Datadog 勾勒出由 AI 延伸的四支柱平臺
Datadog (DDOG) 執行長於 2026 年 9 月 8 日出席花旗 2026 全球 TMT 會議時Olivier Pomel描述了一項範圍廣泛的產品佈局，已超越公司原有的監控工具。該平臺圍繞四大支柱建構：指標、追蹤、記錄與數位體驗，其中數位體驗現已納入發布監控與合成測試。管理層表示，隨著數位體驗對傳統及 AI 原生客戶的重要性日益提升，它在平臺中所佔的比重也越來越大。
Datadog 表示其在可觀測性市場擁有 13–14% 的市佔率，並認為仍有顯著的成長空間，特別是隨著 AI 採用提高了系統複雜度與需求。公司指出，大型企業合約可在不同產品之間彈性運用，這有助於客戶進行整合，並讓買方在配置支出時更具彈性。自首次公開上市以來，季度營收與股價已成長一個數量級，近期更在 AI 與非 AI 客戶之間加速達到 36% 的年增成長率。
雙軌 AI 策略，擴大 Bits AI 佈局
Datadog 提出雙軌策略：「Datadog for AI」，即觀測 AI 系統，公司表示此業務目前正帶來最快的成長；以及「AI for Datadog」，即將 AI 嵌入自家產品。Bits AI 是公司內部的 AI 代理套件，其功能已遠遠超越最初的調查用途。Pomel 表示，Bits AI 現在提供聊天機器人功能、能夠優化程式碼、在 Datadog 環境中從零打造應用程式，並能組裝各類代理；這些功能正陸續於多個產品介面中推出。
公司正將營收模式從單一調查產品轉向 AI 點數模型，使營收與傳統資料單位脫鉤。Datadog 表示，內部研發也正藉助 AI 與代理提升生產力、自動化支援並加速產品開發，並增加對 GPU 與 token 的投資。該公司已釋出兩個以自家可觀測性資料訓練的開源時間序列模型 Toto 與 Toto 2.0，並宣佈收購 Adaptive ML，以加快強化學習與自訂模型的工作。
市場機會、定價與競爭格局
Datadog 告訴投資人，可觀測性與安全性支出預期仍將佔客戶雲端帳單的 10–20%，而 AI 將進一步推升複雜度與價值。管理層將 OpenTelemetry 及更廣義的開源描述為降低摩擦、支持客戶擴展的順風，同時公司維持高毛利，並將約 30% 的營收再投入研發。
在競爭方面，公司將其優勢定位為整合式的軟體即服務平臺、高效的上市策略，以及用於訓練自家模型的營運資料獲取能力。高毛利率留存率維持在高 90 個百分比的區間，加上客戶傾向整合，被引用為強化平臺黏著度的因素。資安被單獨點名為重要成長領域，Datadog 主張轉向整合式、由代理驅動的解決方案正在拉平戰場，並削弱傳統既有廠商的優勢。管理層補充，多條產品線最終可能達到十億美元規模，包括數位體驗、資安與商業分析。
其他發展
另一方面，Datadog 的產品團隊於 2026 年 9 月 8 日發布部落格文章，詳細說明 Datadog Product Analytics 中的新 Launches 功能。此工作流程串接發布規劃、埋點、實驗、使用者體驗分析與報告，並由 Bits AI 起草情境、問題、追蹤計畫與實驗設計，供團隊後續編輯。Datadog 表示，該工具可將追蹤計畫與已發送的事件進行比對，經確認後即可開立包含所需埋點的 pull request。
Datadog 日程中下一個可驗證的里程碑是 Citi 活動後於各大研討會亮相，隨著公司持續推出 AI 點數定價並整合 Adaptive ML 收購案，預期將會有更多更新。
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