Проект AI Revolution прогнозує створення $13 трильйонного ринку програмного забезпечення: чому Datadog може стати лідером

Ключові моменти

• Техноінвестор Кеті Вуд прогнозує, що ШІ може створити можливість у $13 трильйон у програмній індустрії до 2030 року.
• Wood's Ark Investment Management вважає, що асистенти кодування на основі ШІ знижують витрати на розробку та збільшують виробництво програмного забезпечення
• Розширений набір інструментів штучного інтелекту Datadog вигідно позиціонує його в межах цієї технологічної еволюції

Кеті Вуд, засновниця та генеральний директор Ark Investment Management, зарекомендувала себе як видатний голос у технологічних інноваціях завдяки ETF, зосередженим на передових технологічних акціях. Щорічний звіт Ark "Великі ідеї" постійно надає інформацію про нові технології, охоплюючи штучний інтелект, робототехніку та цифрові активи.

Останнє видання містить особливо вражаюче прогнозування: ШІ може створити можливість у $13 трильйон у програмній індустрії до 2030 року. Аналіз Ark свідчить про те, що кодувальні асистенти на базі ШІ суттєво зменшать витрати на розробку, що дозволить більшій кількості програмного забезпечення вийти на ринок і викликати значні зрушення в продуктивності в різних галузях.

Datadog (NASDAQ: DDOG) пропонує розширювальний портфель інструментів для розробки та моніторингу ШІ, що позиціонує його для потенційного захоплення значної частки ринку, якщо цей прогноз реалізується. Ось чому ці акції заслуговують на увагу інвесторів, які мислять наперед.

Розширення AI можливостей Datadog

Datadog спочатку розробив платформу спостереження за хмарними сервісами, яка безперервно моніторить цифрову інфраструктуру, швидко попереджаючи бізнес про технічні проблеми до того, як вони вплинуть на досвід клієнтів. Ця можливість дозволяє організаціям підтримувати видимість у критичних системах і швидко реагувати на нові проблеми.

Наприклад, якщо платформа електронної комерції стикається з регіональними збоєм у обслуговуванні, система Datadog забезпечує негайну видимість проблеми, а не чекає на скарги клієнтів або зниження показників продажів, щоб сигналізувати про проблему.

Компанія обслуговує клієнтів у різних секторах, включаючи розваги, ігри, виробництво та фінансові послуги. Оскільки ці підприємства все більше впроваджують рішення на базі штучного інтелекту, вони стикаються з новими технічними викликами, які Datadog активно вирішує за допомогою спеціалізованих продуктів.

Багато організацій створюють AI-додатки, використовуючи сторонні великі мовні моделі (LLMs) від постачальників, таких як OpenAI. Для цих клієнтів Datadog пропонує Моніторинг OpenAI, який відстежує використання AI, витрати та рівні помилок в організації. Ця видимість забезпечує більш точне планування бюджету та допомагає підтримувати позитивний досвід кінцевих користувачів.

Для підприємств, що розробляють власні LLM, що є більш складним завданням, Datadog пропонує спостереження за LLM. Цей інструмент допомагає організаціям відстежувати витрати на розробку, виявляти технічні проблеми та оцінювати точність виходу моделі. Ця остання функція є особливо важливою, оскільки неточні відповіді ШІ можуть завдати значної репутаційної шкоди.

Datadog повідомив про рекордні 31 400 загальних клієнтів на кінець другого кварталу. Значно, кількість клієнтів, які використовують принаймні один з його AI продуктів, зросла на 80% в річному вимірі, досягнувши 4 500.

Зростання доходів завдяки впровадженню ШІ

Datadog отримав $2.68 мільярдів загального доходу у 2024 році та прогнозує рекордний дохід у $3.31 мільярда у 2025 році на основі рекомендацій компанії — які керівництво вже підвищувало двічі цього року.

Бізнес компанії, зосереджений на штучному інтелекті, демонструє вражаючий ріст і тепер суттєво впливає на загальний дохід. У другому кварталі клієнти, які споживають рішення на основі штучного інтелекту, становили 11% від загального доходу, що майже втричі більше, ніж 4% у цьому ж кварталі минулого року. Цей відсоток, ймовірно, продовжить зростати, якщо поточна динаміка збережеться.

Слідкуючи за зростанням, інвестори також повинні контролювати показники прибутковості Datadog. Операційні витрати досягли 1,3 мільярда доларів США за перше півріччя 2025 року, що представляє собою 30% річне зростання. Компанія зберегла GAAP прибутковість на рівні 27,2 мільйона доларів США, хоча це позначилося на 68% зниженні в порівнянні з попереднім роком.

Виключаючи одноразові та не грошові витрати, такі як компенсація на основі акцій, скоригований прибуток Datadog за перше півріччя склав 331,7 мільйона доларів, що відображає збільшення на 6%. Постійні інвестиції компанії в дослідження та розробки для виведення нових продуктів штучного інтелекту на ринок можуть призвести до змінних результатів на нижньому рядку в короткостроковій перспективі.

Інвестиційна перспектива оцінки Datadog

Акції Datadog досягли приблизно $193 під час піку технологічного ринку 2021 року, коли їхнє співвідношення ціни до продажів ( P/S ) перевищило 60 — це був нездатний до підтримки рівень оцінки.

Наразі співвідношення P/S акцій становить більш розумні 16,3, що є результатом зниження ціни на 29% від свого піку в поєднанні з постійним зростанням доходів. Ця оцінка відповідає трирічному середньому показнику 16,9, що свідчить про те, що акції торгуються поблизу справедливої вартості.

Ця ситуація пропонує цікаве розмірковування для довгострокових інвесторів. Замість того, щоб чекати на вигідну ціну, має сенс заплатити справедливу вартість, якщо Datadog переживає зростаючий попит на свій розширюваний портфель продуктів на базі штучного інтелекту — особливо якщо галузь розвиватиметься за тією траєкторією, яку Ark передбачає для розширення ринку програмного забезпечення на основі штучного інтелекту до 2030 року.

З цієї перспективи сьогоднішня, здавалося б, справедлива оцінка може з часом виявитися вигідною, коли ми будемо згадувати про це з 2030 року, якщо ринок програмного забезпечення ШІ реалізує свій прогнозований потенціал зростання, а Datadog збережеться на своїй конкурентній позиції в екосистемі.

Адаптація технологій штучного інтелекту паралельна деяким аспектам розвитку інфраструктури блокчейн, де інструменти моніторингу стали необхідними для підтримання надійності мережі. Оскільки обидва сектори зріють, рішення, які забезпечують всебічну видимість та управління продуктивністю, ймовірно, залишаться критично важливими для прийняття підприємствами та операційної стабільності.