Bản ghi lời nói chuyện về thu nhập quý 4 năm 2025 của Innodata (INOD)

<p>Nguồn ảnh: The Motley Fool.</p>
<h2>Ngày</h2>
<p>Ngày 26 tháng 2 năm 2026 lúc 5 giờ chiều ET</p>
<h2>Người tham gia cuộc gọi</h2>
<ul>
<li>Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành — Jack Abuhoff</li>
<li>Giám đốc tài chính tạm quyền — Marissa Espineli</li>
<li>Tổng cố vấn pháp luật — Amy Agress</li>
<li>Phó Chủ tịch cấp cao, Tài chính và Phát triển Doanh nghiệp — Aneesh Pendharkar</li>
</ul>
<p>Cần trích dẫn từ nhà phân tích của Motley Fool? Gửi email tới <a href="/cdn-cgi/l/email-protection">[email protected]</a></p>
<h2>Điểm chính</h2>
<ul>
<li>Doanh thu -- 72,4 triệu USD trong quý, tăng 22% so với cùng kỳ năm trước.</li>
<li>Doanh thu cả năm -- 251,7 triệu USD, tăng trưởng 48% so với cùng kỳ năm trước.</li>
<li>Biên lợi nhuận gộp điều chỉnh -- 42% trong quý, cao hơn mục tiêu 40% đã công bố bên ngoài.</li>
<li>EBITDA điều chỉnh -- 15,7 triệu USD, tương đương 22% doanh thu; vượt kỳ vọng của các nhà phân tích 1,2 triệu USD.</li>
<li>Tiền mặt -- 82,2 triệu USD vào cuối quý, tăng khoảng 8,4 triệu USD so với quý trước và 35,3 triệu USD so với cùng kỳ năm trước.</li>
<li>Sử dụng nợ -- Không rút vốn từ hạn mức tín dụng 30 triệu USD của Wells Fargo.</li>
<li>Đổi mới và đầu tư -- Đầu tư thúc đẩy tăng trưởng vào COGS và SG&amp;A, đặc biệt là vào năng lực, kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và lãnh đạo tiếp xúc với khách hàng.</li>
<li>Cơ cấu khách hàng -- Ban lãnh đạo kỳ vọng chi tiêu từ khách hàng lớn nhất sẽ tăng lên, với mức tăng trưởng tổng thể cho phần còn lại của cơ sở khách hàng dự kiến sẽ diễn ra với tốc độ nhanh hơn và bao gồm MAG-seven, các phòng thí nghiệm đổi mới AI trong nước, các sáng kiến AI chủ quyền và các doanh nghiệp hàng đầu.</li>
<li>Đa dạng hóa khách hàng -- Tăng trưởng doanh thu dự kiến sẽ bớt tập trung, được thúc đẩy bởi một tập hợp ngày càng mở rộng và đa dạng hơn các khách hàng lớn.</li>
<li>Dự báo doanh thu -- Dự báo tăng trưởng ít nhất 35% so với cùng kỳ năm trước cho năm 2026 dựa trên các chương trình đang hoạt động, rõ ràng và các hợp đồng mới được trao gần đây; ban lãnh đạo lưu ý tiềm năng tăng trưởng đáng kể do tốc độ của các sáng kiến LLM và AI.</li>
<li>Chuyển đổi quy trình làm việc -- Trong quý đầu tiên, khoảng 20 triệu USD doanh thu quy trình làm việc sau đào tạo theo tốc độ hàng năm cho khách hàng lớn nhất đã bị loại bỏ và thay thế bằng các chương trình đào tạo sau đào tạo mới và đào tạo trước quy mô lớn, dẫn đến tác động tích cực đến tốc độ doanh thu ròng.</li>
<li>Dự báo biên lợi nhuận gộp điều chỉnh -- Ban lãnh đạo kỳ vọng biên lợi nhuận gộp điều chỉnh đầu năm 2026 trong khoảng 35%-40% với sự chuẩn hóa về mục tiêu 40% khi các chương trình mới được triển khai và các đổi mới quy trình làm việc được mở rộng quy mô.</li>
<li>Tiến bộ công nghệ -- Giới thiệu và mở rộng các hệ thống độc quyền để đánh giá tác nhân, quy trình tối ưu hóa tác nhân, mô phỏng đối nghịch và kỹ thuật dữ liệu quy mô lớn cho AI vật lý, bao gồm các ứng dụng cho tập dữ liệu góc nhìn thứ nhất và dữ liệu khả năng tương tác.</li>
<li>Hiệu suất chuẩn -- Phát triển mô hình AI để phát hiện máy bay không người lái và vật thể nhỏ đạt được cải thiện 6,45% so với các điểm chuẩn tiên tiến trước đó, nhấn mạnh các ứng dụng thương mại và sử dụng kép.</li>
<li>Sự quan tâm từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và an ninh mạng -- Các dịch vụ quản lý và các sáng kiến đào tạo đối nghịch đã thu hút các hợp đồng mới và sự quan tâm từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, các công ty an ninh mạng và các chuyên gia chính phủ có liên quan.</li>
</ul>
<h2>Tóm tắt</h2>
<p>Ban lãnh đạo đã tiết lộ các sáng kiến đổi mới mới trên AI tạo sinh, AI tác nhân và AI vật lý, nhấn mạnh các phương pháp dựa trên dữ liệu là cốt lõi cho sự phát triển sản phẩm. Các nền tảng độc quyền để đánh giá tác nhân và mô phỏng đối nghịch đang tạo điều kiện thuận lợi cho sự thu hút khách hàng mới, đặc biệt là từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và khách hàng tập trung vào bảo mật. Với việc tái đầu tư liên tục vào con người và công nghệ, ban lãnh đạo tại Innodata (<a href="/quote/nasdaq/inod/">INOD</a> 7,88%) dự kiến cả cải thiện biên lợi nhuận và mở rộng doanh thu định kỳ gắn liền với các dịch vụ phần mềm-con người kết hợp, đồng thời nhấn mạnh sự tự tin vào việc chuyển đổi các tương tác giai đoạn đầu và mở rộng sự liên quan đến doanh nghiệp.</p>
<ul>
<li>Ban lãnh đạo công ty tuyên bố, "chúng tôi tin rằng chúng tôi đang bước vào một kỷ nguyên vàng của sự đổi mới tại Innodata Inc. nhờ những khoản đầu tư mà chúng tôi đã thực hiện và dự định thực hiện trong tương lai."</li>
<li>Ban lãnh đạo nhấn mạnh rằng sự mở rộng biên lợi nhuận gộp trong tương lai được kỳ vọng, được thúc đẩy bởi tự động hóa, hệ thống tổng hợp và các nền tảng đánh giá giúp tăng đòn bẩy hoạt động của chúng tôi về mặt cấu trúc.</li>
<li>Ban lãnh đạo làm rõ rằng hướng dẫn tăng trưởng cố tình thận trọng, với khả năng tăng trưởng khi các sáng kiến LLM được triển khai nhanh chóng.</li>
<li>Trong cuộc thảo luận về đa dạng hóa khách hàng, ban lãnh đạo chia sẻ rằng các hợp đồng mới và nhu cầu tăng tốc đang cho phép Innodata chuyển đổi từ nhà cung cấp sang lớp nền tảng trong hệ sinh thái AI.</li>
</ul>
<h2>Thuật ngữ ngành</h2>
<ul>
<li>LLM: Mô hình ngôn ngữ lớn; một mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để hiểu và tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên.</li>
<li>MAG-seven: Tham chiếu của ban lãnh đạo đến bảy công ty công nghệ lớn nhất của Hoa Kỳ, thường bao gồm Microsoft, Apple, Google (Alphabet), Amazon, Meta, Nvidia và Tesla.</li>
<li>Dữ liệu góc nhìn thứ nhất: Dữ liệu được thu thập từ góc nhìn của người thứ nhất của robot hoặc thiết bị được trang bị cảm biến, phản ánh trải nghiệm môi trường trực tiếp.</li>
<li>Dữ liệu khả năng tương tác: Dữ liệu có cấu trúc dạy hệ thống AI về các hành động hoặc tương tác có thể có với các đối tượng vật lý trong ngữ cảnh.</li>
<li>Mô phỏng đối nghịch: Dữ liệu phức tạp, được tạo ra một cách có hệ thống, được sử dụng để kiểm tra khả năng phục hồi của AI trước các cuộc tấn công tinh vi hoặc các mối đe dọa trong thế giới thực.</li>
</ul>
<h2>Bản ghi đầy đủ cuộc gọi hội nghị</h2>
<p>Người điều hành: Chào buổi chiều, quý vị và các bạn, và chào mừng đến với Cuộc gọi Hội nghị Kết quả Quý 4 và Năm tài chính 2025 của Innodata Inc. Tại thời điểm này, tất cả các đường dây đang ở chế độ chỉ nghe. Sau bài thuyết trình, chúng tôi sẽ tiến hành phiên hỏi đáp. Nếu bất cứ lúc nào trong cuộc gọi này, quý vị cần hỗ trợ ngay lập tức, vui lòng nhấn 0 để gặp người điều hành. Cuộc gọi này đang được ghi âm vào Thứ Năm, ngày 26/02/2026. Bây giờ tôi sẽ chuyển cuộc gọi cho Amy Agress, Tổng cố vấn pháp luật. Xin mời.</p>
<p>Amy Agress: Cảm ơn người điều hành. Chào buổi chiều mọi người. Cảm ơn quý vị đã tham gia cùng chúng tôi hôm nay. Diễn giả của chúng tôi hôm nay là Jack Abuhoff, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Innodata Inc., và Marissa Espineli, Giám đốc tài chính tạm quyền. Cũng có mặt trong cuộc gọi hôm nay là Aneesh Pendharkar, Phó Chủ tịch cấp cao, Tài chính và Phát triển Doanh nghiệp. Rahul Singhal, Chủ tịch kiêm Giám đốc Doanh thu, không thể có mặt hôm nay nhưng mong muốn được tham gia cùng chúng tôi trong cuộc gọi tiếp theo. Chúng ta sẽ nghe Jack trước, người sẽ đưa ra quan điểm về hoạt động kinh doanh, sau đó Marissa sẽ xem xét kết quả của chúng ta trong quý 4 và năm tài chính 2025. Sau đó, chúng ta sẽ trả lời câu hỏi từ các nhà phân tích.</p>
<p>Trước khi bắt đầu, tôi muốn nhắc mọi người rằng trong suốt cuộc gọi này, chúng tôi sẽ đưa ra các tuyên bố mang tính dự báo, là những dự đoán, dự phóng và các tuyên bố khác về các sự kiện trong tương lai. Các tuyên bố này dựa trên kỳ vọng, giả định và ước tính hiện tại và chịu rủi ro và không chắc chắn. Kết quả thực tế có thể khác biệt đáng kể so với những gì được dự tính bởi các tuyên bố mang tính dự báo này. Các yếu tố có thể khiến kết quả này khác biệt đáng kể được nêu trong thông cáo báo chí về thu nhập hôm nay, trong phần Các yếu tố rủi ro của Mẫu 10-K, Mẫu 10-Q và các báo cáo và hồ sơ khác với Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch. Chúng tôi không có nghĩa vụ cập nhật thông tin mang tính dự báo. Ngoài ra, trong suốt cuộc gọi này, chúng tôi có thể thảo luận về một số biện pháp tài chính phi GAAP.</p>
<p>Trong thông cáo báo chí về thu nhập của chúng tôi được nộp cho SEC hôm nay, cũng như trong các hồ sơ SEC khác của chúng tôi, được đăng trên trang web của chúng tôi, quý vị sẽ tìm thấy các tiết lộ bổ sung liên quan đến các biện pháp tài chính phi GAAP này, bao gồm cả việc đối chiếu các biện pháp này với các biện pháp GAAP tương đương. Cảm ơn quý vị. Bây giờ tôi sẽ chuyển cuộc gọi cho Jack.</p>
<p>Jack Abuhoff: Cảm ơn Amy, và chào buổi chiều mọi người. Q4 là một quý mạnh mẽ nữa đối với Innodata Inc. Chúng tôi đã tạo ra 72.400.000 USD doanh thu, tăng 22% so với cùng kỳ năm trước. Điều này đưa doanh thu cả năm của chúng tôi lên 251.700.000 USD, tương đương tăng trưởng 48% so với cùng kỳ năm trước cho năm 2025. Biên lợi nhuận gộp hợp nhất điều chỉnh Q4 của chúng tôi là 42%, vượt mục tiêu 40% đã công bố bên ngoài. EBITDA điều chỉnh của chúng tôi đạt tổng cộng 15.700.000 USD, tương đương 22% doanh thu, cũng vượt kỳ vọng của các nhà phân tích 1.200.000 USD. Trên thực tế, kết quả của chúng tôi đã vượt kỳ vọng của các nhà phân tích trên phạm vi các chỉ số chính, bao gồm doanh thu, EBITDA điều chỉnh, thu nhập ròng và EPS. Chúng tôi kết thúc năm với 82.200.000 USD tiền mặt, tăng khoảng 8.400.000 USD so với quý trước. Chúng tôi đã đạt được những kết quả này trong khi thực hiện các khoản đầu tư có ý nghĩa hướng tới tăng trưởng vào cả COGS và SG&amp;A.</p>
<p>Trong COGS, chúng tôi đã duy trì năng lực trước khi doanh thu tăng, điều này luôn chứng tỏ là động thái đúng đắn. Và trong SG&amp;A, chúng tôi đã đầu tư vào kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và lãnh đạo tài khoản tiếp xúc với khách hàng, những khoản đầu tư này cũng tỏ ra khôn ngoan. Xây dựng sự đổi mới đã mở rộng cơ hội của chúng tôi. Chúng tôi tin rằng động lực kinh doanh của chúng tôi đang ở mức cao nhất mọi thời đại. Chúng tôi đang thấy nhu cầu mạnh mẽ trên toàn bộ vòng đời AI, bao gồm phát triển, đánh giá và tối ưu hóa mô hình liên tục. Và chúng tôi tin rằng chúng tôi đang thu hút được sự quan tâm từ một số lượng lớn khách hàng rộng lớn và đa dạng. Do nhu cầu thị trường và sự thu hút ngày càng tăng, chúng tôi dự đoán một năm nữa với mức tăng trưởng tiềm năng phi thường vào năm 2026. Hiện tại, chúng tôi ước tính tăng trưởng so với cùng kỳ năm trước của năm 2026 có thể đạt khoảng 35% trở lên.</p>
<p>Ước tính này phản ánh các chương trình đang hoạt động, các hợp đồng mới được trao gần đây, các đánh giá giai đoạn cuối và các cơ hội mà chúng tôi có tầm nhìn rõ ràng. Bởi vì chúng ta đang ở đầu năm và bởi vì các sáng kiến LLM được triển khai nhanh chóng, chúng tôi tin rằng có thể có sự tăng trưởng đáng kể so với phạm vi này. Tuy nhiên, chúng tôi thích đưa ra hướng dẫn thận trọng và điều chỉnh tăng khi khả năng hiển thị tăng lên. Đồng thời, do quy mô và sự phức tạp của các chương trình chúng tôi hỗ trợ, sự biến động về thời gian và lịch trình R&amp;D của khách hàng, phê duyệt ngân sách hoặc thay đổi ưu tiên nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến tốc độ mà doanh thu được hiện thực hóa.</p>
<p>Trong dự báo của chúng tôi bao gồm kỳ vọng rằng chi tiêu từ khách hàng lớn nhất của chúng tôi sẽ tăng lên một chút trong năm, và phần còn lại của cơ sở khách hàng tổng thể sẽ tăng trưởng với tốc độ nhanh hơn. Chúng tôi kỳ vọng sự tăng trưởng của các khách hàng khác này sẽ đến từ sự kết hợp của MAG-seven, các phòng thí nghiệm đổi mới AI trong nước, các sáng kiến AI chủ quyền và các doanh nghiệp hàng đầu. Chúng tôi tin rằng điều này sẽ đóng góp đáng kể vào việc đa dạng hóa khách hàng. Khách hàng của chúng tôi đang tiến nhanh, thúc đẩy chu kỳ phát triển ngắn hơn và phản ứng nhanh hơn với các đột phá nghiên cứu. Vào năm 2025, chúng tôi đã thành công trong môi trường này phần lớn là do chúng tôi đã đi theo nghiên cứu, dự đoán nhu cầu của khách hàng và điều chỉnh khi cần thiết.</p>
<p>Để minh họa, trong quý đầu tiên của năm nay đối với khách hàng lớn nhất của chúng tôi, chúng tôi đã loại bỏ một số lượng đáng kể các quy trình làm việc sau đào tạo, chiếm tổng cộng khoảng 20.000.000 USD doanh thu theo tốc độ hàng năm, nhưng thay thế chúng bằng sự kết hợp của các quy trình làm việc sau đào tạo mới và các chương trình đào tạo trước quy mô lớn, một lĩnh vực tập trung và đầu tư gần đây. Từ góc độ tốc độ doanh thu, tác động ròng đã trở nên tích cực. Thật vậy, chúng tôi tin rằng sự đổi mới liên tục là rất quan trọng để đạt được kế hoạch đầy tham vọng của chúng tôi cho năm 2026 và xa hơn nữa. Tin tức thực sự thú vị là chúng tôi tin rằng chúng tôi đang bước vào một kỷ nguyên vàng của sự đổi mới tại Innodata Inc. nhờ những khoản đầu tư mà chúng tôi đã thực hiện và dự định thực hiện trong tương lai.</p>
<p>Bây giờ tôi sẽ chia sẻ một số sáng kiến đổi mới gần đây của chúng tôi. Vì lý do cạnh tranh, chúng tôi sẽ thận trọng một cách thích hợp, nhưng những gì chúng tôi chia sẻ sẽ cho quý vị một cái nhìn sâu sắc có ý nghĩa về cách chúng tôi đang suy nghĩ, nơi chúng tôi đang đầu tư, những thành công chúng tôi đang đạt được và cách chúng tôi dự định tận dụng cơ hội phía trước. Tôi sẽ trình bày ngắn gọn về những đổi mới gần đây của chúng tôi trong ba lĩnh vực: đào tạo mô hình AI tạo sinh, AI tác nhân và AI vật lý. Trước khi làm điều đó, tôi muốn nhấn mạnh một chủ đề thống nhất. Mọi đổi mới mà tôi sắp thảo luận về cơ bản là một đổi mới về dữ liệu.</p>
<p>Cho dù mục tiêu là LLM có năng lực hơn, tác nhân tự động đáng tin cậy hơn hay hệ thống AI vật lý thông minh hơn, chất lượng dữ liệu, thành phần dữ liệu, xác thực dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu ở quy mô lớn là cốt lõi của vấn đề. Đây là năng lực cốt lõi của chúng tôi. Chúng ta sẽ bắt đầu với đào tạo AI tạo sinh. Trong lịch sử, khách hàng đã cho chúng tôi biết loại dữ liệu đào tạo mà họ muốn. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều, họ yêu cầu chúng tôi chẩn đoán hiệu suất mô hình, thiết kế các tập dữ liệu đào tạo phù hợp và chứng minh rằng các tập dữ liệu đó sẽ cải thiện kết quả một cách đáng kể. Đây là cách nó hoạt động. Chúng tôi bắt đầu bằng cách xác định các khoảng trống hiệu suất bằng các khuôn khổ đánh giá của chúng tôi. Sau đó, chúng tôi tạo ra các tập dữ liệu có mục tiêu và xác thực tác động của chúng bằng cách tinh chỉnh mô hình của khách hàng hoặc một mô hình tương tự về cấu trúc. </p>
<p>Chỉ sau khi chúng tôi đo lường và chứng minh tác động hiệu suất, chúng tôi mới mở rộng quy mô. Điều này chuyển cuộc thảo luận từ "dữ liệu có giá bao nhiêu" sang "dữ liệu hiệu quả như thế nào". Chúng tôi tin rằng sự thay