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隨著AI編碼代理的興起，Datadog和Dynatrace在觀察性市場中展開激烈競爭，面對軟體變更頻繁及生產失敗的風險。
隨著AI編碼代理的快速發展，原本旨在降低軟體建置成本的技術，卻可能帶來更多的軟體變更、產生失敗及機器生成的複雜性。這一現象不僅影響了企業運作，也為Datadog, Inc.（NASDAQ:DDOG）和Dynatrace, Inc.（NYSE:DT）兩家公司提供了一個全新的商機。
在9月10日的高盛Communacopia + Technology大會上，Datadog表示，其AI代理可觀察能力已經開始獲利，並吸引數千名客戶使用。他們提到，一種“推理經濟”正在形成：越多的AI應用和代理需要監控的活動也就越多，從而將焦點從人工撰寫的版本轉向持續決策的追蹤。
緊接著，Dynatrace於次日推出了經過驗證的Cursor Marketplace外掛，使得編碼代理能夠透過MCP訪問實時生產上下文。此舉顯示出雙方的競爭愈加白熱化：Datadog專注於定義市場，而Dynatrace則直接將生產遙測整合進代理的工作流程中。
根據最新報告，Datadog在第二季的營收增長36%，達到11.2億美元，每年產生至少10萬美元經常性收入的客戶增加23%。儘管其用量基礎模型有助於捕捉擴大的遙測和推理量，但同時也存在最佳化敏感度的風險。而Dynatrace則採取不同策略，以數據消耗計費的Cursor整合減少對開發者席位縮減的直接暴露，最新季度的年度經常性收入增長17%至21.36億美元。
然而，未來是否能有效解決問題以降低監控需求，或是創造足夠的軟體活動使觀察性市場擴大，仍然是一個待解的問題。雖然我們看好DDOG和DT的投資潛力，但認為其他某些AI股票的上漲潛力更大且下行風險較小。
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