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포니 AI ADR 26년 2분기 어닝콜

핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.

분기Q2 2026진행 시간57분참가자12명

스크립트

첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.

Operator

여러분, 잠시만 기다려 주셔서 감사합니다. Pony AI Inc.의 2026년 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 현재 모든 참가자께서는 청취 전용 모드로 참여하고 계십니다. 경영진의 사전 준비 발언 이후 질의응답 세션이 진행될 예정입니다. 안내 말씀드립니다. 오늘 컨퍼런스 콜은 녹음되고 있으며, 웹캐스트 다시보기는 회사 IR 웹사이트(ir.pony.ai)에서 이용하실 수 있습니다. 이제 Pony.ai의 자본시장 및 IR 총괄인 조지 샤오에게 진행을 넘기겠습니다.

George ShaoHead of Capital Markets and Investor Relations

조지, 시작해 주시죠. 감사합니다, 오퍼레이터. 여러분, 안녕하세요.

George ShaoHead of Capital Markets and Investor Relations

오늘 Pony.ai의 2026년 2분기 실적 발표 콜에 함께해 주셔서 감사드립니다. 오늘 앞서 당사는 재무 및 운영 지표를 담은 보도자료를 배포했으며, 해당 자료는 IR 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 또한 컨퍼런스 콜에서 참고할 실적 발표 자료 역시 투자자관계 웹사이트에서 접속해 다운로드하실 수 있습니다. 오늘 콜에는 제임스 펑 이사회 의장 겸 CEO, 톈청 러우 CTO, 그리고 회사 CFO인 레오 왕이 함께하고 있습니다. 세 분의 사전 발언 이후 질의응답 세션이 이어질 예정입니다. 시작에 앞서, 오늘은 미래예측진술을 포함할 예정이므로 본 콜에 적용되는 실적 발표 자료의 세이프 하버(safe harbor) 문구를 참고해 주시기 바랍니다.

George ShaoHead of Capital Markets and Investor Relations

또한 오늘은 비GAAP 지표에 대해서도 논의할 예정이며, 이에 대한 보다 상세한 설명과 GAAP 기준의 가장 유사한 지표와의 조정 내역은 IR 웹사이트에 게시된 실적 발표 자료와 SEC 및 홍콩증권거래소 제출 서류에서 확인하실 수 있습니다. 이제 이사회 의장 겸 CEO이신 제임스 펑 박사께 마이크를 넘기겠습니다.

James PengChairman and CEO

시작해 주시죠. 감사합니다, 조지.

James PengChairman and CEO

여러분, 안녕하세요. 오늘 실적 발표 콜에 참석해 주셔서 감사합니다. 전반에 걸친 다각도의 확장에 힘입어 이번 분기에도 매우 훌륭한 성과를 달성했습니다. 첫째, 견조한 매출(탑라인) 성장입니다. 로보택시 매출이 전년 대비 약 8배 증가하고 운임 청구 매출이 9배 이상 급증한 데 힘입어 총매출은 전년 동기 대비 69% 급증했습니다. 둘째, 차량 운용 규모의 빠른 확대입니다. 당사의 로보택시 차량대수는 2,000대로 확대되었으며, 연말까지 3,500대를 달성할 수 있는 궤도에 올라 있습니다. 셋째, 운영 지역 확대입니다. 국내에서는 등록 사용자 수가 150만 명을 돌파하면서 1선 도시에서의 리더십을 더욱 공고히 했습니다. 또한 배치 차량 수와 운영 커버리지를 확대하며 네트워크 밀도도 개선했습니다. 해외에서는 공동 운영 모델을 확장해 수요를 본격적으로 창출했습니다. 현재 우버(Uber)와 기타 해외 파트너들과 총 4,000대 이상에 대한 차량 커밋먼트(확약)를 확보했습니다.

James PengChairman and CEO

중국 및 해외 시장 모두에서의 운영 지역 확대는 당사의 듀얼 엔진 전략이 견조한 매출(탑라인) 성장으로 전환되고 있음을 분명히 보여줍니다. 먼저 국내 운영부터 말씀드리겠습니다. 중국의 L4 산업은 산업이 지속 가능하고 건전한 궤도를 유지하기 위해 더 높은 기준이 요구되는 새로운 단계로 진입하고 있습니다. 어떤 로보택시 기업이든 대규모 운영을 추진하려면 이제 검증된 무인 주행 역량, 긍정적인 이용자 만족도, 그리고 확인된 안전 실적이 필요합니다. 당사는 이미 이 흐름을 앞서 운영해 왔기 때문에, 이러한 변화의 수혜를 극대화할 수 있는 최적의 위치에 있습니다. 이처럼 높아지는 기준은 당사의 경쟁 해자를 더욱 넓히고 중국 내 리더십을 한층 공고히 할 것입니다. 당사의 자신감은 상용 로보택시 운영에서 나온 견고한 성과에 기반하고 있습니다. 당사는 GAC 아이온 V, BAIC 아크폭스 알파 T5, 도요타 bZ4X를 포함해 3종의 7세대(Gen-7) 로보택시 차량 모델을 일상 서비스에 투입하고 있습니다.

James PengChairman and CEO

총 등록 사용자 수가 150만 명을 넘어선 가운데, 당사는 자연 유입 기반 사용자 성장의 핵심 동인인 사용자 경험을 지속적으로 개선하고 있습니다. 광저우에서는 로보택시 서비스를 도심으로까지 확장했으며, 올해 초 이후로 300제곱킬로미터 이상을 추가했습니다. 운영 구역은 하이주, 톈허, 황푸, 판위 구에 걸쳐 있으며, 700만 명 이상의 인구를 커버하고 있습니다. 그 결과, 당사의 무인 차량 플릿은 도심의 고밀도 이동 수요를 포착할 수 있는 위치에 있습니다. 중국의 실리콘밸리로 알려진 선전은 매우 복잡한 교통 상황을 주행할 수 있는 당사의 역량을 보여주는 훌륭한 쇼케이스이기도 합니다. 당사의 운영 복원력은 단오절과 같은 수요가 급증하는 연휴, 출퇴근 피크 시간대, 폭우 등 코너 케이스를 통해 엄격하게 검증되었습니다. 이처럼 까다로운 여건에서도 당사는 고빈도 통근 수요를 효과적으로 충족했습니다.

James PengChairman and CEO

또한 바오안 국제공항, 선전만 항구, 서커우 크루즈 터미널을 포함한 3대 주요 교통 허브를 매끄럽게 연계함으로써, 사용자에게 더 큰 편의와 더 다양한 이동 옵션을 제공하도록 네트워크를 추가로 확장했습니다. 이제 글로벌 확장으로 넘어가겠습니다. 해외 시장에서 지속적으로 증가하는 L4 모빌리티 수요에 대응하기 위해, 당사는 소비자 수요와 상업적 잠재력이 큰 더 많은 국제 시장에 진출했습니다. 당사는 공동 배치 모델을 활용해 글로벌 얼라이언스를 구축하고, 이러한 국제 시장의 자율주행 모빌리티 수요를 충족하는 동시에 파트너들에게 가치를 창출하고 있습니다. 이를 위해 여러 파트너들과 협력하여 해외 확장 파이프라인을 가속화하고 있습니다. 현재 당사는 4,000대 이상의 차량 투입 약정을 확보했으며, 그중 유럽 5개 도시에서 우버와 함께 2,000대 이상의 로보택시가 중심을 이루고, 그 외 일부 파트너들로부터의 약정도 포함되어 있습니다. 한편, 기존 시장에서의 운영도 지속적으로 고도화하고 있습니다. 룩셈부르크에서는 볼트 및 스텔란티스와의 배치가 계속 진전되고 있습니다.

James PengChairman and CEO

싱가포르에서는 컴포트델그로의 차량 호출 앱인 지그(Zig)를 통해 일반 대중을 대상으로 한 서비스가 이제 공식적으로 개시되었습니다. 이러한 해외 수요는 중국 1선 도시에서 당사가 입증해 온 Gen-7 로보택시 운영—우수한 주행 성능, 24시간 365일 안정적 운영, 높은 사용자 만족도, 그리고 긍정적인 UE—에 대한 직접적인 검증입니다. 저는 이처럼 검증된 모델이 앞으로도 더 많은 차량 배치 약정을 통해 파트너를 지속적으로 확보하고, 전 세계적으로 사용자 채택을 견인할 것이라고 확신합니다. 이제 공동 배치 모델에 대해 조금 더 자세히 설명드리겠습니다. 당사는 중국 내외에서 차량 규모를 확대하는 과정에서, 현지의 기존 생태계와 파트너들의 현장 전문성을 활용해 자본 효율적인 확장을 추진하고 있습니다. 또한 이 모델이 이미 강력하고 가시적인 상업적 성과를 내고 있다는 점을 매우 기쁘게 말씀드립니다. 첫째, 2분기에 강력한 수익화가 검증되었습니다. 파트너십을 확대함으로써 매출 기여도에서 전 분기 대비 유의미한 성장을 달성했습니다.

James PengChairman and CEO

이는 DDM 모델의 재무적 타당성을 보여주는 직접적인 증거입니다. 둘째, 공동 배치 모델은 파트너가 차량을 투자·조달하는 자산 경량(Asset-light) 모델입니다. 이는 근본적으로 더 빠른 스케일업, 더 낮은 단위 비용, 그리고 차량 확대에서의 뛰어난 자본 효율성을 가능하게 합니다. 셋째, 빠른 스케일업을 통해 DDM은 향후 수년간 막대한 상업적 가치를 본질적으로 창출할 수 있게 합니다. 예를 들어, 당사는 최근 우버와의 파트너십을 확대하여 프리미엄 시장을 공략하고 있습니다. 이는 반복 가능한 성장 엔진을 만들어, 더 많은 파트너를 유치하고 한층 더 높은 성장 궤적을 실현할 수 있게 합니다. 이제 로보트럭 사업으로 넘어가겠습니다. 당사의 로보트럭 사업은 2분기에 뛰어난 성과를 거뒀으며, 매출이 전년 동기 대비 40%를 넘게 증가했습니다. 이러한 성장 모멘텀이 올해 하반기에도 지속되고, 더 강화될 것으로 보고 있습니다. 당사는 합작법인을 통해 시노트랜스와 함께 장거리 운행 사업을 지속적으로 확대하고 있습니다.

James PengChairman and CEO

동시에 4세대(Gen-4) 로보트럭이 양산에 들어갔고, 이미 상업 운행도 시작했습니다. 중국초상항만(China Merchants Port)과 협력하여 선전 마완항에서 로보트럭의 상용 배치를 개시했으며, 이곳에서는 완전 무인 로보트럭이 사람이 운전하는 다른 트럭들과 함께 운행하고 있습니다. 이러한 성과는 당사의 독보적인 부문 간 시너지를 부각합니다. 당사는 도심 로보택시와 장거리 로보트럭에서 축적한 풍부한 운영 경험을 활용해, 항만 내 교통 상호작용에서도 트럭이 끊김 없이 주행할 수 있도록 했습니다. 연중 중반을 지나면서 국내외 시장 모두에서의 가속화로, 연말까지 20개 도시 목표를 상회할 수 있는 궤도에 올라섰습니다. 중국 1선 도시에서는 경쟁 우위를 더욱 공고히 하고 스케일업 우위를 확대하기 위해 차량을 추가로 투입해 보유 차량을 계속 늘려 나가겠습니다. 동시에 국내의 여러 신규 시장에도 진입할 계획대로 진행하고 있습니다.

James PengChairman and CEO

해외에서는 공동 배치 모델이 높은 자본 효율로 매출(탑라인) 성장을 견인할 것입니다. 이러한 두 가지 모멘텀은 당사의 기존 로보택시 매출 전망을 상회할 수 있다는 자신감을 한층 높여주며, 이는 전년 대비 3.5배를 넘어서는 수준입니다. 앞으로도 당사의 초점은 명확합니다. 장기적인 가치 창출을 제공하고, 자본 효율을 바탕으로 자율주행의 상용화를 추진하는 것입니다. 이제 CTO인 톈청에게 넘겨 기술 진행 상황을 말씀드리도록 하겠습니다. 톈청, 시작해 주시죠. 감사합니다, 제임스.

Tiancheng LouCTO

안녕하세요, 여러분. 톈청입니다. 먼저, 2분기의 강한 모멘텀은 당사의 독자적인 기술 스택에 의해 견인되고 있습니다. 이 기반을 통해 국내외 시장 모두에서 빠르게 확장하고, 원활하게 적용할 수 있습니다. 국내 시장부터 말씀드리면, 이곳은 가장 도전적인 시나리오에서 기술을 검증하고, 이러한 숙련도를 상업적 가치로 전환하는 시장입니다. 광저우와 선전 같은 1선 도시는 그 대표적인 사례입니다. 구도심과 주요 교통 허브에서는 도로가 좁고 주거 지역이 밀집해 있으며, 길가 불법 주정차도 흔합니다. 당사의 월드 모델과 Virtual Driver는 이러한 극한 조건에서 일반적인 시나리오보다 더 민첩하고 정밀하게 주행하며, 궁극적으로 높은 상업적 수익을 제공합니다. 또한 이러한 성공을 전 세계의 고급 프리미엄 도심 시장으로도 신속하게 복제하고 있습니다. 중국, 유럽, 중동, 아시아 전역에서 교통 규정과 운전 습관은 크게 다릅니다.

Tiancheng LouCTO

그럼에도 이러한 근본적인 지역 차이에도 불구하고, 당사의 강력한 일반화 성능을 바탕으로 신속한 배포가 가능합니다. 특히 중국 1선 도시들과 크로아티아 자그레브에서 입증된 당사의 기술적 실적이야말로, 최상위 파트너들이 공동 배포 모델을 통해 당사와 함께 확장을 선택하는 이유입니다. 주행 역량을 넘어, 당사의 확장을 뒷받침하는 또 하나의 핵심 동력은 효율성입니다. 이제 당사의 독자적인 기술 및 운영 역량이 어떻게 이러한 효율성의 이점을 제공하는지 자세히 설명드리겠습니다. 이전 분기에도 말씀드렸듯이, 당사의 로보택시가 다양한 도시 환경을 원활하게 주행할 수 있게 하는 핵심은 월드 모델의 정밀도에 있습니다. 이 정밀도가 물리적 환경에서 이른바 시뮬레이션-현실(sim-to-real) 간 격차를 메워줍니다. 자율주행에서 이 격차를 줄이는 것은 교통 참여자들의 다양한 행동에 대한 확률 분포를 모델링하는 데 달려 있습니다. 예를 들어, 길가에 서 있던 보행자가 갑자기 무단횡단을 할 확률은 도시마다 다릅니다.

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