企業雲端轉型與AI落地正進入「超級循環」，Datadog (DDOG)倚觀測與安全吃下新一波AI複雜度，Google母公司Alphabet (GOOGL)則以Gemini降價搶市，從模型監控、訓練負載到企業雲營收，AI成本戰與可觀測性正成為企業IT預算新主戰場。

生成式AI還在吵誰比較聰明，企業IT部門卻已經回到一個更現實的問題：誰能讓系統跑得穩、跑得安全，還不會把預算燒光？在最新一輪財報與產品發表會上，Datadog (NASDAQ:DDOG)與Alphabet (NASDAQ:GOOGL, GOOG)分別從「可觀測性」與「大模型價格戰」兩條路線，快速重塑企業雲端與AI市場的遊戲規則。

Datadog共同創辦人暨CEO Olivier Pomel直言，全球仍處於「數位化與雲遷移的超級循環」早期，AI的加入並非單純推升運算量，而是帶來全新的基礎設施層次與安全面向。從CPU、網路到GPU，再一路追到終端使用者體驗與商業結果，Datadog試圖把整條鏈的「可見度」賣給工程與產品團隊，讓他們知道服務到底跑得夠不夠快、有沒有出包、值不值得繼續投資。

數字顯示市場正買單。Datadog在約40億美元營收規模下仍交出32%成長，且已連續四季加速成長。Pomel強調，成長並非只靠AI原生客戶撐場，傳統企業客戶為了「先把雲化與現代化打好基礎，才能接AI」也在加速導入。根據Gartner數據，Datadog在可觀測性領域市占約13.6%，雖然居於領先，但比例還不算高，對公司來說意味著市場仍極為分散，成長空間巨大。

真正讓Datadog意外的是AI訓練市場。原本公司判斷，訓練工作多由少數巨頭使用自建系統處理，短期不會成為大商機；但近期觀察到，後訓練流程愈來愈專業化，對基礎設施的要求也更複雜，從「5到10家」巨頭擴散成「50到100家」企業開始有系統地執行訓練專案，還有多家超大型雲服務商同步上門詢問訓練相關監控方案。Pomel形容這是「新市場的萌芽」，雖然目前規模仍遠小於推論(inference)，且訓練多屬階段性、客製化操作，還不能與持續性的生產環境相提並論。

相較之下，Datadog的大多數收入仍來自「非AI原生」企業持續把舊系統搬上雲端。Pomel指出，Datadog在全球各區與不同客群的業務佈局愈來愈完整，許多產品也在陸續跨過產品市場契合的拐點，這些基礎建設類的成長雖然不如AI題材吸睛，卻是「可預期、高投報」的營收引擎。公司目前約30%營收投入研發，未來可能逐步把部分成本從人力轉向token與GPU，但暫時仍優先擴大工程團隊，以滿足客戶需求。

在AI自動化方面，Datadog推出的Bits AI SRE引起高度興趣，至今已處理約10萬次事件調查，吸引約2,000家客戶使用。原本公司擔心自動修復會引發信任問題，因此採保守設計，但實際上愈來愈多客戶主動要求「直接幫我修好」或至少提供一鍵修復功能，甚至希望Bits AI能跨其他記錄系統、安全工具與開源方案運作。Datadog也持續強化預測性能力，最近推出第二代時間序列基礎模型「Toto」，以觀測數據為主訓練，並採開放權重形式，鎖定各種時間序列場景。Bits AI目前採「每次調查收費」模式收費，未來如何打包仍在試驗，但Pomel認為，基於使用量收費的商業模式讓公司在AI功能變現上相當有彈性。

安全也是Datadog押注的長期戰場。Pomel指出，程式碼生成模型正改變整個程式碼安全市場，帶來更多需求；在Cloud SIEM領域，Datadog試圖把強大的資料後端與日誌管理能力，結合Bits AI安全助理，提供更即時且具情境的威脅偵測。隨著開發週期收斂、軟體產量爆炸，企業價值焦點正在從「誰寫的程式碼多」移向「寫對東西、跑得穩、夠安全且用戶買單」。他直言，這對Datadog來說是短中長期的成長主軸。

另一邊，Alphabet則從完全不同的方向切入企業AI戰場：直接對準「成本」。在今年I/O開發者大會上，公司祭出新一代Gemini 3.5 Flash等模型，並公開宣稱，若企業將現行約八成AI工作量，從Anthropic的Claude或OpenAI的ChatGPT等「既有前沿模型」轉移到Google Gemini，每年最多有機會節省約10億美元支出。CEO Sundar Pichai更強調，Gemini 3.5 Flash能以不到同級模型一半的價格，提供前沿等級能力。

從流量數據來看，這場價格戰已經產生效果。研究機構Similarweb估算，約一年前ChatGPT在AI網頁流量市場占比高達77%，最新數據顯示已降至約54%；相對地，Google Gemini市占在一年內幾乎翻了四倍，來到約27%。Google雖然因在搜尋結果中嵌入Gemini而具結構性優勢，但公司同時透露，Gemini app的月活躍用戶已突破9億人，較去年翻倍，企業用戶採用也在一季內成長40%。

為了進一步攻佔企業市場，Alphabet將Gemini最高階的不限量Ultra方案下調20%至每月200美元，並持續強化「代理型」AI能力，例如可在雲端24小時執行、即便使用者裝置關機仍持續運作的Gemini Spark。對已大量使用Google Workspace等雲端服務的企業來說，這代表導入門檻不只在技術上被降低，連帳單也被壓低。

市場對Alphabet的反應已部分反映在財務數據上。Alphabet指出，Google Cloud第一季營收在「企業AI解決方案與AI基礎設施」帶動下，成長達63%，來到200億美元；公司本季盈餘更跳增82%至每股5.11美元，並握有約100億美元自由現金流與380億美元現金及約當現金，為後續AI投資提供充足火力。以目前約30倍本益比對比科技板塊約36倍平均水準，一些分析認為Alphabet仍具一定評價空間。

值得注意的是，無論是Datadog從可觀測性切入，還是Alphabet以Gemini降價推進，兩者共同指向同一個趨勢：企業AI從「實驗性導入」逐步走向「成本與穩定性優先」階段。前者主打幫客戶把複雜的AI與雲端基礎設施看清楚、管好，後者則希望以更便宜的大模型和更深度的雲端整合，鎖住長期工作負載。對企業而言，真正的考題不只是哪家模型比較便宜或強大，而是誰能在成本、可靠度與安全性之間找到平衡，並持續隨著業務成長擴展。

在這場新一輪的AI雲戰中，Datadog與Alphabet分別扮演「基礎設施管家」與「大模型供應商」兩個角色，看似互補，也可能在部分領域交疊競爭。可以預見的是，未來幾年企業IT戰略版圖上，監控、訓練、推論與成本控管將越來越難切割，各家廠商不只要比技術，更要比誰能在這場長期戰役中，幫客戶省最多錢、守住最多風險。

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