들어가기 전에…
필자가 블로그를 시작하며 세운 목표 중 하나는 내가 진행하는 모든 기업 분석을 포스팅하는 것이었다. 분석 과정과 결과를 정리하여 그 기업의 주가가 오르던 내리던 피드백하자는 의도였다. 그런데 기업 분석 과정에서 생각보다 중요한 문제가 발생했다. 나의 생각이 짧았던 건 지도 모르겠다.
모든 문제는 일부 기업의 분석 결과가 마음에 들지 않으며 시작됐다. 분석 자료를 모아가는 과정에서 마음에 들지 않는, 투자 가치가 적어 보이는 근거가 하나 둘 발견됐다. 기업 분석에 필요한 자료를 모두 검토했음에도 투자 가치가 적다고 판단되는 것이다. “이들 기업도 포스팅 해야 할까?”하는 의문이 들었다. 포스팅 하지 않았다간 3개월, 1년 뒤엔 이 기업을 분석했었는지 조차 기억나지 않을 것이다. 부정적인 포스팅을 하면? 독자들로부터 좋은 이야기는 못 듣는다.
잠정적으로 모든 기업 분석을 업로드 하기로 했다. 나는 투자할 가치가 없다고 판단한 기업 분석도 업로드 할 것이다. 그 이유는 무엇보다도 피드백 때문이다. 내가 투자 가치가 없다고 판단한다해서 그게 맞는 건 아니다. 언제나 틀릴 수 있다. 공개적으로 틀리는 걸 좋아하는 사람은 없겠지만, 나는 나의 성장을 위해 기꺼히 그럴 준비가 되어 있다. 또한 기업 분석을 매 번 업로드 해야만 기업 분석에 대한 동기 부여가 유지되기 때문이기도 하다.
그래서 INOD에 대한 기업 분석 내용도 포스팅 하기로 결정했다.
Innodata, Inc(INOD) 기업 소개
Innodata, Inc.(이하 INOD)은 단 한 마디로 요약해 데이터 엔지니어링 기업이다. 데이터 엔지니어링이란 인간이 이해할 수 있는 텍스트나 이미지, 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변형하는 것을 말한다.
INOD는 1988년 미국에서 설립됐다. Wiki와 Zippia에 따르면 INOD는 과거 1990년 경에는 디지털 컨텐츠의 퀄리티를 평가하고 인증해주는 사업을 했다. 아날로그 문서를 전자 문서로 변환 시 오타 등 여러가지 문제가 생길 수 있는데, 사업 초기에는 이를 확인해주고 인증해주는 사업을 했던 것 같다. 2007년부터는 아날로그 책을 전자책으로 변환해주고 판매, 유통하는 사업을 하며 성장했다.
이랬던 INOD는 2012년부터 Synodex, DocGenix라는 서비스를 개시하는데, 각각 의료 기록, 금융 계약서 등을 기초로 데이터를 표준화 시켜주는 서비스다. 서술형 문장 등 인간이 이해할 수 있는 텍스트로 되어 있는 문서를 컴퓨터가 쉽게 이해할 수 있는 데이터 형태로 정리해주는 사업인 것이다.
INOD의 비즈니스 모델
텍스트를 정형화된 데이터로 정리하는 것. 이 과정은 생각보다 굉장히 어렵다. 변수와 예외가 굉장히 많기 때문이다. 같은 단어도 맥락에 따라 다른 의미를 갖는다. 같은 문장도 앞, 뒤 문장에 따라 전혀 다른 쓰임새가 된다.
그렇다면, INOD는 어떤 방식으로 이 문제를 해결할까? 코딩에 대해 잘 모르는 사람은 이 과정이 꽤 단순할 것이라 생각할 수 있다. 어떤 프로그램을 개발하여 문서를 프로그램에 입력시키면 데이터가 단숨에 깔끔히 정리될 거라는 착각이다. 데이터 엔지니어링 측면에서 코딩과 컴퓨터 프로그래밍의 가장 큰 제한점은 예외의 경우에 대해 인간처럼 유연하고 직관적으로 판단하지 못한다는 것이다. 컴퓨터는 시키는 대로만 처리한다. 회귀 분석 모델에 다양한 변수를 집어넣으면 마치 인간처럼 작용하는 것 처럼 보이게 할 수는 있으나 그래도 컴퓨터는 컴퓨터다. ‘아직 입력되지 않은 예외’는 언제나 있기 마련이다.
그렇다면 INOD는 수많은 텍스트를 어떻게 정리하는가?
포스팅 뒷부분의 Wolfpack Research의 매도 리포트에서 자세히 살펴보겠지만 INOD는 이 부분에 해외의 저임금 인력을 활용하는 것으로 보인다. 텍스트를 정형화하는 과정에서 우선적으로 인공지능으로 큰 문제를 해결한 뒤, 디테일한 부분에는 인간이 직접 해결하는 것이다. 이렇게 정리된 데이터 베이스는 대기업에 판매되어 AI를 학습시키는데 이용된다.
INOD의 사업부는 크게 DDS(Digital Data Solution), Synodex, Agility로 나뉜다. DDS는 법적 문서에 대한 데이터 서비스, Synodex는 의료, Agility는 뉴스, 블로그 등에 대한 대규모 데이터를 정리해주는 사업이다. 간단히 말해, 대량의 문서를 데이터베이스화 시켜, 판매하는 사업이라고 보면 크게 오해가 없을 것 같다. INOD는 각종 문서 데이터를 정형화하여 구글이나 페이스북, 아마존과 같은 테크 기업에 판매하는 것으로 생각된다. 이 외에도 금융기관이나 법률회사 등에도 판매한다.
산업의 전망
AI 산업의 범위는 굉장히 넓다. 범위가 너무 넓기 때문에 INOD가 사업하는 산업의 성장 속도와 전망에 주목해야 한다. INOD는 AI 중에서도 데이터를 가공, 판매하는 아주 기초적인 부분을 담당한다. INOD의 10-K에서는 다양한 AI 산업 성장률을 공시하고 있지만 필자가 가장 중요하게 생각하는 부분은 바로 AI Training 시장이다.
10-K에 따르면 이 AI 트레이닝 산업은 CAGR 18%의 속도로 향후 10년 간 성장할 것으로 보인다. 놀라운 성장률이다. 게다가 AI를 학습시키기 위해서는 데이터가 핵심이다. 이 부분을 더 강조하고 싶다. 데이터는 AI의 완성도에 있어서 정말, 정말로 중요하다.
인공지능에는 이런 유명한 말이 있다.
Garbage In, Garbage Out.
인공지능에 학습시키는 데이터의 퀄리티가 정말 중요하다. 잘못된 데이터를 학습시키면 AI는 결국 엉뚱한 답을 내놓는다. 10,000개의 데이터 중 10개가 엉뚱한 데이터라면 이 모델의 정확도는 현저히 낮아진다. 그만큼 데이터의 퀄리티가 중요하다. 그렇기 때문에 데이터를 보정하는 작업에 어쩔 수 없이 인간이 개입되는 것이고, INOD가 해외의 저가 인력을 사용하는 것이다.
매도 리포트
2024년 2월 15일, Wolfpack Research는 INOD에 대한 매도 리포트를 제출한다.
매도 리포트를 전부 담진 않겠지만 나는 전문을 읽었다.(21페이지) 리포트의 핵심 내용을 요약하면 다음과 같다.
- INOD는 10-K에서 인공지능 기업인 것 처럼 포장했지만 사실은 저임금 노동력을 이용해 데이터를 정리하는 단순한 기업이다.
- INOD의 해외 사업부는 구조적으로 흑자를 낼 수 없는 상태이고 적자가 계속되나 미국에서의 스톡옵션 발행으로 간신히 현금을 유지하고 있다.
- 마이너스통장(Revolving Credit Facility)의 한도가 대출 규제로 턱 밑까지 차올랐다. 지금처럼 낮은 수익성이 지속되면 대규모 유상 증자를 피할 수 없을 것.
위의 내용은 Wolfpack Research의 애널리스트가 INOD의 이전 직원과 실사를 통해 조사한 것이다. 하지만 나는 위의 리포트에 대해 50% 수준에서 동의할 뿐이다.
우선, 경영진이 INOD을 AI 기업으로 과대 포장했다는 주장엔 크게 동의하진 않는다. 모든 기업의 경영진은 자신의 기업을 과대 포장한다. 주가 부양을 위한 전략이다. 나는 그게 잘못되었다고 생각하진 않는다. 주가가 올라야 더 매력적인 조건(스톡옵션)으로 유능한 직원을 유인할 수 있기 때문이다. 게다가 기존 주주들이 경영진에게 원하던 것이 바로 그것 아닌가? 또한 AI의 원료인 데이터를 수정하고, 보정하여 공급하는 것 또한 AI 산업의 일부다.
INOD의 해외 사업부, 그러니까 저임금 노동력에 대한 논란은 INOD의 경영진이 잘못했다고 본다. 우선 10-K에서 이런 내용이 명확하게 공시되지 않았다. 경영진에게는 해외에서 사업이 어떻게 진행되는 지에 대해 투명하게 공개할 책임이 있다. 단, Wolfpack의 주장대로 INOD의 비즈니스 모델이 구조적으로 적자를 벗어날 수 없다는 데엔 동의하지 않는다. 한 번 정리된 데이터는 반복해서 매출을 발생시킬 수 있고, 추가적인 비용이 들지 않는다.
대규모의 유상증자에 대해서도 동의하지 않는다. 물론 미래에 유상증자를 할 수도 있다. 그러나 매도 리포트가 발행된 지 3개월이 더 지난 시점인 지금, INOD 경영진은 가이던스를 상향했다. 매출의 증가로 인해 수익성도 좋아지고 보유 현금도 늘어날 것이다. 유상 증자에 대한 가능성이야 항상 있겠지만, 이전보다는 그 위험이 현저히 줄었다고 생각한다.
성장 전략
모든 기업은 성장해야 한다. 더 많은 이익을 벌어 들이는 것, 그것이 기업의 존재 이유다. INOD는 어떤 계획으로 성장하려 하고 있을까?
사실 모든 기업이 대단한 성장 계획을 가지고 있는 건 아니다. 기본적으로 자기가 잘 하는 일에 최선을 다하는 게 성장 계획이다. INOD도 크게 다르지 않다. 단, INOD는 금융 분야로의 진출을 계획하는 것 같다. 아래 첨부한 그림에서와 같이 10-K에서 세계의 가장 큰 은행들과 함께 AI 플랫폼을 개발하고 있다고 한다. 다소 과대 포장된 면이 있지만, 아마 raw data를 데이터베이스화 하는 작업을 은행들과 함께 진행하고 있는 것으로 보인다.
앞서 흘러가듯 이야기하여 다시 정리하면, 사업 부문 중 DDS는 legal information service다. INOD가 정리하는 문서는 SEC filing, legal opinions, patent filing 등이다. 검색해도 정보가 잘 나오질 않는데, 아마 은행과 함께 진행하는 데이터 사업도 아마 DDS segment가 아닐까 생각한다.
이 외에도 최근 컨퍼런스 콜 대본을 보면, 테크 기업으로의 데이터 판매량이 급격하게 증가하고 있다. 지금까지는 테크 기업이 AI 인력을 늘리고, 모델을 고도화하는 부문에 투자를 해왔다면, 이제는 질 높은 데이터에 투자를 늘리는 것 같다. 추정하기로, 이 부문에 대한 매출도 DDS segment로 잡히는 것 같다.
다음 표를 통해 INOD의 사업부문 중 어떤 부문이 성장하고 있는 지 알아보자.
부문별 실적 변화
DDS 사업부의 성장에 주목하자. 2021년부터 갑자기 성장하기 시작해, 최근까지도 성장을 이어가고 있다. 여기에 대한 필자의 합리적인(?) 의심이 바로, 금융 분야의 매출이 DDS 사업부에 포함되지 않았을까 하는 생각이다. 경영진이 말하는 성장 전략과도 일치하는 부분이다. 그게 아니라면, legal info service 또는 테크 부문의 성장이 매우 빠르게 늘어나고 있는 상황일 것.
분기별 매출을 봐도 fiscal 2023 4Q부터 DDS 사업 부문의 매출이 급격하게 늘고 있다. 통상적으로 3분기가 비수기고, 4분기가 성수기인 점을 고려하더라도 4분기 매출의 성장은 꽤 빠르다. 또 2024년 1분기에도 높은 성장이 유지됐다. 단, 과거의 흐름을 보면 단순히 경기변동형 기업의 모습으로 보일 수도 있다. 그러나 AI 데이터 산업의 특성을 고려하면, 경기 변동형이라기 보다는 기업의 규모가 작고 고객과의 계약에 따라 매출의 규모가 크게 변동하는 특성을 보인다고 생각하는 것이 맞을 듯 하다.
사업부 중 유일하게 수익성 있는 사업부는 DDS다. 수익성 있는 사업부의 매출이 빠르게 성장한다는 건 분명히 좋은 신호다.
가이던스의 변화
INOD는 2024년 1분기 실적 발표와 함께 가이던스 상향을 발표했다. 2024년의 매출이 2023년에 비해 무려 40% 증가할 것이라는 전망이다. 이전 분기에 전망했던 매출 성장률 20%의 두배에 달하는 놀라운 성장이다.
2024 1Q 컨퍼런스 콜에서 경영진은, 제시된 40%의 성장도 사실 보수적인 예상이며 실제 실적은 이를 더 뛰어 넘을 수 있다고 이야기했다. 하지만 이런 성장이 2025년에도 이어질 수 있을 것이냐에 대한 질문에는 말을 아끼는 모습이다.
INOD의 주가 전망, 밸류에이션 및 의견
INOD의 주가는 현재 TTM PE 기준 188, $15.78에 거래되고 있다. PSR로는 TTM 기준 4.75다. 밸류에이션 자체는 다소 높다. 그러나 2024년 매출이 40% 성장할 것으로 예측되는 상황에서 PSR 4.75가 비싸다고 할 수 있을까? 만약 이 속도의 성장이 2024년에도, 2025년에도 이어진다면 PSR은 10, 20 이상으로 치솓을 수도 있다.
AI 관련 기업에 대해 굉장히 높게 평가하는 시장의 분위기도 한 몫 한다. 개인 투자자의 입장에서 시장의 분위기와 선호도를 완전히 무시할 수는 없다. 투자자는 공감 능력을 발휘하여 시장 참여자들이 좋아할 만한 주식을 ‘미리’ 사야 한다. 지금은 AI 관련 기업의 인기가 매우 높다. 이미 충분한 관심을 받고 있는 기업의 주가는 너무 높다. 이제 막 관심을 받기 시작하는 INOD와 같은 기업에 투자하는 것도 괜찮은 전략일 것이다.
텐베거 발굴 프로젝트로부터 얻은 텐베거의 기본 조건은 낮은 밸류에이션, 낮은 시가총액, 그리고 성장하는 사업부다. INOD의 사업부 중 DDS는 빠르게 성장 중이다. 게다가 산업의 훈풍도 있다. 시가 총액도 $418m으로 낮다. 밸류에이션은 조금 높지만, 이전 텐베거 발굴 프로젝트 중 마지막 기업인 BLBD를 분석하며 느낀 점은, 텐베거의 탄생에 있어서 어쩌면 밸류에이션이 그다지 중요치 않을 수 있다는 것이다.
하지만 분명 리스크도 있다. INOD에 대한 WolfPack Research의 매도 리포트다. 과거 경영진은 이런 식으로 주가가 급등할 때마다 대량 매도를 통해 수익을 실현한 역사가 있다. 이번엔 대규모 테크 기업을 고객으로 확보하여 매출이 상승했다고는 하나, 2025년 실적 가이던스를 낮추며 주가가 제자리로 빠르게 돌아올 리스크도 있다. 고객 하나, 하나에 따라 매출이 급변하는 사업 구조를 가지고 있기 때문이다. 반복 수요가 보장되지 않는 기업의 단점이다.
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