우버 이익 만든 '요금 53% 인상'…AI 쇼핑 에이전트가 되찾아 갈 판

우버 주주들이 경계해야 할 숫자는 대기시간이 아니다. 바로 53%다. 렌 셔먼 컬럼비아대 경영대학원 레지던스 임원(Executive in Residence)은 미국 6개 도시에서 기사가 완료한 운행 3만7500건을 분석했다↗. 그 결과 2023년 1분기부터 2026년 1분기까지 우버가 부과한 마일당 평균 요금은 53% 오른 반면 매칭 이후 차량이 도착하기까지 걸리는 시간은 19% 늘어난 것으로 나타났다¹. 셔먼은 비즈니스인사이더에 "서비스 품질을 떨어뜨리면서 요금은 더 받고 있는 셈"이라고 말했다¹.

대기시간은 6개 도시 가운데 5곳에서 늘었다. 셔먼은 자신의 수치조차 실제보다 낮게 잡혔다고 본다. 기사 측 데이터에는 매칭이 성사되기 전 우버가 운행 건마다 여러 기사에게 요청을 돌리는 데 쓰는 시간이 빠져 있기 때문이다¹. 19%와 53%라는 수치를 보도한 매체는 비즈니스인사이더가 유일하며, 두 수치 모두 독립적인 검증을 거친 곳도 없다.

그 스프레드가 곧 수익 엔진이다

SEC 공시자료↗는 그 스프레드가 가져다준 것이 무엇인지 보여준다. 연결 영업이익은 2023년 3분기 3억9400만달러에서 2026년 2분기 18억9000만달러로 거의 5배 늘었다². 이를 뒷받침하는 플랫폼의 월간 활성 이용자는 2억800만명, 연환산 기준 총예약액(gross bookings)은 2230억달러에 이른다⁵.

운전기사 3명의 9년치 기록을 바탕으로 한 셔먼의 올해 6월 연구↗는 일부 도시에서 우버가 운임에서 가져가는 몫, 이른바 테이크 레이트(take rate)가 50%를 넘는다고 분석했다. 10년 전만 해도 이 몫은 15~20%였다. 2022년 사전 확정 요금제(upfront pricing)가 도입된 뒤 승객이 내는 운임과 기사가 받는 보수 사이의 가위차가 벌어졌다³. 그는 “이것이 여전히 우버의 수익 엔진”이라고 말했다³. 컨슈머리포트(Consumer Reports)에 게재된 프린스턴대 노동자 알고리즘 관측소(Workers Algorithm Observatory)의 오리건주 분석↗에서는 테이크 레이트가 우버 44%, 리프트 52%로 집계됐다⁴.

우버의 답은 다른 숫자일 뿐, 검증은 아니다

우버 대변인은 이번 분석이 “여러 부정확한 내용에 기반하고 있으며 이에 대해서는 공개적으로 반박한 바 있다”고 밝혔다. 다만 대기시간 19% 증가와 마일당 요금 53% 상승이라는 두 핵심 수치에 대해서는 답변을 거부했다¹. 우버는 올해 1월 블로그 포스트에서 2025년 3분기 평균 테이크 레이트가 운임의 21%라며, 가격을 올려 더 큰 몫을 확보하는 방식으로 수익성을 냈다는 것은 사실이 아니라고 주장했다³. 마진을 둘러싼 논쟁의 전부는 21%와 50% 사이에 있다.

이번 운행 데이터는 운전기사용 앱 긱유(GigU)에서 나왔다. 긱유는 하루 1500만건이 넘는 운행 제안을 스캔↗해 기사가 수락 전에 마일당 보수를 미리 확인할 수 있게 해준다⁶¹. 승객들도 저마다의 방식으로 셈을 한다. 해커뉴스↗의 한 댓글 작성자는 수년째 공항행 중 60달러 미만인 운행을 본 적이 없다고 밝혔다⁷.

셔먼이 측정한 간극, AI 에이전트가 메운다

셔먼이 직접 지목한 위협은 규제 당국이 아니라 에이전트다. 바로 우버를 리프트나 지역 경쟁업체와 몇 초 만에 비교해 주는 AI 쇼핑 에이전트다. 이들은 높은 테이크 레이트가 필요로 하는 가격 불투명성을 잠식한다¹. 평판은 이미 내리막이다. 액시오스 해리스폴 100(Axios Harris Poll 100)에서 우버의 순위는 2025년 58위에서 올해 72위로 밀려났다¹. The Inference는 지난 9월 30일 앱스토어 수수료와 결제에서 벌어지는 같은 압박 구도를 짚어본 바 있다. 차량 호출(ride-hailing) 시장은 언제나 그 다음 차례였다.

우버의 21%가 실제 숫자라면 이번 요금 인상은 효율 개선의 산물이고, 그만큼 오래 이어질 가능성이 크다. 반대로 셔먼의 50%가 실제라면 에이전트의 요금 비교 한 번 한 번이 모두 차익거래 티켓이 된다. 지켜볼 신호는 두 가지다. 우버가 앞으로 내놓을 요금 관련 코멘트, 그리고 에이전트를 거쳐 잡힌 예약 건수에 대한 첫 정확한 집계다.