從觀察雲端到守護AI：Datadog領軍軟體業新一輪「可觀測革命」

・ 2026 年 09 月 13 日

AI導入讓企業數位基礎建設暴增，監控與資安需求水漲船高。持約13%全球可觀測市場市占的Datadog(DDOG)在AI與企業客戶雙引擎推動下，營收年成長約36%，加碼研發、布局安全與數位體驗監控，帶動整體軟體產業掀起新一波「可觀測革命」。

在生成式AI與雲端應用爆發的時代，企業 IT 團隊面臨的最大壓力，已不再只是「系統不要當機」，而是「一旦出事，要在幾分鐘內找到問題」。這股需求，正把監控與可觀測（observability）工具推上舞台中央，而雲端監控平台業者 Datadog, Inc.（NASDAQ:DDOG）則成為這場結構性變革的代表案例。

Datadog 執行長 Olivier Pomel 近期在與 Citi 分析師對談時指出，公司最新一季營收年成長約 36%，已連續數季呈現加速態勢。更關鍵的是，成長並非僅來自少數 AI 熱點客戶，連非 AI 專注的企業客戶，也從去年約 18% 的年成長，提升到「高 20%」區間，反映整體企業在導入 AI、強化雲端架構過程中，對監控與安全工具的需求全面升溫。

若回頭看過去十年，雲端遷移已迫使企業改寫 IT 架構，現在的 AI 轉型則更往前推了一大步。Pomel 認為，約七到八成 AI 公司使用的技術堆疊，其實與一般企業相似，但一旦導入 AI，就多出 GPU、模型（models）、智能代理（agents）、以及與外部系統互動的安全層，這些新組件都必須被監控。也因此，Datadog 所處的可觀測市場，正從單純的伺服器與應用程式監控，擴大成涵蓋指標（metrics）、追蹤（traces）、日誌（logs）、網路拓樸與資安行為的整合性平台。

在這個快速擴張的市場中，Datadog 目前握有約 13% 至 14% 的市占率，服務對象涵蓋約半數的《Fortune 500》企業。依不同機構估計，可觀測市場年成長落在 15% 至 30% 區間，代表即便 Datadog 已是主流供應商，仍有龐大空間可以深化與大型客戶的合作，或吃下更多原本倚賴開源工具的工作負載。

Datadog 的戰略核心，可概括為「Datadog for AI」與「AI for Datadog」兩條主軸。一方面，公司把既有監控能力延伸到 AI 堆疊，從 GPU 使用率到模型效能、代理執行結果與安全事件，都能在同一平台上觀測；另一方面，Datadog 也把 AI 用在自家產品上，推出名為 Bits AI 的智能代理，先從協助調查告警出發，再擴展到聊天機器人、程式碼優化與在平台內開發代理與應用的工具。

目前 Bits AI 已被大量客戶採用，但 Pomel 也坦言，其財務效應尚未在營收中明顯浮現。公司正在把原本「單一告警調查 SKU」的模式，轉換為可跨多種 AI 功能使用的「AI Credits」，並思考業界對 AI 代理收費的最佳做法；模型供應商習慣以 Token 計價，但在更高層級的企業應用，計價方式仍未定型。Datadog 則利用其基於用量的商業模式，在產品、價格與計量指標上保留彈性。

在產品技術層面，Datadog 長期與開源工具共存，致力讓客戶能以較低阻力導入平台。Pomel 指出，OpenTelemetry 等開源標準反而成為順風車，因為它簡化了系統「布建監控」的工程難度，一旦企業能輕鬆送資料進來，就更易於擴大在 Datadog 的使用範圍。為了強化 AI 能力，公司也推出時序模型 Toto、Toto 2.0，並收購 Adaptive ML，加速客製化模型的研發。

資安則是 Datadog 鎖定的另一個「鄰近市場」。目前約有四分之一的客戶使用其安全產品，Pomel 認為，隨著 AI 重新定義攻防速度，企業不可能再依賴多套分散工具把告警丟給人類慢慢判讀，而需要能在「機器速度」上作出反應的整合系統。基於 Datadog 已掌握營運端的各種資料，從指標到日誌，再到網路關聯，若能把這些訊號串起來，自動偵測異常與觸發防禦措施，安全業務的成長空間相當可觀。

在研發投資上，Datadog 持續投入約營收 30% 作為 R&D，且支出結構正向 AI 時代調整，更多資金被用在 Token 成本、GPU 與模型訓練。值得注意的是，公司並未把 AI 視為縮減人力的工具，反而希望藉由提高工程團隊生產力，去開發更多產品、深化既有模組並拓展鄰近市場，而非縮減研發野心。

當然，這場可觀測革命並非沒有風險。Pomel 提到，Datadog 正密切關注 AI-native 客戶的波動性。這些新創公司在基礎設施與應用上成長極快，但也可能像疫情期間的雲端原生與數位原生企業一樣，在景氣或資金環境逆風時出現「先爆發再刹車」的使用行為。不過，與過去相比，Datadog 對 AI-native 客戶的曝險目前較低，整體業務也更加多元分散，降低單一客群的系統性風險。

從投資角度來看，可觀測與資安軟體的結構性需求，已被 AI 與雲端雙重推力明確寫進企業 IT 藍圖。Datadog 作為擁有整合 SaaS 平台、廣泛客戶基礎與深度營運資料的先行者，既面臨競爭，也具備搶占下一階段成長的條件。未來能否延續高成長，關鍵在於三點：一是 AI 與安全產品能否轉化為清晰的貨幣化模式；二是如何拿捏對 AI-native 客戶的曝險與傳統企業的穩健成長；三是是否能在數位體驗監控與合成測試等新領域，複製過去在基礎監控上的成功路徑。

隨著 AI 應用從試驗走向大規模上線，企業對「看得見、找得出、擋得住」的需求只會愈來愈高。可觀測市場的下一章，將不只是記錄系統健康，而是成為 AI 世代企業營運與資安決策的神經中樞，而 Datadog 等平台的布局，正預示著這場變革的方向與速度。