Datadog wächst um 36 % – und ändert stillschweigend die Art und Weise, wie es für Künstliche Intelligenz Gebühren erhebt.

Datadog hat gerade die Art von Umsatzbericht geliefert, von der die meisten Softwareunternehmen nur träumen können.Steigerung um 36 Prozent im Vergleich zum Vorjahr auf 1,12 Milliarden Dollar.Freier Cashflow69% nach obenDie Jahresziele wurden erhöht – und der Markt reagierte damit nur mit Gleichgültigkeit. Die Aktie fiel in den Wochen nach dieser Anhebung wieder ab, doch danach stieg sie wieder an, nach den Aussagen des CEOs auf der Konferenz. Diese Unstimmigkeit ist wichtig zu verstehen – denn sie steht direkt im Zusammenhang mit der eigentlichen Frage: Ob Datadog tatsächlich wächst, oder ob das Wachstum bereits etwas weitergehende Bedeutung hat.

Die vertraute Sorge ist die Konzentration. Die Beschleunigung von Datadog wird, so die Skeptiker, durch die AI-nahen Unternehmen getrieben – also durch Labore und Start-ups mit vielen GPUs. Die Ausgaben dieser Unternehmen könnten jedoch abklingen, sobald die Entwicklung von KI-Systemen stockt. Der CEO Olivier Pomel hat…Citi’s Global TMT Conference am 8. SeptemberMit einer bestimmten Zahl zurückzudrängen. Der traditionelle, nicht-KI-basierte Wachstum von Unternehmen beschleunigte sich auf etwa 20 Prozent.Von etwa 18 Prozent im Vorjahr.Das sind keine KI-Startups. Das ist einfach nur ein System zur Cloud-Migration und Anwendungsmodernisierung – das läuft unabhängig davon, ob jemand weitere Modelle trainiert oder nicht.

Der Motor funktioniert jetzt ohne die Unterstützung der KI.

Die Rechnungen sind es, die dazu führen, dass diese einzelne Zahl wichtig wird. Die Gesamteinnahmen von Datadog stiegen um 36%, während die Nicht-AI-Kundenseite sich im hohen Bereich der 20er erhöhte. Somit sind die Kunden, die direkt mit der AI-Tech verbunden sind, nicht mehr das Einzige – sie sind vielmehr ein Antriebsfaktor für das Hauptgeschäft, das nun selbstständig schnell wächst. Das untergräbt die Sorgen bezüglich der Konzentration auf eine bestimmte Gruppe von Kunden – denn auch wenn einige Kunden ihre Ausgaben reduzieren, wächst das Geschäft der Unternehmen weiterhin schnell, ohne dass eine AI-Unterstützung notwendig ist.

Die Gruppe der KI-Systeme selbst wird ständig größer und umfangreicher. Sie hat sich auf etwa 750 Kunden erweitert.Vor weniger als 100 Jahren; Von diesen 31 Unternehmen verursachen alle mehr als 1 Million Dollar pro Jahr, acht davon verursachen mehr als 10 Millionen Dollar pro Jahr. Alle zehn führenden Anbieter von KI-Lösungen sind Kunden von Datadog.Das ist das Muster, das es wert ist, erwähnt zu werden: Die Adoption dieses Musters breitet sich von den Unternehmen, die GPU-Farmen bauen, auf normale Unternehmen aus.

Das Abrechnungsmodell ist ein ungetestetes Modell.

Aber unter diesem Schlagzeichen steht eine strukturelle Veränderung, die die Aufmerksamkeit der Investoren verdient – schließlich ist es die Seite, die noch nicht vollständig in die Finanzen einfließt. Datadog überarbeitet nun die Art und Weise, wie sie Gebühren berechnet. Ihr altes System zählte den Datenvolumen – je mehr Logs und Metriken man erhält, desto mehr zahlt man. Die AI-Agenten erledigen Aufgaben, bei denen kaum Daten gesammelt werden. Deshalb würde ein reines Volumen-Modell die Erfassung des Wertes nicht mehr erfassen können. Pomel sagt, dass Datadog auf ein Modell zusteuert, das sowohl AI-Credits als auch Ergebnisbasierte Messungen beinhaltet. Großkunden haben bereits akzeptiert, dass die Ausgaben frei zwischen diesen Elementen umgelegt werden können.Hosts, Logs, Sicherheit und AI-Credits.

Das ist eine echte Anpassung – mit einer scharfen, doppelten Kante. Damit wird zugegeben, dass Datadog weniger Rohdaten verarbeiten muss und stattdessen nur für die durch diese Daten erzielten Einnahmen bezahlt wird. Das ist eine vernünftige Methode, um die Entwicklung von KI-Systemen in nachhaltige SaaS-Einnahmen zu verwandeln – da das „Beobachtbare“ pro Arbeitslast immer kleiner wird. Doch dabei wird der einfache, vorhersehbare Verbrauchsmaßstab aufgegeben, der bisher so gut funktioniert hat. Die Akzeptanz des Paketmodells durch große Kunden ist zwar ein Anfang, aber keine bewiesene Tatsache in Zahlen.

Das Konsummodell schadet beiden Seiten.

Die Zahlen – trotz ihrer Stärke – geben an, dass ein Unternehmen, das auf Nutzung basiert, niemals entkommen kann. Einer der größten Kunden von Datadog verlängerte seinen Vertrag.Verwendung eingeschränktEs handelt sich dabei um ein „doppelter Schwert“ – bei dem die Kosteneinsparungen der Kunden gleichzeitig zu einem Nachteil für den Umsatz des Unternehmens werden. Es ist erwähnenswert, dass die Prognosen des Unternehmens für das nächste Quartal nur eine geringfügige Steigerung darstellen: Der Umsatz im dritten Quartal soll voraussichtlich bei etwa 1,14 Milliarden Dollar liegen.1,7 % über dem Wert des gerade erfassten Quartals.Die erneute Beschleunigung ist auf jährlicher Ebene real – doch sie ist nicht gleichmäßig von Quart zu Quart. Zudem hat sie noch einen teilweise „AI-Form“.

Genau hier liegt die Bewertung des Unternehmens. Datadog handelt etwa 20 Mal mehr als das vergangene Umsatzvolumen – das ist ein Price-to-Earnings-Verhältnis im Bereich der Hunderte, bei einem Marktkapitalisierung von fast 79 Milliarden Dollar. Niemand muss für den 36-prozentigen Quartalsgewinn bezahlen – dieser wird einfach erhalten. Der Preis setzt voraus, dass sich die weitere Entwicklung positiv entwickelt: Die Wachstumsprozesse breiten sich auf das gesamte Unternehmen aus, und das neuartige Abrechnungsmodell macht die KI-Dienste zu einer stetigen Einnahmequelle. Der erste Teil ist eine offensichtliche Tatsache – und er reduziert tatsächlich die Risiken bezüglich der KI-Konzentration. Der zweite Teil ist jedoch noch eine Hypothese. Das Nutzungsmodell hat bereits gezeigt, dass es funktioniert. Die Frage ist wie immer: Wie lange muss man warten? Und ob der noch unerprobte Teil der Entwicklung es wert ist, darauf zu warten.