Innodata ( INOD ) Transkrypcja rozmowy o wynikach finansowych za IV kwartał 2025 r.

<p>Źródło obrazu: The Motley Fool.</p>
<h2>Data</h2>
<p>26 lutego 2026, 17:00 ET</p>
<h2>Uczestnicy połączenia</h2>
<ul>
<li>Przewodniczący i Dyrektor Generalny — Jack Abuhoff</li>
<li>Pełniąca obowiązki Dyrektor Finansowy — Marissa Espineli</li>
<li>Radca Prawny — Amy Agress</li>
<li>Starszy Wiceprezes ds. Finansów i Rozwoju Korporacyjnego — Aneesh Pendharkar</li>
</ul>
<p>Potrzebujesz cytatu od analityka Motley Fool? Wyślij e-mail na adres <a href="/cdn-cgi/l/email-protection">[email protected]</a></p>
<h2>Kluczowe wnioski</h2>
<ul>
<li>Przychody — 72,4 mln USD za kwartał, wzrost o 22% rok do roku.</li>
<li>Przychody za cały rok — 251,7 mln USD, co stanowi 48% wzrost rok do roku.</li>
<li>Skorygowana marża brutto — 42% za kwartał, powyżej zewnętrznie komunikowanego celu 40%.</li>
<li>Skorygowana EBITDA — 15,7 mln USD, czyli 22% przychodów; przekroczyła konsensus analityków o 1,2 mln USD.</li>
<li>Gotówka — 82,2 mln USD na koniec kwartału, wzrost o około 8,4 mln USD w porównaniu z poprzednim kwartałem i 35,3 mln USD rok do roku.</li>
<li>Wykorzystanie zadłużenia — Brak wykorzystania linii kredytowej Wells Fargo o wartości 30 mln USD.</li>
<li>Innowacje i inwestycje — Inwestycje napędzające wzrost w COGS i SG&amp;A, w szczególności w zakresie zdolności produkcyjnych, inżynierów, analityków danych i kadry kierowniczej odpowiedzialnej za kontakt z klientem.</li>
<li>Struktura klientów — Zarząd oczekuje wzrostu wydatków ze strony największego klienta, przy czym przewiduje się, że łączny wzrost pozostałej bazy klientów nastąpi w szybszym tempie i obejmie MAG-seven, krajowe laboratoria innowacji AI, inicjatywy suwerennej AI oraz wiodące przedsiębiorstwa.</li>
<li>Dywersyfikacja klientów — Oczekuje się, że wzrost przychodów stanie się mniej skoncentrowany, napędzany przez rozwijający się i coraz bardziej zróżnicowany zbiór dużych klientów.</li>
<li>Prognoza przychodów — Prognoza wzrostu o co najmniej 35% rok do roku na rok 2026 oparta na widocznych, aktywnych programach i niedawno zdobytych kontraktach; zarząd zauważa potencjalny znaczący wzrost ze względu na tempo inicjatyw opartych na LLM i AI.</li>
<li>Przejście przepływu pracy — W pierwszym kwartale około 20 mln USD przychodów z przepływu pracy po szkoleniu dla największego klienta zostało zdeprecjonowane i zastąpione nowymi programami po szkoleniu i skalowanymi programami przed szkoleniem, co spowodowało pozytywny wpływ na przychody netto.</li>
<li>Prognoza skorygowanej marży brutto — Zarząd oczekuje, że skorygowane marże brutto na początku 2026 roku wyniosą od 35% do 40%, z normalizacją w kierunku celu 40% w miarę wdrażania nowych programów i skalowania innowacji w przepływie pracy.</li>
<li>Postęp technologiczny — Wprowadzono i rozszerzono własne systemy do oceny agentów, potoków optymalizacji agentów, symulacji adwersarialnych i inżynierii danych na dużą skalę dla fizycznej AI, w tym zastosowania do zbiorów danych egocentrycznych i danych o możliwościach.</li>
<li>Wyniki benchmarkowe — Opracowano model AI do wykrywania dronów i małych obiektów, osiągając 22% poprawę w stosunku do poprzednich benchmarków stanu techniki, podkreślając zastosowania komercyjne i podwójnego zastosowania.</li>
<li>Zainteresowanie ze strony hyperscalerów i cyberbezpieczeństwa — Usługi zarządzane i inicjatywy szkoleniowe adwersarialne przyciągnęły nowe zaangażowania i zainteresowanie wśród hyperscalerów, firm zajmujących się cyberbezpieczeństwem i odpowiednich ekspertów rządowych.</li>
</ul>
<h2>Podsumowanie</h2>
<p>Zarząd ujawnił nowe inicjatywy innowacyjne w zakresie generatywnej AI, AI agentowej i fizycznej AI, podkreślając metody oparte na danych jako klucz do ewolucji produktu. Własne platformy do oceny agentów i symulacji adwersarialnych ułatwiają pozyskiwanie nowych klientów, zwłaszcza wśród hyperscalerów i klientów skoncentrowanych na bezpieczeństwie. Dzięki ciągłym reinwestycjom w ludzi i technologię, kierownictwo Innodata (<a href="/quote/nasdaq/inod/">INOD</a> 7,88%) prognozuje zarówno poprawę marż, jak i wzrost przychodów cyklicznych związanych z hybrydowymi ofertami oprogramowania i człowieka, jednocześnie podkreślając pewność co do konwersji wczesnych etapów zaangażowania i poszerzania znaczenia dla przedsiębiorstw.</p>
<ul>
<li>Kierownictwo firmy stwierdziło: „wierzymy, że wchodzimy w złotą erę innowacji w Innodata Inc. w wyniku inwestycji, które poczyniliśmy i zamierzamy poczynić w przyszłości”.</li>
<li>Kierownictwo podkreśliło, że przyszły wzrost marży brutto jest oczekiwany, napędzany przez automatyzację, systemy syntetyczne i platformy oceny, które strukturalnie zwiększają naszą dźwignię operacyjną.</li>
<li>Zarząd wyjaśnił, że prognoza wzrostu jest celowo konserwatywna, z potencjalnym wzrostem w miarę szybkiego uruchamiania inicjatyw LLM.</li>
<li>Dyskutując o dywersyfikacji klientów, zarząd podzielił się informacją, że nowe kontrakty i przyspieszone zapotrzebowanie umożliwiają Innodata migrację od roli dostawcy do roli podstawowej warstwy w ekosystemach AI.</li>
</ul>
<h2>Słowniczek branżowy</h2>
<ul>
<li>LLM: Duży Model Językowy; model AI wytrenowany na dużych zbiorach danych do rozumienia i generowania tekstu w języku naturalnym.</li>
<li>MAG-seven: Odniesienie zarządu do siedmiu największych amerykańskich firm technologicznych, zazwyczaj Microsoft, Apple, Google (Alphabet), Amazon, Meta, Nvidia i Tesla.</li>
<li>Dane egocentryczne: Dane przechwycone z perspektywy pierwszej osoby robota lub urządzenia wyposażonego w czujniki, odzwierciedlające bezpośrednie doświadczenie środowiskowe.</li>
<li>Dane o możliwościach: Strukturyzowane dane uczące systemy AI o możliwych działaniach lub interakcjach z obiektami fizycznymi w kontekście.</li>
<li>Symulacja adwersarialna: Systematycznie generowane, złożone dane używane do testowania odporności AI na zaawansowane ataki lub zagrożenia ze świata rzeczywistego.</li>
</ul>
<h2>Pełny transkrypt rozmowy konferencyjnej</h2>
<p>Operator: Dzień dobry Państwu, witamy na rozmowie konferencyjnej dotyczącej wyników Innodata Inc. za czwarty kwartał i rok fiskalny 2025. W tej chwili wszystkie linie są w trybie tylko do odsłuchu. Po prezentacji przeprowadzimy sesję pytań i odpowiedzi. Jeśli w dowolnym momencie podczas tej rozmowy potrzebują Państwo natychmiastowej pomocy, proszę nacisnąć 0, aby połączyć się z operatorem. Rozmowa jest nagrywana w czwartek, 26.02.2026. Przekazuję teraz głos Amy Agress, Radcy Prawnej. Proszę kontynuować.</p>
<p>Amy Agress: Dziękuję, operatorze. Dzień dobry Państwu. Dziękuję za dołączenie do nas dzisiaj. Naszymi dzisiejszymi prelegentami są Jack Abuhoff, Przewodniczący i Dyrektor Generalny Innodata Inc., oraz Marissa Espineli, Pełniąca obowiązki Dyrektora Finansowego. Na rozmowie jest również Aneesh Pendharkar, Starszy Wiceprezes ds. Finansów i Rozwoju Korporacyjnego. Rahul Singhal, Prezes i Dyrektor ds. Sprzedaży, nie może być dzisiaj z nami, ale z przyjemnością dołączy do nas podczas następnej rozmowy. Najpierw wysłuchamy Jacka, który przedstawi perspektywę dotyczącą działalności, a następnie Marissa przedstawi przegląd naszych wyników za czwarty kwartał i rok fiskalny 2025. Następnie odpowiemy na pytania analityków.</p>
<p>Zanim zaczniemy, chciałabym przypomnieć wszystkim, że podczas tej rozmowy będziemy dokonywać prognoz, które są przewidywaniami, projekcjami i innymi stwierdzeniami dotyczącymi przyszłych wydarzeń. Stwierdzenia te opierają się na obecnych oczekiwaniach, założeniach i szacunkach i podlegają ryzykom i niepewnościom. Rzeczywiste wyniki mogą się istotnie różnić od tych przewidywanych w tych prognozach. Czynniki, które mogą spowodować istotne różnice w wynikach, są określone w dzisiejszym komunikacie prasowym o wynikach, w sekcji Czynniki Ryzyka naszych Formularzy 10-K, 10-Q oraz innych raportach i zgłoszeniach do Komisji Papierów Wartościowych i Giełd. Nie zobowiązujemy się do aktualizacji informacji prognozujących. Ponadto, podczas tej rozmowy możemy omawiać pewne miary finansowe inne niż GAAP.</p>
<p>W naszym komunikacie o wynikach złożonym w SEC dzisiaj, a także w naszych innych zgłoszeniach do SEC, które są dostępne na naszej stronie internetowej, znajdą Państwo dodatkowe ujawnienia dotyczące tych miar finansowych innych niż GAAP, w tym uzgodnienia tych miar z porównywalnymi miarami GAAP. Dziękuję. Teraz oddaję głos Jackowi.</p>
<p>Jack Abuhoff: Dziękuję, Amy, i dzień dobry Państwu. Czwarty kwartał był kolejnym silnym kwartałem dla Innodata Inc. Wygenerowaliśmy 72 400 000 USD przychodów, co oznacza wzrost o 22% rok do roku. Przyniosło to nasze roczne przychody w wysokości 251 700 000 USD, co stanowi 48% wzrost rok do roku w 2025 roku. Nasza skonsolidowana skorygowana marża brutto w czwartym kwartale wyniosła 42%, przekraczając nasz zewnętrznie komunikowany cel 40%. Nasza skorygowana EBITDA wyniosła łącznie 15 700 000 USD, czyli 22% przychodów, również przekraczając konsensus analityków o 1 200 000 USD. W rzeczywistości nasze wyniki przekroczyły konsensus analityków w zakresie kluczowych wskaźników, w tym przychodów, skorygowanej EBITDA, zysku netto i EPS. Zakończyliśmy rok z 82 200 000 USD gotówki, co oznacza wzrost o około 8 400 000 USD w porównaniu z poprzednim kwartałem. Osiągnęliśmy te wyniki, dokonując znaczących inwestycji zorientowanych na wzrost zarówno w COGS, jak i SG&amp;A.</p>
<p>W COGS utrzymywaliśmy zdolności produkcyjne wyprzedzające wzrost przychodów, co konsekwentnie okazywało się właściwym posunięciem. W SG&amp;A inwestowaliśmy w inżynierów, analityków danych i kadrę kierowniczą odpowiedzialną za kontakt z klientem, co również okazało się rozsądne. Budowanie innowacji, które poszerzyło nasze możliwości. Wierzymy, że dynamika naszego biznesu jest na najwyższym poziomie. Obserwujemy silny popyt w całym cyklu życia AI, obejmującym rozwój, ocenę i bieżącą optymalizację modeli. I wierzymy, że zdobywamy przyczółek u szerokiego i zdywersyfikowanego grona dużych klientów. W wyniku popytu rynkowego i rosnącego zainteresowania przewidujemy kolejny rok potencjalnie nadzwyczajnego wzrostu w 2026 roku. Obecnie szacujemy, że nasz wzrost rok do roku w 2026 roku może wynieść około 35% lub więcej.</p>
<p>Ten szacunek odzwierciedla aktywne programy, niedawno zdobyte kontrakty, oceny na późnym etapie i możliwości, w przypadku których mamy jasny wgląd. Ponieważ jesteśmy na początku roku, a inicjatywy LLM szybko się rozwijają, uważamy, że w tym zakresie może być potencjalnie znaczący wzrost. Preferujemy jednak konserwatywne prognozowanie i dostosowywanie w górę w miarę zwiększania się widoczności. Jednocześnie, biorąc pod uwagę skalę i złożoność wspieranych przez nas programów, zmienność czasowa i harmonogramy R&amp;D klientów, zatwierdzanie budżetów lub zmiany w priorytetach badawczych mogą wpłynąć na tempo realizacji przychodów.</p>
<p>W naszej prognozie zawarte jest oczekiwanie, że wydatki naszego największego klienta nieco wzrosną w ciągu roku, a pozostała baza klientów jako całość będzie rosła w szybszym tempie. Oczekujemy, że ten wzrost u innych klientów będzie pochodził z mieszanki MAG-seven, krajowych laboratoriów innowacji AI, inicjatyw suwerennej AI i wiodących przedsiębiorstw. Wierzymy, że to znacząco przyczyni się do dywersyfikacji klientów. Nasi klienci działają szybko, napędzając krótsze cykle rozwoju i szybciej reagując na przełomy badawcze. W 2025 roku odnieśliśmy sukces w tym środowisku w dużej mierze dlatego, że podążaliśmy za badaniami, przewidywaliśmy potrzeby klientów i dostosowywaliśmy się tam, gdzie było to wymagane.</p>
<p>Dla ilustracji, w pierwszym kwartale tego roku dla naszego największego klienta zdeprecjonowaliśmy znaczną liczbę przepływów pracy po szkoleniu, które stanowiły łącznie około 20 000 000 USD rocznego przychodu, ale zastąpiliśmy je kombinacją nowych przepływów pracy po szkoleniu i skalowanych programów przed szkoleniem, obszaru niedawnego skupienia i inwestycji. Z perspektywy przychodów, efekty netto okazały się pozytywne. Rzeczywiście, wierzymy, że ciągłe innowacje są kluczowe dla osiągnięcia naszego ambitnego planu na rok 2026 i kolejne lata. Prawdziwie ekscytującą wiadomością jest to, że wierzymy, iż wchodzimy w złotą erę innowacji w Innodata Inc. w wyniku inwestycji, które poczyniliśmy i zamierzamy poczynić w przyszłości.</p>
<p>Teraz podzielę się kilkoma naszymi ostatnimi inicjatywami innowacyjnymi. Ze względów konkurencyjnych będziemy odpowiednio powściągliwi, ale to, czym się podzielimy, da Państwu znaczący wgląd w to, jak myślimy, gdzie inwestujemy, jakie sukcesy odnosimy i jak zamierzamy wykorzystać nadarzającą się okazję. Krótko omówię nasze ostatnie innowacje w trzech obszarach: szkolenie modeli generatywnej AI, AI agentowa i fizyczna AI. Zanim to zrobię, chcę podkreślić jeden spójny temat. Każda innowacja, którą zamierzam omówić, jest fundamentalnie innowacją danych.</p>
<p>Niezależnie od tego, czy celem są bardziej wydajne LLM, bardziej niezawodne autonomiczne agenty, czy bardziej inteligentne systemy fizycznej AI, jakość danych, skład danych, walidacja danych i inżynieria danych na dużą skalę są kluczowe. Są to nasze podstawowe kompetencje. Zaczniemy od szkolenia generatywnej AI. Historycznie klienci mówili nam, jakiego rodzaju dane szkoleniowe chcą. Coraz częściej jednak proszą nas o diagnozowanie wydajności modelu, projektowanie odpowiednich zestawów danych szkol