빅베어 AI 홀딩스 26년 2분기 어닝콜
핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.
- BigBear.ai는 2026년 2분기 매출액이 $36.7 million으로 전년 동기 대비 13% 증가했다고 보고했습니다.
- 매출총이익률은 2025년 2분기 대비 781베이시스포인트 개선되어 32.8%를 기록했습니다.
- 당기 순손실은 $25.7 million으로, 주로 비현금성 항목의 비반복 영향으로 전년 동기 순손실 $228.6 million에서 크게 개선되었습니다.
- 조정 EBITDA는 -$11.6 million으로 전년 동기 -$8.5 million에 비해 악화되었으며, 이는 영업, 시장진출 역량 및 연구개발에 대한 투자 확대에 기인합니다.
- 회사는 분기 말 현금 및 투자금이 $410 million, 수주 잔고가 $270 million으로 연초 대비 약 $22 million 증가한 상태로 마감했습니다.
- BigBear.ai는 해당 분기에 20건 이상의 신규 계약을 수주했으며, 그중에는 엘살바도르에서의 CargoSphere 제품에 대한 5년 상업 배치 계약과 Department of War를 포함한 생성형 AI 플랫폼 배치 확대가 포함됩니다.
- 회사는 계획보다 앞서 사이버보안 성숙도 모델 인증(CMMC) 레벨 2를 획득하여 고도화된 보안 통제를 입증했습니다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
안녕하십니까. BigBear.ai 홀딩스, Inc.의 2026년 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜 및 웹캐스트에 오신 것을 환영합니다. 현재 모든 참가자는 청취 전용 모드로 참여하고 계십니다. 공식 발표 후 질의응답 시간이 이어질 예정입니다. 안내 말씀 드리면, 본 컨퍼런스는 녹음되고 있습니다. 지금부터 진행을 맡아주실 숀 리커 최고재무책임자(CFO)를 소개해 드리겠습니다. 감사합니다. 시작하시겠습니다.
안녕하십니까. 오늘 2026년 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에 함께해 주셔서 감사합니다. 저는 BigBear.ai의 CFO 숀 리커이며, 오늘은 케빈 맥알리넌 CEO도 함께하고 있습니다. 오늘 통화에서 과거 사실이 아닌 발언은 미래예측진술에 해당하며, 연방 증권법의 세이프 하버 조항에 따라 이루어집니다. 실제 결과는 이러한 미래예측진술에서 예상한 내용과 크게 달라질 수 있습니다. 실제 결과가 미래예측진술과 크게 달라질 수 있는 요인에 대한 설명은 오늘 보도자료와 당사의 SEC 제출 서류를 참고해 주시기 바랍니다. 또한 당사는 오늘 웹사이트에, 발언을 보완하기 위해 이번 통화에서 다룰 예정인 표를 게시해 두었습니다. 해당 표에는 오늘 통화에서 사용할 수 있는 비GAAP 지표에 관한 정보도 포함되어 있습니다.
www.bigbear.ai 웹사이트에 접속하신 후 ‘Investor Relations’ 링크를 클릭하시면 자료를 확인하고 함께 보실 수 있습니다. 이제 케빈에게 넘기겠습니다.
안녕하세요. 숀, 감사합니다. 투자자 여러분께 BigBear.ai가 이번 분기에 견조한 실적을 거뒀다고 보고드릴 수 있어 기쁩니다. 먼저, 2026년 2분기 매출은 2025년 같은 기간 대비 13% 증가했으며, 매출총이익률은 781bp 개선되었습니다. 당사는 1억3,500만 달러~1억6,500만 달러 범위의 매출 가이던스를 달성할 수 있는 궤도에 있으며, 경영진은 계획대로 실행하고 목표를 달성하며 투자자 신뢰를 지속적으로 쌓는 데 전적으로 집중하고 있습니다. 둘째, 미국 내외에서 기존 고객과 신규 고객 모두로부터 신규 계약을 계속 수주하고 있습니다. 기쁘게도 2분기에 고객사로부터 20건이 넘는 신규 계약을 수주했으며, 계약 건당 규모는 최대 500만 달러에 이릅니다. 기밀 유지상의 이유로 많은 계약의 세부 내용을 공유드릴 수는 없지만, 몇 가지는 간단히 말씀드리겠습니다.
이는 1분기에 총 계약 가치(TCV) 5,300만 달러 규모의 정보기관 고객과 체결한 장기 계약을 발표한 데 이은 성과입니다. 각각의 수주는, 매우 제한된 소수의 기업만이 운영 현장에 대한 인사이트를 바탕으로 제공할 수 있는 보안 환경에서의 복잡한 활용 사례를 위해 고객들이 특화된 AI를 원하고 있다는 점을 입증합니다. 고객들은 당사가 올바른 문제에 집중하고 있으며, 이를 해결하는 데 도움을 드릴 역량을 갖추고 있다는 점을 확인하고 있습니다. 그 결과, 당사의 수주잔고는 연말 대비 9% 증가했으며, 파이프라인도 계속 건전한 수준을 유지하고 있습니다. 셋째, 명확한 전략과 개발 자원의 집중적 활용 덕분에 화물 검사부터 생성형 AI, 드론 군집 오케스트레이션에 이르기까지 다양한 활용 사례 전반에서 운영자들이 임무 성과를 끌어올리는 능력을 근본적으로 바꾸는 제품 개선과 역량을 배포했습니다. 잠시 후 이러한 사례 몇 가지를 설명드리겠습니다.
BigBear.ai가 실적 전망 달성 궤도에 있고, 여러 범주에서 강력한 고객 수주 성과를 내며, 제품 혁신에서도 가시적 성과를 만들어내고 있다는 이 세 가지 사실은, 당사가 회사로서 모멘텀을 구축하고 있다는 제 확신을 더욱 강화해 줍니다. 당사는 훌륭한 재무적 기반을 마련했고, 인재를 규율 있는 전략에 맞춰 집중시켰으며, 글로벌 시장 트렌드도 당사에 유리하게 전개되고 있습니다. 2025년 초 BigBear를 리셋하기 시작했을 때 우리가 지금 시점에 사실일 것이라고 생각했던 것들을 한 걸음 물러서서 보면, 핵심적인 기반 가정들이 그대로 전개되고 있습니다. 전 세계의 정부와 기업 리더들은 강대국 경쟁과 연이어 발생하는 지역 분쟁이라는 도전에 직면해 있습니다. BigBear.ai는 국가안보 고객을 대상으로 한 오랜 기간의 업무 경험과 새로운 작전 수요를 충족하기 위해 목표를 두고 개발해 온 기술들 덕분에 이러한 변화에 대비돼 있었습니다. 이것이 당사의 전문성과 고객 신뢰의 핵심입니다. 당사의 뿌리는 임무 환경에 깊게 자리하고 있으며, 국내 및 국제 안보를 모두 지원하고 있습니다.
강화된 국방·보안 기술에 대한 투자 확대와 집중이라는 흐름은 미국뿐 아니라 동맹국들 사이에서도 확고히 자리 잡고 있습니다. AI와 대안 기술은 재구성되는 글로벌 전장과 새롭게 부상하는 군사 전략의 근간입니다. 상업 부문, 특히 무역과 여행의 보안 확보 및 원활한 운영에 관여하는 기업들은 첨단 응용 AI 기술, 특히 공급망 보안을 위한 기술을 시급히 필요로 하고 있습니다. 국내 위협 환경 역시 훨씬 더 역동적으로 변화하고 있습니다. 대테러 분야 종사자들은 저비용으로 강력한 기술에 접근할 수 있는 위협 행위자들보다 앞서가기 위해 전력 질주해야 합니다. 이러한 비대칭적 위협으로 인해 BigBear.ai의 기술과 경험은 핵심 고객들에게 더욱더 중요해지고 있으며, 이전에는 보안을 우선순위로 고려하지 않았던 신규 고객들에게도 관심 대상이 되고 있습니다. 핵심 인프라는 반드시 보호되어야 합니다. 저는 국토안보부를 이끌던 당시 이러한 변화 중 다수를 예측했습니다.
드론 군집과 공공 행사에 대한 자율 공격 가능성, 그리고 AI 기반 사이버 위협을 포함해 지금 우리가 직면한 많은 위협은 국토안보부(DHS)의 2019년 대테러 및 표적 폭력 대응 전략 프레임워크에 상세히 담겨 있었고, 오늘날 매우 현실적인 위협이 되었습니다. 또한 글로벌 여행 및 관광 산업은 2026년에 사상 최고치에 도달할 것으로 전망되며, 전 세계 GDP의 9.9%를 차지하게 될 것으로 예상되는데, 이는 3.2% 성장에 해당합니다. 글로벌 무역에서는 구조적 변화로 인해 훨씬 더 복잡한 규제 체계에 적응해야 하는 기업과 국가들의 기술 투자 증가로 이어졌습니다. 연쇄적인 충격과 수용능력 및 보안 측면의 과제가 겹치면서, 새로운 기술로 오랜 기간 지속돼 온 국경 관리 과제를 해결하는 방향으로 전반적인 우선순위 재조정이 이뤄졌습니다. 여기에는 이민 시스템 재설계도 포함됩니다. 이러한 이슈들은 선진국과 개발도상국 모두에서 정치적 의제의 핵심에 자리하고 있습니다.
BigBear.ai는 종종 서로 수렴하는 이러한 거시적 주제 각각을 해결하기 위한 기술을 개발하고 현장에 배치하고 있습니다. 민간 시장은 물론 공공 시장에서도, 우리가 사는 세상을 근본적으로 바꾸고 국가를 더 강하고 더 안전하며 더 번영하게 만들 국방 및 보안 기술을 구축·인수·배치할 경험을 갖춘 기업에 자본이 점점 더 많이 투자되고 있습니다. 그렇기 때문에 2026년 하반기에 접어들면서, 이러한 기회를 포착하기 위해 저희는 속도를 더 높이고 있습니다. 저의 모든 집중은 두 가지 목표에 있습니다. 매출(톱라인) 성장 달성과, 대규모로 신속하게 배치할 수 있는 명확한 잠재력을 지닌 촉매적 기술을 제공하면서도 수익 기여도가 높은 M&A 타깃을 발굴하는 속도를 높이는 것입니다. 저는 우리가 이를 해낼 수 있다고 확신합니다. 뒤에 이어질 사례들에서 보시겠지만, 지난 6개월 동안 저희가 실행한 두 건의 인수, Ask Sage와 CargoSeer를 이제 완전히 통합했기 때문입니다.
이 팀들은 이제 일상적인 사업 운영의 중요한 일부가 되었고, 성과도 잘 내고 있습니다. 저희는 가용 현금 보유액을 활용해 신규 타깃을 인수하는 데 신중을 기하겠지만, 우리가 주력하는 역동적인 기회와 매우 큰 잠재 시장을 고려할 때 지금은 보다 공격적으로 나설 때라고 보고 있습니다. BigBear.ai 경영진은 야심차게 앞으로 나아가고 있습니다. 저희가 빠르게 움직일 수 있다고 확신하는 이유는 단순합니다. 오늘날 대부분의 기업이 AI로 인해 재편되는 세계에서 자신들의 위치를 찾기 위해 고군분투하고 있기 때문입니다. BigBear.ai는 그런 문제에 직면해 있지 않습니다. 응용 AI는 저희 가치 제안과 성장 전략의 핵심이며, 저희가 지원하는 현장 운영자들은 활용 사례가 실제적이고 시급한 영역에서 AI를 활용하고자 하는 이해와 강한 의지를 갖고 있습니다. 이를 구체적으로 보여드리기 위해, 이제 저희 기술의 세 가지 운영상 활용 사례로 넘어가겠습니다.
각 항목은 최근의 개선 사항을 보여드리는 것이며, 현재 거래 중인 고객사와 함께 수주한 사업 사례를 기반으로 설명드리겠습니다. 첫 번째는 지난주 엘살바도르에서 CargoSeer로 거둔 중요한 수주 사례로 설명드릴 수 있습니다. 성공적인 12개월 파일럿을 거친 후, 전략적 지역 세관 전문기관과 5년 상용 배포 계약을 체결했습니다. 이는 중미 지역에서 CargoSeer가 처음으로 배포되는 사례로, 화물 X-ray 영상, 수출입 서류, 구조화된 무역 데이터를 하나의 워크플로우로 통합합니다. 이를 통해 엘살바도르 세관 공무원들은 밀수품을 적발하고, 정확한 관세를 징수하며, 합법적인 무역이 원활히 진행되도록 할 수 있습니다. 이제 CargoSeer의 일반적인 적용 사례를 살펴보겠습니다. 전 세계 세관 공무원들이 직면한 운영상의 과제는 매우 큽니다. 특히 무역 물동량은 늘어나는 반면 밀수 위협도 커지면서 그 긴장이 갈수록 심화되고 있습니다.
화물을 검사하는 세관 공무원은 X-ray 이미지, 세관 신고서, 기타 무역 데이터를 신속히 평가해 해당 화물이 적법한지 판단해야 하는데, 종종 펜과 클립보드, 그리고 여러 페이지에 달하는 적하목록 데이터 정도만을 가지고 처리해야 합니다. 이상 징후는 은닉된 밀수품, 잘못 분류된 품목, 또는 인신매매 피해자를 의미할 수 있는 반면, 적법한 화물은 계속 이동해야 합니다. 리스크는 매우 큽니다. 한 번의 오류로 국가가 상당한 세수를 놓칠 수 있고, 마약 또는 인신매매로 인해 생명이 위험에 처할 수 있으며, 합법적인 무역이 막혀버릴 수도 있습니다. 이는 CargoSeer가 해결하는 가시성, 속도, 처리 물량의 문제입니다. 의사가 환자 병력과 함께 X-ray를 판독해 진단하듯, CargoSeer는 AI를 기반으로 컴퓨터 비전을 활용해 화물 스캔을 전체 데이터 패키지와 함께 분석합니다.
자동화된 이미지 분석 도구는 이미지를 신고서 및 무역 데이터와 대조하고, 공무원이 검사를 완료하는 데 필요한 속도와 설명 가능성을 갖추어 이상 징후를 표시합니다. 이것이 왜 그렇게 가치가 크고, 또 왜 확장성이 있을까요? 전 세계 상품 무역 규모는 연간 약 26조 달러에 달합니다. 저는 커리어 초기에 로스앤젤레스 국제공항(LAX)에서 항만 책임자로 근무한 바 있는데, 비용과 인력에 대한 하방 압력이 있는 상황에서 국가안보를 보호하고, 세수를 징수하며, 동시에 합법적인 무역의 흐름을 유지하는 균형을 맞추는 것은 매우 큰 운영 과제라는 점을 말씀드릴 수 있습니다. 이는 전 세계 모든 입국항과 국경 검문소, 수천 곳에서 공통적으로 나타나는 문제로, 제한된 인력과 자원으로 감당하기 어려운 물량에 직면해 있습니다. CargoSeer는 각 국가의 고유 데이터와 공무원의 검사 워크플로우에 맞게 구성되며, 무역 패턴과 리스크가 변화함에 따라 모델도 업데이트할 수 있습니다.
엘살바도르에 배포하고 있는 기술은 운영 모델을 고도화하려는 전 세계 세관 당국으로부터 관심을 받고 있습니다. 두 번째 제품 개선 사항 및 활용 사례는 연결이 제한된 환경에서의 생성형 AI입니다. 지난 분기에 NASA가 저희 생성형 AI 플랫폼인 Ask Sage의 고객이 되었다는 점을 공유드린 바 있습니다. 2분기에 저희가 특히 자랑스럽게 생각하는 성과 중 하나는 미 해군 항공시스템사령부(NAVAIR)와 관련된 건으로, NAVAIR는 미 해군과 해병대가 사용하는 모든 항공기, 무기, 공중 시스템에 대해 전 수명주기 지원을 제공합니다. 저희 기술의 구체적인 적용 분야는 자세히 말씀드릴 수 없지만, 신속한 소프트웨어 배포와 에이전트형 코딩 역량이 해당 활용 사례의 일부입니다.
저희 핵심 클라우드 플랫폼을 사용하는 고객을 위해, 2주 전 저희는 국방부 전체와 기타 부처 고객을 대상으로 제공 범위를 확대했으며, 일급비밀(Top Secret) 등급까지의 배포를 지원하는 신규 에어갭 로컬 하드웨어도 포함했습니다. 이는 운용자 입장에서 큰 진전입니다. 설명드리겠습니다. 보안 시설 내의 정보분석관이 보고서를 비교하고, 임무 데이터를 검색하며, 지휘관에게 제출할 평가를 준비하는 상황을 떠올려 보시죠. 해당 정보는 그 환경 밖으로 나갈 수 없고, 때로는 설계상 인터넷 연결이 차단되기도 합니다. 그럼에도 분석관은 데이터를 정리하고 평가하기 위해 최신 AI 도구가 필요하지만, 생성형 AI 모델은 일반적으로 클라우드를 통해 접속합니다. 외부 네트워크를 사용할 수 없거나 사용이 금지되면, 그 접속도 사라집니다. 2주 전에 발표한 저희의 새로운 로컬 디바이스가 이를 바꿉니다.
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어닝콜 참가자
이 어닝콜에는 3명이 참여했지만, 지금 보이는 건 2명뿐입니다.
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