자의 지속적인 매수 행진으로 투자자들의 주목을 받고 있다. 이 소형 AI 데이터센터 기업은 지난 1년간 92% 넘는 주가 하락을 겪었음에도 불구하고, 핵심 임원의 변함없는 매수 행보가 시장의 비관론과 극명한 대조를 이루고 있어 투자자들에게 중요한 판단 기준을 제공하고 있다. 하이퍼스케일 데이터는 2024년 9월 Ault Alliance에서 사명을 변경한 기업으로, AI 데이터센터 운영, 비트코인 마이닝, 크레인 임대 등 다양한 사업을 영위하고 있다. 특히 미시간주에 340MW 규모의 AI 데이터센터 구축을 목표로 하며, 2029년까지 전체 건설 완료를 계획하고 있다. GPU 인프라를 활용한 비트코인 마이닝 사업도 병행하고 있어, AI 붐과 암호화폐 시장이라는 두 가지 성장 동력을 확보하고 있다는 평가다. 가장 주목할 점은 Milton Ault III 임원의 일관된 매수 패턴이다. 2024년 6월 주당 9.77달러에서 시작된 그의 매수는 주가가 폭락하는 과정에서도 멈추지 않았다. 특히 2025년 8월 19-20일에는 주당 0.60달러 수준에서 추가 매수를 단행했는데, 이는 지난 1년간의 매수 가격 중 최저 수준이다. 총 매수 규모는 수천만 달러에 달하며, 이는 개인 임원으로서는 상당한 규모의 투자를 의미한다. 이러한 내부자 매수는 여러 관점에서 해석이 가능하다. 긍정적으로는 회사의 미래 가치에 대한 내부자의 강한 확신을 나타내는 신호로 볼 수 있다. 특히 AI 데이터센터 시장은 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 폭발적 성장으로 인해 향후 몇 년간 급성장이 예상되는 분야다. 엔비디아($NVDA)를 비롯한 AI 관련 기업들의 주가 상승이 이를 방증하고 있어, 하이퍼스케일 데이터도 이러한 트렌드의 수혜를 받을 가능성이 있다. 하지만 재무 상황은 심각한 우려를 자아낸다. 회사는 TTM 기준 1억 138만 달러의 매출을 기록했지만, 순손실이 5,836만 달러에 달해 -48.58%의 순이익률을 보이고 있다. 더 심각한 것은 부채비율이 1,444%에 달한다는 점으로, 이는 극도로 위험한 수준이다. 유동비율도 0.31에 불과해 단기 유동성 문제도 우려된다. 이러한 재무 지표들은 회사가 파산 위험에 노출되어 있음을 시사한다. 최근 뉴스들을 살펴보면 회사는 적극적인 자금 조달에 나서고 있다. 2025년 8월에는 1억 달러 규모의 시리즈 H 우선주 발행 계약을 체결했고, 6월에는 6,800만 달러의 우선주 투자 유치 계획을 발표했다. 또한 2,500만 달러의 부채 감축을 통해 재무 구조 개선에도 노력하고 있다. 하지만 이러한 노력들이 근본적인 수익성 문제를 해결할 수 있을지는 불확실하다. 시장 상황도 복합적이다. 2025년 8월 미국 증시는 인플레이션 우려와 관세 갈등으로 인한 변동성을 보이고 있지만, AI 관련 기업들은 여전히 투자자들의 관심을 받고 있다. 특히 소형주 중에서는 '숨겨진 보석'들이 주목받고 있어, 하이퍼스케일 데이터도 이러한 흐름에 편승할 가능성이 있다. 투자자들이 주목해야 할 핵심 지표는 다음과 같다. 먼저 8월 중순 예정된 2분기 실적 발표에서 매출 성장세가 지속되는지 확인해야 한다. 회사는 2025년 매출 가이던스를 1억 2,500만-1억 3,500만 달러로 제시했는데, 이것이 달성 가능한지가 중요하다. 또한 AI 데이터센터 구축 진행 상황과 관련 계약 체결 소식도 주가에 직접적 영향을 미칠 것으로 예상된다. 낙관적 시나리오에서는 AI 시장 성장과 함께 회사의 데이터센터 사업이 본격화되면서 매출이 급증할 가능성이 있다. 특히 GPU 활용 비즈니스 모델이 성공하고 대형 고객사들과의 계약이 체결된다면, 현재의 저평가 상태에서 급반등할 수 있다. 내부자의 지속적 매수도 이러한 가능성을 뒷받침하는 신호로 해석된다. 가장 가능성 높은 기본 시나리오는 단기적으로는 재무 부담으로 인한 추가 하락 압력이 지속되지만, AI 시장 성장과 함께 중장기적으로는 점진적 회복세를 보이는 것이다. 하지만 이를 위해서는 성공적인 자금 조달과 수익성 개선이 전제되어야 한다. 위험 시나리오에서는 재무 구조 악화로 인한 파산이나 상장폐지 위험이 현실화될 수 있다. 특히 AI 시장 경쟁이 치열해지면서 대형 경쟁사들에게 밀려나거나, 자금 조달에 실패할 경우 심각한 상황에 직면할 수 있다. 현재의 극도로 높은 부채비율을 고려하면 이러한 위험을 간과해서는 안 된다. 결론적으로 하이퍼스케일 데이터는 AI라는 유망한 사업 영역과 내부자의 확신에 찬 매수라는 긍정적 요소가 있지만, 심각한 재무 건전성 문제라는 큰 리스크를 안고 있다. 투자자들은 이러한 하이 리스크-하이 리턴 구조를 충분히 이해하고, 자신의 위험 허용도 내에서 신중한 판단을 내려야 할 것으로 보인다.