伯恩斯坦在10月19日发布的最新研报中，将云监控及安全软件公司Datadog（DDOG）(DDOG.US)的评级上调至“跑赢大盘”，并将目标价由237美元大幅上调至350美元。该行认为，人工智能（885728）(AI)企业的算力使用需求增长远超此前预期，有望推动Datadog（DDOG）未来数年的营收持续高速增长。以10月16日收盘价247.11美元计算，新目标价意味着该股仍有约42%的潜在上涨空间。
伯恩斯坦分析师Peter Weed指出，此次上调评级主要源于对AI原生客户需求前景的重新评估。尽管Datadog（DDOG）传统客户业务表现疲弱，且其最大AI客户此前缩减了一份价值约1亿美元年化经常性收入(ARR)的合同，AI模型使用量的快速增长，可能足以抵消上述不利影响。
此前，伯恩斯坦曾因担忧Datadog（DDOG）最大AI客户削减合同规模，以及传统客户需求放缓而下调其评级。该行认为，这家最大AI客户可能是OpenAI，但这一身份属于分析师判断，并非公司正式确认。
研报指出，Datadog（DDOG）约85%的收入仍来自传统客户群体，而第三季度相关需求指标实际上比伯恩斯坦此前预期更加疲弱。根据该行追踪的另类数据，这一趋势可能对第四季度收入造成约1000万美元的额外压力。
然而，AI原生客户需求的变化显著超出预期，促使伯恩斯坦重新评估公司的增长潜力。该行表示，在今年第二季度末，主要AI实验室的Token使用量增长一度明显放缓，使市场担忧AI支出可能逐步趋于饱和。但进入第三季度后，随着新一代AI模型推出、推理服务价格下降，以及企业加快部署AI编程工具，Token消耗量再次加速增长。
根据OpenRouter等平台的数据，Datadog（DDOG）主要AI实验室客户的企业端Token消耗量第三季度环比增长至少50%，部分规模较小的AI原生客户增速可能更高。其中，伯恩斯坦估计，OpenAI模型在OpenRouter平台上的Token使用量第三季度环比激增约300%。该行认为，OpenAI推出新的Codex模型，以及8月份部分模型服务价格大幅下降，是推动使用量增长的重要因素。
伯恩斯坦指出，尽管模型降价可能影响AI企业自身的收入增长，对Datadog（DDOG）而言，更重要的是客户的实际使用量，因为更高的计算及应用活动通常意味着更多监控、日志管理和系统性能分析需求。
与此同时，AI编程工具正成为企业Token消耗增长的主要推动力。随着开发人员利用AI处理更复杂的软件开发（881272）、数据分析及业务任务，单个用户的Token消耗量可能持续增加，为Datadog（DDOG）等云基础设施软件供应商创造新的增长机会。
伯恩斯坦据此大幅上调了对Datadog（DDOG） AI原生客户业务的增长预测。该行预计，在考虑最大AI客户缩减合同规模的影响后，AI原生客户群体第三季度收入仍有望实现约25%的环比增长，而此前的预测基本为零。第四季度，该行预计这一客户群体的收入将继续环比增长约25%，高于此前约10%的预测。
该行认为，AI需求增长不仅来自大型模型开发商，消费（883434）者AI智能体（886099）的普及也可能创造新的机会。例如，Muse等AI智能体（886099）产品吸引大量用户后，相关应用对监控、系统稳定性及性能优化的需求有望同步增加。不过，该行特别指出，目前尚无证据表明Muse已经使用Datadog（DDOG）的AI监控服务，因此这一潜在机会尚未计入基本预测。
此外，Datadog（DDOG）的传统客户业务也可能受益于AI智能体（886099）的普及。随着消费（883434）者越来越多地使用AI智能体（886099）访问互联网服务、购物平台及其他应用，相关企业的云计算（885362）负载可能增加，进而带动Datadog（DDOG）现有客户的监控及数据分析支出。
伯恩斯坦同时看好Datadog（DDOG）在网络安全（885459）及AI驱动的IT运维领域的发展机会。该行认为，随着AI编程工具大幅提高代码生成速度，企业云运维团队需要管理的软件和系统数量也将增加，为Datadog（DDOG）的Scout AI运维智能体及网络安全（885459）产品创造更多需求。
值得注意的是，伯恩斯坦尚未将上述传统客户需求回升及新产品带来的潜在增量完全纳入预测模型，而是将其视为未来业绩可能超预期的额外支撑。
在财务预测方面，伯恩斯坦将Datadog（DDOG）近期营收增速预期提高约7个百分点，并延长了对公司高速增长期的判断。
根据最新模型，该行预计Datadog（DDOG）2026年营收将达到46.98亿美元，2027年进一步增至64.50亿美元，2028年有望达到85.99亿美元。相比2025年的34.27亿美元，2027年营收预计增长近88%。
盈利方面，伯恩斯坦将Datadog（DDOG）2026年调整后每股收益预测由2.70美元上调至2.82美元，2027年预测则由3.45美元提高至4.00美元。
与此同时，该行预计Datadog（DDOG）2027年非GAAP营业利润将达到约17.30亿美元，营业利润率由2026年的24.4%提高至26.8%，反映出营收增长带来的经营杠杆效应。
伯恩斯坦指出，其最新营收增长预测明显高于华尔街市场一致预期。研报第9页的预测对比图显示，该行预计Datadog（DDOG）未来三年的营收增速将持续高于市场预期，部分季度的增速差距接近10个百分点。
在估值方面，伯恩斯坦将Datadog（DDOG）未来12个月预期营收所对应的估值倍数由约16倍提高至22倍，并结合现金流折现模型，将目标价上调至350美元。其现金流折现模型仍采用11%的加权平均资本成本及3%的终值增长率假设。
不过，伯恩斯坦也承认，当前预测存在一定风险。随着大型AI企业规模扩大，部分客户可能转向自主开发监控工具，或采用成本更低的开源替代方案。此外，开放权重模型及自托管部署模式的普及，也可能削弱部分客户对第三方监控服务的需求。
该行同时提醒，Token使用量增长并不一定能够完全转化为Datadog（DDOG）收入增长。客户持续优化软件使用效率、争取更大折扣，以及宏观经济或监管环境变化，都可能影响公司的实际业绩表现。
尽管如此，伯恩斯坦认为，AI原生客户需求重新加速，叠加传统客户潜在的需求回升及新产品商业化机会，已经足以改变Datadog（DDOG）的投资前景。随着AI应用从模型训练逐步扩展至企业编程、消费（883434）者智能体及更广泛的商业场景，Datadog（DDOG）有望成为AI应用规模化发展过程中的重要受益者。
