2025年10月9日（優分析產業數據中心）—— 雲端安全平台公司 Datadog（DDOG-US） 昨日股價勁揚 6.2%，主因是投行 Bernstein 調升其目標價，帶動買盤湧入。該股今年來累計漲幅已逾兩成，受惠於人工智慧（AI）與雲端基礎架構需求持續升溫。
Datadog(DDOG-US)是一家總部位於美國紐約的雲端監控與資安平台公司，主要提供「可觀測性（Observability）」與「雲端安全（Cloud Security）」的整合式SaaS服務。簡單來說，Datadog幫助企業「監看自己所有的IT系統」，從伺服器、應用程式、資料庫到網路流量，甚至AI模型的運作狀態，都能即時追蹤、分析與警示。這對現今倚賴多雲環境與AI應用的企業來說，是維持穩定運作與資安防護的關鍵工具。
該公司於2010年成立，最初以基礎架構監控（Infrastructure Monitoring）起家，如今平台已擴展到20多個模組，包括應用效能監控（APM）、日誌管理（Log Management）、數據觀測（Data Observability）、雲端安全管理（Cloud Security Management）、事件管理（Incident Management）與LLM可觀測性（LLM Observability）等功能。其產品可整合超過850種主流技術（例如AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Kubernetes等），並以單一代理程式（single agent）即能同時收集各種指標、日誌與追蹤資料，提供全方位的系統可視化。
Datadog的客戶遍布全球，涵蓋金融、電商、媒體、製造與公共部門等行業。它的服務採用雲端原生SaaS架構，可在幾分鐘內安裝完成，無需繁複導入。這種「即開即用」的特性，使其成為DevOps（開發與運維整合）團隊與AI工程團隊的標準工具之一。隨著企業數位轉型與AI導入浪潮加速，Datadog正快速受益於多雲與混合雲基礎架構的普及。
根據Gartner的預測，Datadog所屬的IT運維管理市場（IT Operations Management）規模將於2028年達到810億美元，而Datadog的平台設計正好能同時支援傳統內部架構與現代雲端環境，具備極高的擴張潛力。
在AI應用方面，Datadog於2024年推出LLM Observability模組，能追蹤大型語言模型（LLM）的運行效率、錯誤率、Token使用量與延遲時間，協助客戶在生成式AI生產環境中維持模型穩定與隱私合規，這項功能已成為其新一代成長引擎之一。
模組來源：優分析產業資料庫
根據公司於 8 月發布的財報，Datadog 第二季營收年增 28% 至 8.27 億美元，每股調整後盈餘0.46美元，優於市場預期的0.41美元。公司並上調全年獲利與營收預測，預期全年每股盈餘介於 1.80 至 1.83 美元，營收介於 33.1 至 33.2 億美元，均高於先前預期。管理層指出，生成式 AI 與雲端安全服務的需求推升大型企業客戶支出，是業績優於預期的主因。
在投資人關注 AI 基礎設施與雲端安全的背景下，Datadog 憑藉其在可觀測性與 AI 模型監控領域的技術優勢，被視為「雲端世代的基礎設施股」。分析師普遍認為，該公司將是生成式 AI 生態系中，受惠於「AI 運算監控」與「雲端治理」需求擴張的核心受益者之一。
分析師看好原因：AI驅動下的雲端監控長線紅利
多家投行近期上調 Datadog（DDOG-US）的目標價，主因是該公司在 AI運算監控（AI Observability） 與雲端安全服務的快速成長動能。
Bernstein 將 Datadog 納入首選名單（Top Pick），認為生成式 AI 推升雲端與應用監控需求，企業客戶正擴大導入 Datadog 平台來追蹤模型表現與基礎設施穩定度。該行指出：「Datadog 在 LLM 觀測、事件管理與安全整合上的產品領先地位，使其在 AI 基礎設施鏈中具結構性優勢。」
巴克萊（Barclays） 則在 9 月報告中表示，資料中心交換（DC Switching）與 AI 網路需求強勁，帶動整體雲端基礎設施支出擴張。雖然該報告主要聚焦於硬體與網路設備供應商（如 Arista Networks），但也點名 Datadog 屬於「雲端運算的上層服務受惠者」，可望在企業與超大規模雲端客戶擴建 AI 叢集的過程中持續獲利。
摩根士丹利（Morgan Stanley） 亦維持「加碼（Overweight）」評等，認為 Datadog 的產品組合多元，具高客戶黏著度與交叉銷售潛力。該行指出，Datadog 的年化營收留存率（NRR）仍高於 115%，顯示既有客戶持續擴充使用範圍，且在雲端支出穩定回升下，Datadog 有望在 2026 年前保持年均兩位數增長。
潛在風險：OpenAI轉向自建監控系統
然而，市場樂觀情緒背後仍存在隱憂。OpenAI 近日決定將部分資料監控功能從 Datadog 轉移至自家開發的內部平台，使 Datadog 面臨潛在營收下滑風險。
根據 Guggenheim Securities 的分析，OpenAI 已開始將「日誌管理（Log Management）」等功能移轉至內部系統，並計畫逐步停用更多 Datadog 服務。由於 OpenAI 為 Datadog 最大企業客戶之一，此舉可能對收入造成明顯衝擊。分析師預測，Datadog 2024 年第四季營收年增率將降至約 17%，到 2026 年可能進一步放緩至 15%，明顯低於過去幾年的高速成長。
Guggenheim 進一步指出，若 OpenAI 最終全面終止合作，Datadog 年營收將出現約1.5 億美元的缺口。即使其他客戶加大支出，短期內仍難以完全彌補這項損失，特別是在全球企業 IT 預算增速放緩的環境下，公司成長動能可能受限。
面對挑戰，Datadog 執行長 Olivier Pomel 在 6 月的產業活動上回應，公司正積極推動產品創新與多元化布局，目標是降低對單一大型客戶的依賴。近期推出的 Bits AI（智慧排錯助理）、GPU 監控 以及 AI 代理人觀測（AI Agents Observability） 等新功能，皆聚焦於以 AI 自動化強化監控與事件處理效率，為未來營運開拓新成長動能。
