Tag: news

วันที่ 9 สิงหาคม 2025

Datadog (NASDAQ: DDOG) เพิ่งประกาศผลประกอบการไตรมาส 2 ปี 2025 ที่แข็งแกร่งเกินคาด 💪 พร้อมสัญญาณชัดเจนว่ากำลังเติบโตจากบริษัท Observability แบบดั้งเดิมไปสู่ผู้เป็นผู้เล่นสำคัญในระบบนิเวศ AI และ Multiagent ที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว 🤖

📊 ผลประกอบการโดดเด่นเกินคาด

ตัวเลขหลัก Q2 2025:

• 💰 รายได้: $827 ล้าน เติบโต 28% YoY และเกินคาดการณ์ $36 ล้าน
• 📈 EPS (Non-GAAP): $0.46 เกินประมาณการ $0.05
• 💸 Free Cash Flow: $165 ล้าน มี margin 20%
• 👥 ลูกค้าทั้งหมด: ~31,400 ราย เพิ่มขึ้นจาก 28,700 ราย
• 🏆 ลูกค้า ARR ≥ $100K: ~3,850 ราย สร้างรายได้ 89% ของ ARR

ที่น่าสนใจคือ Datadog ยังคงรักษา Net Revenue Retention ที่ ~120% และ Gross Revenue Retention ในระดับ mid-high 90s ✨ แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของฐานลูกค้าและการขยายตัวที่ต่อเนื่อง

🔍 Core vs AI Observability: การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

การเติบโตของ Datadog สะท้อนการเปลี่ยนผ่านที่สำคัญจาก Traditional Observability ไปสู่ AI-Native Observability ซึ่งมีความแตกต่างในหลายมิติ

📋 ตารางเปรียบเทียบ Core vs AI Observability

มิติ	Core Observability	AI Observability
🎯 สิ่งที่มอนิเตอร์	ระบบไอทีทั่วไป: Infrastructure, Network, Application, Logs, Metrics, Traces	AI workloads: LLMs, AI agents, training/inference pipelines, data flow
🔍 Focus	Availability, latency, error rates, throughput, resource usage	Model performance, prompt/response quality, hallucination detection, bias, safety
📊 Data Sources	Server metrics, application logs, API traces	GPU/TPU metrics, embeddings, model weights, prompts & responses, agent conversation logs
⏰ Timeframe	Deterministic systems → ปัญหามัก reproducible	Nondeterministic → ปัญหาอาจไม่ reproducible, ต้องวิเคราะห์จากพฤติกรรมย้อนหลัง

🎯 ความท้าทายใหม่ของ AI Observability

การมอนิเตอร์ระบบ AI มีความซับซ้อนมากกว่าระบบดั้งเดิม:

1. 🎲 ความไม่แน่นอน (Nondeterministic): ผลลัพธ์จาก AI model อาจแตกต่างกันแม้ input เดียวกัน
2. 🧠 การประเมินคุณภาพ: ต้องวัด “ความดี” ของคำตอบ ไม่ใช่แค่ technical metrics
3. ⚡ Real-time Inference: ต้องมอนิเตอร์ประสิทธิภาพ GPU/TPU และ model latency
4. 🔒 AI Safety: ตรวจสอบ hallucination, bias, และการใช้งานที่ไม่เหมาะสม

🤖 AI Native Cohort: เครื่องยนต์การเติบโตใหม่

หนึ่งในประเด็นที่น่าติดตามมากที่สุดคือการเติบโตของกลุ่มลูกค้า AI Native ซึ่งปัจจุบันคิดเป็น 11% ของรายได้ Q2 เพิ่มขึ้นจาก 8% ใน Q1 และ 4% ในปีที่แล้ว 📈

กลุ่มลูกค้านี้มีส่วนร่วมในการเติบโต YoY ถึง 10 จุดเปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับ 6 จุดใน Q1 และ 2 จุดในปีก่อน ซึ่งรวมถึง 8 ใน 10 บริษัท AI ชั้นนำของโลก 🌟 และมีลูกค้ามากกว่า 80 รายที่จ่ายเงินมากกว่า $100,000 ต่อปี

CEO Olivier Pomel กล่าวว่า “เราเห็นกลุ่ม AI native นี้เป็นสัญญาณของสิ่งที่จะเกิดขึ้น เมื่อบริษัททุกขนาดและทุกอุตสาหกรรมเริ่มใช้ AI ในแอปพลิเคชันบนคลาวด์” 🔮

🏭 ตัวอย่างการใช้งาน AI Observability

กลุ่มลูกค้า AI Native ใช้ Datadog มอนิเตอร์:

• 🖥️ GPU Clusters: ติดตาม utilization, memory usage, temperature
• 🤖 LLM Performance: วัด response time, token throughput, model accuracy
• 💬 AI Agent Behavior: วิเคราะห์ conversation flow, decision trees
• 📊 Training Pipelines: มอนิเตอร์ data ingestion, model convergence

🔐 ก้าวสำคัญในด้าน Security

Datadog ประกาศความสำเร็จสำคัญในธุรกิจ Security โดยมี Security ARR เกิน $100 ล้าน และเติบโต mid-40% YoY 🎯 ซึ่งครอบคลุมผลิตภัณฑ์หลากหลาย:

• 🛡️ Code Security & Cloud Security สำหรับจัดการความเสี่ยง
• ⚡ App & API Protection ป้องกันการโจมตี
• 🔍 Cloud SIEM สำหรับตรวจสอบและป้องกันภัยคุกคาม
• 🏰 Workload Protection ปกป้องสภาพแวดล้อมการทำงาน

สิ่งที่น่าสนใจคือ Datadog เริ่มมุ่งเน้นการขายแบบ enterprise-wide security เพื่อให้ได้การรับเลือกใช้ครอบคลุมทั้งองค์กร ซึ่งแตกต่างจากการขายแบบ bottom-up ที่เคยทำมา 🏢

🚨 AI Security: ด่านใหม่ของการป้องกัน

Datadog ขยายขอบเขต Security เข้าสู่ AI Security ครอบคลุม:

• 📝 Application Layer: ป้องกัน prompt injection และ data poisoning
• 🧠 Model Layer: ตรวจสอบ model hijacking และ supply chain attacks
• 💾 Data Layer: ป้องกันการรั่วไหลของ sensitive data ใน training และ LLM responses

🎉 นวัตกรรมที่โดดเด่น: 125+ ฟีเจอร์ใหม่

ในงาน DASH user conference เมื่อเดือนมิถุนายน Datadog เปิดตัวนวัตกรรมมากกว่า 125 รายการ โดยเฉพาะ:

1. 🤖 Bits AI Agents – การทำงานอัตโนมัติแบบใหม่

• 🚨 Bits AI SRE Agent: ตรวจสอบ alerts และจัดการ incident response
• 💻 Bits AI Dev Agent: ช่วยแก้ปัญหา production issues และเขียนโค้ด
• 🔒 Bits AI Security Analyst: วิเคราะห์สัญญาณความปลอดภัยจาก Cloud SIEM

2. 🎤 AI Voice Agent สำหรับ Incident Response

ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลและดำเนินการแก้ไขปัญหาผ่านมือถือได้อย่างรวดเร็ว 📱

3. 🖥️ GPU Monitoring & LLM Observability

รองรับการ monitor GPU fleets ข้ามแพลตฟอร์ม รวมถึง CoreWeave และ Lambda Labs พร้อมกับความสามารถใน LLM observability และ AI agent monitoring 🔬

4. 👨‍💻 Developer Experience

• 🏗️ Internal Developer Portal พร้อม software catalog และ scorecards
• 🔌 Integration กับ OpenAI, Cursor, และ Claude Code ผ่าน MCP server
• ✨ Datadog Cursor extension ให้เข้าถึงข้อมูล observability ใน IDE

5. 🧠 ผลงานวิจัย: Toto Foundational Model

Datadog เปิดตัว Toto – foundational model สำหรับ time series forecasting ที่มีประสิทธิภาพ state-of-the-art ในทุก benchmark แสดงให้เห็นความแข็งแกร่งด้าน AI research ที่จะนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์

📈 การเติบโตของลูกค้าและการขยายธุรกิจ

Datadog รายงานดีลขนาดใหญ่หลายรายการในไตรมาสนี้:

• 🏦 ธนาคารระดับโลก: สัญญา 3 ปี มูลค่ากว่า $60 ล้าน ขยายเป็น 21 ผลิตภัณฑ์
• 🛡️ บริษัทประกันสหรัฐ: ขยายสัญญาเป็น 8 หลัก ประหยัดค่าใช้จ่าย incident response กว่า $9 ล้านต่อปี
• 📺 สื่อสหรัฐ: ขยายเป็น 21 ผลิตภัณฑ์ เพื่อ consolidate มากกว่า 100 observability tools
• 🛒 E-commerce บราซิล: ดีล 7 หลัก เริ่มด้วย 7 ผลิตภัณฑ์ รวมถึง Flex Logs (น่าจะเป็น MercadoLibre)

สถิติการใช้หลายผลิตภัณฑ์ยังคงเติบโต: 📊

• ✅ 83% ใช้ 2+ ผลิตภัณฑ์
• ✅ 52% ใช้ 4+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 49%)
• ✅ 29% ใช้ 6+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 25%)
• ✅ 14% ใช้ 8+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 11%)

🔮 Outlook และแนวโน้มอนาคต

คำแนะนำสำหรับ Q3 2025: 📅

• 💰 รายได้: $847-851 ล้าน (เติบโต 23% YoY)
• 📊 Operating Margin: ~21%
• 💵 EPS: $0.44-0.46

คำแนะนำสำหรับปี 2025: 🎯

• 💰 รายได้: $3.312-3.322 พันล้าน (เติบโต 23-24% YoY)
• 📊 Operating Margin: ~21%
• 💵 EPS: $1.80-1.83

CFO David Obstler กล่าวว่าบริษัทยังคงมั่นใจในแนวโน้มการเติบโตระยะยาว โดยเฉพาะจากการ optimize cloud usage ที่จะช่วยปรับปรุง gross margin ในครึ่งปีหลัง ⚡

🎯 มุมมองระยะยาว: โอกาสและความเสี่ยง

🚀 โอกาสใหญ่

1. 🤖 AI เป็น Secular Trend: การใช้ AI แพร่หลายจะขับเคลื่อนความต้องการ observability ใหม่ๆ ที่ซับซ้อนกว่าเดิม
2. 🏗️ Platform Strategy: การมี integrated platform ทำให้แข่งขันได้ดีกว่าคู่แข่งที่เน้นเฉพาะจุด
3. 🔐 Security Growth: ตลาด security ที่ใหญ่และมี recurring nature สูง รวมถึง AI security ที่เป็น market ใหม่
4. 🧠 Research Capability: การพัฒนา foundational model “Toto” แสดงความแข็งแกร่งด้าน AI research และการนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์

⚠️ ความเสี่ยงที่ต้องติดตาม

1. 📈 AI Native Volatility: กลุ่มลูกค้า AI อาจมีความผันผวนจากการ renegotiate หรือ optimize usage
2. ⚔️ Competition: ผู้เล่นใหม่ในตลาด AI observability และการเข้ามาของ cloud providers
3. 💸 Margin Pressure: ค่าใช้จ่าย infrastructure จากการเติบโตของ data volume และความซับซ้อนของ AI workloads
4. 🎲 Technical Challenge: การมอนิเตอร์ระบบ nondeterministic ที่ต้องการเทคนิคและเครื่องมือใหม่

🏆 สรุป: ตำแหน่งผู้นำในยุคใหม่

Datadog กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าสามารถปรับตัวและเติบโตไปพร้อมกับ trend ใหญ่ของ AI และ multiagent systems ได้อย่างน่าประทับใจ ✨ การมี security ARR เกิน $100 ล้าน การพัฒนา AI agents ที่ทำงานได้จริง การขยายสู่ AI observability และการรักษา financial discipline ท่ามกลางการลงทุนขยายตัว ล้วนเป็นสัญญาณบวกสำหรับนักลงทุนระยะยาว 💎

การเปลี่ยนผ่านจาก deterministic systems ไปสู่ nondeterministic AI systems เป็นโอกาสครั้งใหญ่สำหรับ Datadog เพราะต้องการเครื่องมือ observability ที่ซับซ้อนและ intelligent มากขึ้น 🧠

สำหรับนักลงทุนที่มองหาบริษัทที่จะได้ประโยชน์จาก AI transformation ในระยะ 5-10 ปีข้างหน้า Datadog นับเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ 🌟 โดยเฉพาะด้วยความแข็งแกร่งของ recurring revenue model และการขยายตัวสู่ตลาดใหม่ๆ ที่มีศักยภาพสูง

---

📝 บทความนี้เป็นการวิเคราะห์จากข้อมูลสาธารณะและไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน ผู้อ่านควรศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจลงทุน

🏷️ แท็ก: #Datadog #DDOG #AI #Observability #TechStock #Q2Results #CloudComputing #Security #AIObservability