25년 4분기 실적을 통해 본 AI 통합 전략의 본질과 2026년 가속 시나리오

에어비앤비가 2025년 4분기 매출 12% 증가, 총거래액(GBV) 16% 증가를 기록하며 반등 국면에 진입했다. 그러나 이번 실적의 본질은 성장률 자체가 아니라, 경영진이 강조한 “AI를 앱에 통합(integrating AI into our app)”이라는 방향성에 있다. 에어비앤비는 더 이상 단순한 숙박 중개 플랫폼이 아니라, AI가 기본 구조에 내장된 서비스 운영체제로 재설계되고 있는 것이다.

공동창업자이자 CEO인 Brian Chesky는 “AI와 신사업을 규율 있게 확장하고 있다”고 밝혔다. 이는 기술 실험 단계가 아니라, AI를 수익 구조와 비용 구조에 직접 연결하는 통합 단계에 들어섰다는 의미로 해석된다. 즉, AI는 보조 기능이 아니라 플랫폼 아키텍처의 일부가 되고 있다.

첫 번째 변화는 고객지원 영역이다. 현재 영어·프랑스어·스페인어 사용자를 대상으로 한 AI 고객지원이 북미 전역에 적용됐으며, 문의의 약 3분의 1을 상담원 개입 없이 해결하고 있다. 해결 시간은 단축됐고, 고객 접점도 감소했다. 이는 단순한 효율 개선을 넘어 비용 구조의 재편을 의미한다. 고객지원은 인건비 중심의 고정비 성격을 띠는 영역이다. AI가 30% 이상 자동 처리한다면 이는 EBITDA 마진을 방어하는 인프라로 작동한다. 2026년 가이던스에서 “마진을 유지하면서 성장 가속”을 제시한 배경에는 이 같은 AI 기반 비용 최적화가 자리하고 있다. 여기서 AI는 생산성 도구가 아니라 수익성 안정 장치다.

두 번째 변화는 검색 패러다임의 전환이다. 에어비앤비는 필터 기반 검색에서 의도 기반 자연어 탐색으로 이동하고 있다. 사용자가 “조용하고 바다가 보이는 곳”과 같이 자연어로 조건을 설명하면 AI가 이를 해석해 추천하는 방식이다. 기존 OTA 구조가 날짜·가격·지역·필터 선택 중심이었다면, AI 검색 구조는 의도와 맥락, 그리고 대화 흐름을 이해하는 방식으로 바뀐다. 이 전환은 단순히 전환율(CVR)을 높이는 데 그치지 않는다. 사용자 데이터의 질을 바꾼다. 클릭 데이터를 수집하던 플랫폼이 여행 의도 데이터를 학습하는 플랫폼으로 전환되는 것이다. 이는 장기적으로 플랫폼 데이터 자산의 고도화를 의미한다.

세 번째 변화는 카테고리 확장과의 결합이다. 에어비앤비는 숙소 중심 모델에서 Services, Experiences, 호텔 파트너십으로 포트폴리오를 넓히고 있다. AI는 서비스 추천 자동화, 숙소와 경험 간 교차 추천, 일정 기반 패키지 제안, 여행 전·중·후 맥락 연계를 수행한다. 이는 멀티 카테고리 전환을 촉진하는 엔진 역할을 한다. 특히 Experiences 예약의 절반 가까이가 숙소 예약과 무관하게 발생하고 있다는 점은, AI 기반 탐색이 목적형 여행 수요를 창출하고 있음을 보여준다. AI는 단순 기능이 아니라 총주소가능시장(TAM)을 확장하는 레버리지로 작동하고 있다.

에어비앤비의 AI 전략은 크게 네 가지 효과로 정리된다. 비용 최적화를 통한 마진 방어, 검색 개선을 통한 전환율 상승, 카테고리 확장을 통한 매출 다변화, 데이터 고도화를 통한 장기 경쟁력 확보다. 이는 AI 도입이 아니라 비즈니스 모델을 AI 친화적으로 재구성하는 과정이다.

2026년 가이던스 역시 이 구조를 전제로 한다. 2026년 1분기 매출은 전년 대비 14~16% 성장, GBV는 낮은 두 자릿수 성장이 전망되며 EBITDA 마진은 유지될 것으로 제시됐다. 연간 기준으로도 최소 ‘로우 더블 디짓’ 성장을 가속하겠다는 목표다. 이는 코어 수요가 견조하다는 전제, AI가 비용 증가를 흡수한다는 가정, 검색 개선이 전환율을 끌어올린다는 기대, 신사업이 추가 매출을 창출한다는 전략적 판단 위에 세워진 수치다.

장기적으로는 AI 여행 어시스턴트의 상시화, 개인화 일정 자동 생성, 실시간 가격 최적화, 동적 추천 기반 커머스 확대, 재방문 예측 기반 마케팅 자동화 등으로 확장될 가능성이 크다. 에어비앤비는 AI 모델 경쟁에 직접 뛰어드는 대신, 운영 체계에 AI를 통합해 플랫폼 전체를 지능화하는 전략을 택했다.

물론 리스크도 존재한다. 대규모 언어모델(LLM) 운영 비용 부담, 환각(hallucination) 문제, 규제 환경, 데이터 편향 이슈는 여전히 변수다. 특히 여행 산업은 신뢰 기반 산업이기 때문에 AI 추천 오류는 곧 브랜드 리스크로 연결될 수 있다. 에어비앤비가 점진적 실험(Iterative approach)을 강조하는 이유도 여기에 있다.

결국 2025년 4분기는 단순한 반등 분기가 아니다. AI가 본격적으로 플랫폼에 내장되기 시작한 출발점에 가깝다. AI 고객지원은 비용 구조를 바꾸고, AI 검색은 데이터 구조를 바꾸며, AI 추천은 매출 구조를 바꾸고 있다. 2026년은 에어비앤비가 숙박 플랫폼에서 AI 기반 글로벌 여행 운영체제로 전환하는 실질적 원년이 될 가능성이 높다. 이는 OTA 산업 전반의 검색·추천 구조를 재편하는 신호탄이 될 수 있다.