최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전 속도는 상상 이상으로 빠르게 진행되고 있습니다. 특히 AI 기술의 핵심은 데이터와 금융 알고리즘입니다. 데이터를 어떻게 가공하고 활용하느냐, 그리고 이를 금융 서비스에 어떻게 접목하느냐가 기업의 성장성과 미래 가치를 결정짓는 중요한 요소가 되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 주목받고 있는 두 기업이 바로 **Innodata(이노데이타, INOD)**와 **Pagaya Technologies(파가야, PGY)**입니다. 두 기업은 모두 AI를 기반으로 하지만, 접근 방식과 시장 포지션은 크게 다릅니다. Innodata는 AI 학습에 필요한 데이터 엔지니어링과 검증 플랫폼을, Pagaya는 AI를 활용한 핀테크 신용 평가와 금융 네트워크 확장을 중심으로 성장하고 있습니다. 이번 글에서는 두 기업의 최근 실적, 성장 동력, 리스크 요인, 그리고 투자 관점에서의 차이를 심도 있게 살펴보겠습니다.
1. Innodata (INOD): AI 데이터 엔지니어링의 선두주자
Innodata는 오랫동안 데이터 처리, 라벨링, 정제, 분석 등 데이터 기반 서비스를 제공해온 기업입니다. 특히 최근 들어 생성형 AI와 대형언어모델(LLM)의 확산이 폭발적으로 일어나면서 이들이 활용할 수 있는 고품질 학습 데이터의 수요가 급증했습니다. 바로 이 지점에서 Innodata가 강점을 발휘하고 있습니다.
최근 실적
- 2024년 매출은 약 1억7천만 달러로 전년 대비 거의 두 배 성장했습니다.
- 총이익률은 40%에 가까우며, 영업이익도 크게 개선되었습니다.
- 2025년 2분기에는 매출이 5,840만 달러로 전년 대비 79% 증가했습니다.
- 조정 EBITDA는 1,320만 달러, 순이익은 720만 달러로, 주당순이익(EPS)은 0.20달러를 기록했습니다.
이러한 성과에 힘입어 회사는 2025년 연간 매출 성장률 가이던스를 기존 40%에서 45% 이상으로 상향 조정했습니다.
성장 동력
Innodata의 성장은 주로 디지털 데이터 솔루션(DDS) 부문에서 나옵니다. 이 부문은 AI 모델 학습에 필요한 데이터셋을 구축하고 정제하는 서비스로, 회사 매출의 대부분을 차지하고 있습니다. 실제로 최근 분기에는 전체 매출의 80% 이상이 DDS에서 발생했습니다.
또한 회사는 최근 생성형 AI 검증 플랫폼을 출시했습니다. 이는 LLM의 결과물을 안전하고 신뢰성 있게 테스트할 수 있도록 지원하는 솔루션으로, 기업들이 AI를 도입할 때 반드시 필요로 하는 기능입니다. 초기 고객으로 유명 교육 플랫폼인 MasterClass가 도입하면서 시장에서의 신뢰도를 쌓아가고 있습니다.
재무적 경쟁력
- Innodata의 투자자본수익률(ROIC)은 140% 이상으로 매우 높습니다.
- 부채가 거의 없는 구조로, 안정적인 재무 상태를 유지하고 있습니다.
- 영업이익률 역시 17% 이상으로, 데이터 서비스 기업 중 상당히 높은 수준을 기록하고 있습니다.
리스크 요인
하지만 긍정적인 지표에도 불구하고 몇 가지 주의할 점이 있습니다.
- 고객 집중도: 매출의 상당 부분이 한 대형 고객에 의존하고 있어, 해당 고객과의 계약이 줄거나 해지될 경우 실적이 크게 흔들릴 수 있습니다.
- 높은 밸류에이션: 빠른 성장을 반영해 주가가 이미 상당히 올라와 있어, 성장세가 둔화될 경우 밸류에이션 부담이 위험 요인이 될 수 있습니다.
- 경쟁 심화: Appen, Lionbridge, Infosys 같은 경쟁 기업들이 비슷한 데이터 서비스를 제공하고 있어, 시장에서의 차별화를 꾸준히 이어가야 합니다.
- 회계 리스크: 일부 분석 지표에서는 회계적 수익 인식이나 세율과 관련된 리스크가 포착되기도 했습니다.
2. Pagaya Technologies (PGY): AI 기반 핀테크 혁신가
Pagaya는 금융 시장을 AI로 혁신하는 핀테크 기업입니다. 이 회사는 AI 신용 평가 알고리즘과 자산 유동화(ABS) 네트워크를 통해 전통 금융기관이 놓치는 고객까지 금융 서비스에 접근할 수 있도록 돕습니다. 쉽게 말해, 더 많은 사람들이 대출이나 금융 상품을 이용할 수 있게 만들어 주는 기술적 다리를 놓고 있는 셈입니다.
최근 실적
- 2025년 2분기 매출은 3억2,640만 달러로, 전년 대비 30% 성장했습니다.
- 순이익은 1,560만 달러를 기록하며 전년 동기 7,480만 달러 적자에서 흑자 전환에 성공했습니다.
- EPS는 0.20달러로 크게 개선되었습니다.
- 네트워크 잔액은 26억 달러 이상으로 전년 대비 14% 증가했습니다.
성장 요인
Pagaya의 강점은 금융 네트워크 확장성입니다. 현재 140개 이상의 금융기관과 제휴하고 있으며, 이를 통해 안정적으로 대출 수요를 확보하고 있습니다. AI 기반의 신용 평가 모델은 기존 금융기관이 신용 등급 문제로 대출을 거절했던 고객들까지 포괄할 수 있게 만들어 주어, 파트너사 입장에서도 매력적인 솔루션이 됩니다.
또한 Pagaya는 AI 알고리즘을 활용해 리스크를 세밀하게 관리하면서도 금융 기관들이 더 많은 고객에게 상품을 제공할 수 있도록 도와주고 있습니다. 이로 인해 시장에서의 신뢰도가 높아지고, 실제 매출과 이익으로 이어지고 있습니다.
리스크 요인
Pagaya의 리스크는 금융 산업의 특성에서 비롯됩니다.
- AI 모델 의존성: 만약 AI 신용 평가 알고리즘의 정확성이 떨어진다면, 부실 채권이 늘어날 수 있습니다.
- 거시경제 변수: 금리 상승, 경기 침체, 신용 경색 같은 요인이 기업 실적에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
- 규제 리스크: 금융 당국이 AI 기반 신용 평가나 대출 알고리즘을 규제할 경우, 비즈니스 모델에 제약이 생길 수 있습니다.
3. 두 기업의 비교
| 구분 | Innodata (INOD) | Pagaya (PGY) |
| 주요 분야 | AI 데이터 엔지니어링, LLM 검증 플랫폼 | AI 신용 평가, 금융 네트워크 |
| 최근 매출 성장률 (YoY) | +79% | +30% |
| 순이익 | 720만 달러 | 1,560만 달러 |
| 강점 | 데이터 시장 수요 폭발, 높은 수익성 | 핀테크 확장성, 흑자 전환 |
| 리스크 | 고객 집중, 높은 밸류에이션 | AI 모델 신뢰성, 금융 규제 |
4. 투자자 관점에서의 해석
Innodata는 고성장과 높은 수익성을 동시에 보여주고 있는 기업입니다. 특히 AI 데이터 시장의 중심에 서 있다는 점에서 앞으로도 긍정적인 흐름을 이어갈 가능성이 큽니다. 다만 이미 시장에서 높은 가치를 인정받고 있어, 투자자라면 밸류에이션 부담을 유념할 필요가 있습니다.
Pagaya는 전형적인 턴어라운드 스토리입니다. 불과 1년 전만 해도 큰 적자를 기록했지만, AI 기반 모델을 통해 수익성을 확보하며 흑자 전환에 성공했습니다. 또한 금융기관 네트워크를 기반으로 안정적 성장을 이어갈 수 있다는 점은 긍정적입니다. 그러나 금융 시장의 특성상 외부 변수에 크게 노출되어 있다는 점은 리스크로 작용합니다.
5. 결론
두 기업은 모두 AI라는 거대한 흐름 속에서 빠르게 성장하고 있습니다.
- Innodata는 AI가 학습할 ‘데이터’를 공급하고 검증하는 핵심 기업으로, AI 생태계의 기초 체력을 담당합니다.
- Pagaya는 AI로 금융의 룰을 바꾸는 기업으로, 신용 시장에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다.
투자자라면 자신의 성향에 따라 선택을 달리할 수 있습니다. 높은 성장성과 시장 선두주자를 원한다면 Innodata, 안정적인 네트워크와 흑자 전환의 모멘텀을 원한다면 Pagaya가 적합합니다. 무엇보다 중요한 것은 두 기업 모두 단기적인 주가 변동성보다는 AI 산업 전체의 구조적 성장에 투자하는 접근이 필요하다는 점입니다.
참고: 본 글은 정보 제공 목적이며, 투자 권유가 아닙니다. 투자 결정은 반드시 전문가와 상의하세요
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