【XM经纪商】Datadog(DDOG.US)Q3电话会:传统客户增速五连升 AI智能体重塑软件运维 AI应用大客户提前续约
获悉,云监控和分析软件公司Datadog(DDOG.US)2026年第三季度业绩电话会议传递出的首要增量信息,可谓是增长动力正在从少数大型AI客户向更广泛的企业客户扩散。非AI客户收入增速连续第五个季度提高,说明AI带来的需求不仅来自模型公司自身扩张,也来自传统企业使用AI编写更多软件、加快应用现代化,并因此增加对持续集成、测试、部署和可观测性工具的需求。
与此同时,Datadog软件生态平台整合正在提高新客户的初始签约规模:美国联邦国防机构、日本大型银行等客户从合作初期就采用多款产品,而管理层明确指出,这些新签客户尚未充分提升使用量,其收入贡献仍有待释放。
分析师问答环节可谓进一步详细厘清了第四季度指引背后的三个因素:大型客户提前续约后获得更优惠的单价,最大客户仅按最低消费承诺计入指引,以及年底假期和代码冻结带来的季节性影响。提前续约伴随更高的承诺消费额和更广泛的产品采用,短期单价调整与长期客户扩张同时发生。管理层还明确表示,这些提前续约主要与客户自身业务增长有关,与企业为控制词元预算而压缩支出没有直接关系。最大客户第三季度实际消费显著高于最低承诺,但公司没有据此推测其未来消费;其他客户则按照近期增长趋势作保守折减,并非一律按最低承诺计入。2027年正式指引将在年终电话会上公布。
产品与商业模式方面,Bits AI已成为公司历史上采用速度最快的产品,计费方式从单独按调查任务收费,转向覆盖多种使用场景的AI积分。管理层强调,相关定价会保持接近推理成本,将模型效率提升带来的节省传递给客户,以支持更多调查和更广泛的平台使用。自研站点可靠性工程模型Scout及强化学习、后训练能力,正在推动公司从提供监控工具走向自主运维。其商业价值既包括Bits本身的直接收入,也包括带动日志、指标、链路追踪、安全和成本管理等产品的进一步采用。
另一项关键增量,是GPU监控与训练可观测性仍处于商业化早期。管理层明确指出,当前基础设施监控业务的增长并非直接由GPU变现推动,相关产品尚未广泛创收;随着更多企业自行训练、定制和后训练模型,这可能形成新的需求空间。与此同时,智能体可观测性的实际需求正在从AI原生公司扩散到传统企业,AI成本管理则受益于企业对快速增长的词元支出、使用效果和投资回报的追踪需求。公司由此同时参与“用AI管理软件”和“管理AI本身”两条增长路径。
以下为Datadog业绩电话会全文(人工智能工具辅助翻译):
会议主持人
各位好,感谢大家耐心等候。欢迎参加Datadog 2026年第三季度业绩电话会议。目前,所有参会者均处于只听模式。发言人介绍完毕后,我们将开放提问。若要在问答环节提问,请在电话上按星号键和11。随后,您会听到自动语音提示,告知您已举手。若要撤回问题,请再次按星号键和11。请注意,今天的电话会议正在录音。
现在,我将把会议交给第一位发言人——战略财务与投资者关系高级副总裁AJ Lubitsch。请开始。
AJ Lubitsch(战略财务与投资者关系高级副总裁)
谢谢你,Victor。大家早上好,感谢各位参加会议,与我们一同回顾Datadog 2026年第三季度财务业绩。我们已在今天上午发布的新闻稿中公布了这些业绩。今天与我一同参加电话会议的有Datadog联合创始人兼首席执行官Olivier Pomel,以及Datadog首席财务官David Obstler。首先,我想感谢Yuka Broderick在过去五年半领导投资者关系工作期间的出色表现,她即将在Datadog内部担任新的职务。
我很高兴重新回到投资者关系岗位。在公司2019年首次公开募股期间,我曾与在座许多人共事。在本次电话会议中,我们将作出前瞻性陈述,包括与我们未来财务表现、2026年第四季度和全年展望及相关说明与假设、产品能力,以及我们把握市场机遇的能力有关的陈述。“预期”“相信”“继续”“估计”“预计”“打算”“将会”及类似表述,旨在识别前瞻性陈述或其他类似的未来预期表述。
这些陈述反映的是我们截至今天的观点,并受到各种风险和不确定性的影响,可能导致实际结果出现重大差异。有关可能影响实际结果的重大风险及其他重要因素的讨论,请参阅我们截至2026年6月30日季度的10-Q表格。更多信息将包含在我们即将提交的截至2026年9月30日财季的10-Q表格,以及向美国证券交易委员会提交的其他文件中。
这些信息以及本次电话会议的回放,也可在我们网站的投资者关系栏目查看。我们将讨论非美国通用会计准则财务指标。这些指标与最具可比性的美国通用会计准则财务指标之间的调节表,已列于业绩新闻稿,可在investors.datadoghq.com查阅。下面,我把会议交给Olivier。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
谢谢你,AJ,也感谢大家今天参加会议,与我们一同回顾第三季度业绩。我先谈谈本季度的业务驱动因素。我很高兴地告诉大家,我们在第三季度取得了强劲的业务表现。业务各方面均表现强劲,包括各条产品线和多元化的客户群。来自非AI客户的收入增速连续第五个季度加快,同比增长处于20%区间的高段,比上季度提高约1个百分点,也高于去年同期约20%的水平。
此外,AI客户群仍然是我们强劲的增长驱动力。无论是我们服务的客户数量,还是这些客户的规模,这一客户群都在持续增长并日益多元化。总体而言,我们持续看到健康的需求。从最具技术前瞻性的初创企业,到全球规模最大的企业,各类客户都在利用AI和现代技术进行开发。我们认为,这正在推动云和Datadog平台的进一步普及。
关于第三季度的财务表现和关键指标,我们的收入为12亿美元,同比增长35%,高于业绩指引区间的上限。第三季度末,我们约有33,500家客户,高于一年前的约32,000家。年度经常性收入达到或超过10万美元的客户约为4,860家,高于一年前的约4,060家。这些客户贡献了我们约91%的年度经常性收入。我们产生了2.51亿美元自由现金流,自由现金流率为21%。
再来看产品采用情况,我们的平台战略持续获得市场认可。目前,61%的客户使用四款或更多产品,高于一年前的54%;41%的客户使用六款或更多产品,高于一年前的31%;16%的客户使用十款或更多产品,高于一年前的8%。因此,我们正在增加客户数量,并通过统一平台,在更多产品上为客户创造价值。有一个里程碑让我们非常自豪:基础设施监控产品套件的年度经常性收入现已超过20亿美元,同比增长处于30%区间的中段。基础设施监控是我们十多年前推向市场的第一款产品。今天,客户依靠它来全面了解其环境,包括云基础设施、本地服务器、容器、无服务器应用和GPU集群。虽然达到这一里程碑令我们非常振奋,但我们仍觉得自己才刚刚起步。
根据行业分析机构的数据,我们在全球可观测性市场的份额排名第一,但市场份额仍处于百分之十几的水平。接下来谈谈研发。随着AI改变客户开发和运行软件的方式,我们一直在两个方向上投入并推进工作:用AI赋能Datadog,以及用Datadog服务AI。首先是用AI赋能Datadog。这些AI产品和功能让Datadog平台对客户更加实用,自动化程度也不断提高。首先,我们的旗舰智能体Bits AI开局非常强劲。自推出Bits以来,它已成为我们历史上客户采用速度最快的产品。今年10月,Bits Testing正式全面上线。只需单击一次,它就能发现应用的关键用户流程,并生成覆盖这些流程的测试。
与此同时,我们的AI研究团队正全力拓展Bits和平台的能力边界。上个月,我们推出了Scout,这是我们自主开发、专门针对站点可靠性工程任务优化的推理模型。Scout使用我们内部的分布式强化学习基础设施构建,目前为Bits调查功能提供支持。这令人振奋,原因有二。首先,在告警调查方面,它的表现与基础模型相当,甚至更好,而推理成本仅为其一小部分。这很有价值,因为它让Bits能够调查更多告警、更早介入,并对事件开展更深入的调查,成为客户始终在线的第一响应者。其次,这也展示了利用我们自己的生产数据、关键用户工作流程和内部工具来训练模型,能够取得怎样的成果。
Scout仅仅是个开始。借助6月份加入我们的Adaptive ML团队,我们正在全面加快强化学习和模型后训练方面的工作。随着时间推移,我们预计这些研究将推动整个平台的能力实现跨越式提升,让我们更加接近自主运维的目标。接下来是用Datadog服务AI。这些产品为全新的AI技术栈提供端到端的可观测性和安全能力。随着AI从试验走向生产环境,客户如今需要回答三个关键问题:运行表现如何?是否安全?投资回报如何,或者说,这笔投入是否值得?而且,由于AI并非孤立运行,他们希望在管理其余技术栈的同一平台上获得这些答案。
在性能方面,我们覆盖整个AI技术栈,从计算资源一直到智能体。GPU监控如今已超越硬件可靠性的范畴,新增功能可以帮助客户最大限度提高集群利用率、提高训练吞吐量,并降低每次请求的推理服务成本。今年以来,我们监控的GPU设备数量已增至年初的八倍,一些前沿AI实验室客户正在以设计合作伙伴的身份,与我们共同开发这些功能。
进一步向技术栈上层看,智能体可观测性产品帮助团队监控和评估生产环境中的智能体,包括其响应质量、延迟和词元使用量。今年以来,发送至智能体可观测性产品的链路追踪片段数量现已增至年初的九倍。我们还已在Anthropic应用市场上提供智能体可观测性产品,同时也是OpenAI全新企业应用市场的首发合作伙伴。因此,如今客户可以直接通过已经合作的前沿AI实验室购买我们的产品。
在安全方面,我们的AI Guard产品能够发现组织内运行的自定义智能体,并依托为监测这些智能体而采集的同一套实时数据,在运行时保护它们免受提示注入和数据外泄的威胁。在成本方面,各地企业都在应对词元和AI支出的快速增长。除三大云服务商之外,AI提供商如今已成为客户在Datadog成本管理产品,简称CCM,中监控的最大支出类别。现在,通过CCM中的AI成本功能,客户能够了解哪些团队、模型和智能体产生了AI支出,并利用预算、预测和异常告警来管理这些支出。目前,超过三分之一的CCM客户正在跟踪AI成本。
这样做的客户数量已增至去年同期的11倍以上。再次向技术栈上层看,我们的智能体控制台在CCM数据的基础上,能够准确展示哪些智能体实际被谁使用、执行什么任务、成本多少,以及最重要的相关结果。随着我们持续围绕用AI赋能Datadog和用Datadog服务AI进行创新,独立研究机构也开始关注。Forrester在其2026年智能运维平台评估报告中,将Datadog评为领导者;Gartner在2026年8月的AI厂商竞赛报告中,将Datadog称为可观测性平台领域其他公司需要赶超的企业。我们认为,这体现了我们在可观测性领域的领先地位,以及帮助客户管理AI时代复杂性的能力。
下面谈谈销售和营销,看看我们的市场拓展团队在这个表现非常强劲的季度中签下的几笔交易。首先,我们与一家领先的软件公司签订了一份年化金额达到七位数美元的扩展合同。这家客户的年度承诺金额增加了一倍以上,正在将AI智能体投入生产环境,并将用Datadog智能体可观测性产品替代一款独立的商业工具,以监控成本和质量。通过使用Flex Logs,他们还能够以更低成本采集和关联更大规模的日志。总计,他们将把三款工具整合到Datadog上,并将使用的Datadog产品增加到20款,包括值班管理产品On-Call和Bits AI。
接下来,我们与一家美国联邦国防机构签订了一份为期五年、年化金额达到七位数美元的合同。这家客户在数百个任务负责方之间运行着数千个云账户。随着其推进现代化,依赖人工的工具让他们面临可见性碎片化和安全盲区的问题。他们选择Datadog作为企业级可观测性和安全平台,并将先采用九款产品,包括基础设施监控和云安全。
我要祝贺公共部门团队取得这一里程碑式的客户突破。这直接得益于我们在政府领域的投入,以及今年早些时候获得的联邦风险与授权管理计划高级别认证。我们也正在积极扩展面向政府的平台,以支持最高达影响级别5,即IL5的工作负载。这是非机密数据的最高认证级别,也是我们对美国公共部门长期投入的一部分。接下来,我们与一家领先的居家医疗软件公司签订了一份年化金额达到七位数美元的合同。随着这家客户不断发展,碎片化的工具拖慢了事件响应速度,并损害了客户体验。他们将把四款工具整合至Datadog,用Flex Logs和云安全信息与事件管理产品替代原有的日志和安全供应商,并依靠我们的敏感数据扫描器帮助他们维持对《健康保险流通与责任法案》的合规。这家客户将先采用九款Datadog产品,包括事件管理和Bits AI,以更快解决问题。
接下来,我们与一家领先的线上娱乐公司签订了一份年化金额达到七位数美元的扩展合同。这家客户在旺季迎来了流量激增,并借助Datadog有效扩展规模。他们自己的AI智能体已经在使用一个模型上下文协议服务器,如今还将加入Bits AI。这家客户使用的Datadog产品将增加到23款,包括智能体可观测性和云成本管理。接下来,我们与日本两家最重要的银行签订了年化金额达到七位数美元的合同,这两家银行正在对其核心金融系统进行现代化改造。两家银行均选择将Datadog作为统一标准,以统一掌握云环境和本地环境的情况。两家客户都在采用全栈平台,涵盖全部三大支柱,以及数字体验、安全、软件交付、服务管理和Bits AI,并迈向AI驱动的运维。
接下来,我们与一家顶尖的欧洲AI实验室签订了一份年化金额达到六位数美元的合同。这家客户的开发人员因构建速度慢和测试不稳定而耗费了宝贵时间,导致在竞争激烈的市场中延迟发布。他们选择Datadog持续集成可见性和测试优化产品,替代一款商业工具,让自己的工程师可以专注于交付产品。他们的工程师还使用Bits AI来可靠地构建监控项和自定义分析。接下来,我们与一家领先的AI编程公司签订了一份年化增量金额达到七位数美元的扩展合同,使合同年化总额达到八位数美元。这家客户增长迅速,为跟上不断扩大的业务规模,提前完成了续约。此次扩展中,他们将增加Flex Logs和我们全新的无限基数指标功能,以在数据量增长的同时有效控制成本。他们也是我们的模型上下文协议服务器最大的用户之一。这家客户使用的Datadog产品将增加到13款。
最后,我们与全球最大科技公司之一旗下的AI部门签订了一份年化金额达到八位数美元的扩展合同。距离最初签下这家客户仅两个季度,他们的年度承诺金额就已增加至接近原来的三倍。他们正在大量AI训练工作负载中扩大Datadog的使用。他们还在采用应用性能监控和Bits AI,以进一步减少工程工作中的阻力。在取得这些客户进展的同时,在客户规模谱系的另一端,我们也在加大对每天涌现的大量AI原生企业的投入。通过投资Datadog初创企业计划,我们正将其覆盖范围扩大到大量处于更早发展阶段的初创企业,并与其中实现爆发式增长的企业开展更深入的工程合作。对于与初创企业携手合作而言,这确实是一个令人兴奋的时期。
现在,在把会议交给David回顾财务情况之前,我想谈几句长期展望。我们的总体看法没有改变:数字化转型和云迁移是我们业务的长期增长驱动力。如今,AI也是我们的另一大增长驱动力,因为AI工作负载进入生产环境,会推动更多云资源消耗,以及数据平台的更多使用。今天,我们已经在整个业务中看到了这一点:排名前15的AI领军企业全部都是我们的客户。
从更广泛的角度看,我们目前服务的AI客户已超过850家,上季度约为750家。在更广泛的客户群中,我们也看到AI活动大幅增长。目前,约三分之一的客户使用我们的一款或多款AI产品,其中包括年度经常性收入达到或超过10万美元的客户中的四分之三。这些客户中,有许多才刚刚开始使用这些产品,因此未来仍有巨大的扩展机会。我们继续看到相关活动快速增长,今年以来模型上下文协议工具调用次数已增至年初的50倍。
我们对这一发展方向感到无比兴奋。随着AI编写和运行更多客户软件,客户正在不断扩大的模型、智能体和基础设施组合之上,以更快速度交付更多代码。当然,这带来的复杂性正在迅速超出即便最优秀的工程团队独力追踪和掌握的能力。这正是我们正在投入解决的问题。用AI赋能Datadog,为他们承担更多此类工作;用Datadog服务AI,帮助他们有把握地运行AI;而我们的AI研究则将数据转化为模型,随着时间推移实现更高程度的自主运行。
正因如此,我们比以往任何时候都更相信自己处于理想的位置,能够帮助各种规模、各个行业的客户,以及各种类型的用户,无论是人类还是AI智能体,通过采用AI和云来实现转型、创新并创造价值。下面,我把会议交给我们的首席财务官David。
David Obstler(首席财务官)
谢谢你,Olivier,大家早上好。我们第三季度的收入为11.97亿美元,同比增长35%。我们继续看到现有客户使用量强劲增长,同时新客户的使用也在快速提升。在广泛的非AI客户群中,收入增速加快至同比20%区间的高段,比上季度提高约1个百分点,也高于去年同期约20%的水平。我们看到了强劲增长,不同客户群体、支出档位和行业均表现强劲。
剔除最大客户后,收入增速再次加快。正如我们在8月份沟通的那样,我们的最大客户在第三季度减少了使用量,但仍高于其最低承诺水平。与此同时,AI客户的增长持续显著快于其他业务。这个超过850家客户的群体持续扩大并日益多元化,其中包括39家每年向我们支付超过100万美元的客户。我们持续获得规模更大的新客户,并实现更快增长,新客户对收入增长的贡献也在增加。第三季度,来自新客户的部分约占我们收入同比增量的30%,高于去年同期的25%。
现在谈谈留存指标。过去十二个月的净收入留存率略高于120%,与上季度相近;客户流失率仍然很低,毛收入留存率稳定在90%区间的中高段。我们认为,这一指标凸显了我们的平台对客户关键业务的重要性。接下来介绍财务结果。本季度开票金额为11.6亿美元,同比增长30%。剩余履约义务为38.5亿美元,同比增长38%;当期剩余履约义务的同比增速处于30%区间的中段。剩余履约义务的期限较去年同期略有延长。再次提醒,我们仍认为,与开票金额或剩余履约义务相比,收入能够更好地反映业务趋势。
让我们回顾损益表中的一些关键结果。除非另有说明,所有指标均采用非美国通用会计准则口径。我们已在业绩新闻稿中提供美国通用会计准则与非美国通用会计准则财务数据的调节表。第三季度毛利润为9.72亿美元,毛利率为81.2%;相比之下,上季度毛利率为79.6%,去年同期为81.2%。第三季度运营费用同比增长25%,上季度为26%,去年同期为32%。第三季度营业利润为3.34亿美元,营业利润率为28%;相比之下,上季度和去年同期均为23%。
现在来看资产负债表和现金流量表。季度末,我们持有52亿美元的现金、现金等价物和有价证券。本季度经营活动现金流为2.9亿美元。在计入资本支出和资本化软件后,自由现金流为2.51亿美元,季度自由现金流率为21%。收款和付款的时点会有所不同;按过去十二个月计算,自由现金流率为26%。
接下来是我们对第四季度和2026财年的展望。首先,我们整体的业绩指引理念保持不变。再次提醒,我们基于最近几个月观察到的趋势制定指引,并对这些增长趋势采取审慎假设。关于最大客户,我们的第四季度指引按其最低承诺金额计入收入。对于第四季度,我们预计收入在11.9亿至12亿美元之间,同比增长25%至26%。剔除最大客户后,我们指引所隐含的第四季度收入增速处于30%区间的低段至中段。预计非美国通用会计准则营业利润在2.8亿至2.9亿美元之间,对应营业利润率为24%。第四季度包括较大规模的营销投入,其中包括AWS re:Invent大会。
按约3.79亿股加权平均稀释后股数计算,我们预计非美国通用会计准则每股净利润在0.69至0.71美元之间。对于2026财年,我们预计收入在45.15亿至45.25亿美元之间,同比增长约32%;预计非美国通用会计准则营业利润在10.95亿至11.05亿美元之间,对应营业利润率为24%。最后,按约3.75亿股加权平均稀释后股数计算,预计非美国通用会计准则每股净利润在2.73至2.75美元之间。
关于指引,还有几点补充说明:我们预计2026财年净利息及其他收入约为2亿美元。预计现金税款约为3,000万至4,000万美元,我们将继续对2026年及以后期间采用21%的非美国通用会计准则税率。最后,我们预计2026财年的资本支出和资本化软件合计占收入的3%至4%。总的来说,我们对第三季度的执行情况感到满意,实现了强劲增长与强劲盈利能力的结合。我们继续投入,以把握云和AI领域的长期机遇。我要感谢全球Datadog同事们付出的努力。下面,我们开放提问。主持人,请开始问答环节。
以下为业绩会议问答环节(AI辅助汇总与翻译):
会议主持人
谢谢。若要提问,请在电话上按星号键和11,等待我们报出您的姓名。若要撤回问题,请再次按星号键和11。请稍候,我们将整理问答名单。请稍等,准备接入第一个问题。第一个问题来自摩根士丹利的Sanjeet Singh。您的线路已接通。
Sanjit Singh(摩根士丹利分析师)
好的,谢谢你们接受提问,也很高兴看到第三季度的强劲业绩。David,我想先谈第四季度指引。如果回到90天前,与当时相比,你们针对不同客户群体的基本假设,包括核心业务以及最大客户方面,是否发生了任何变化?还是说,这份展望只是反映了你们在第四季度采用的最低承诺金额方法?我只是想了解,你们对前景的判断是否发生了变化。
David Obstler(首席财务官)
是的,有几点。谢谢你,Sanjit。有几件事可以谈一下。首先,我想我们说过,最大客户已经续约,其支出高于最低承诺金额。第三季度的确如此。我们表示,尽管他们第三季度的支出高于最低承诺金额,我们在指引中也只会计入最低承诺金额。正如我们谈到的,剔除最大客户后,我们在第三季度的增长加快了。
所以我会说,唯一的变化是,第三季度我们与一些大型客户和大型AI客户完成了续约、延长合同。按惯例,我们基本上是延长期限、增加承诺金额,同时提供更优惠的价格。一些大型客户都出现了这种情况。这是我们的正常做法。自上次沟通以来,真正发生变化的只有这一点。Ali,你有什么要补充的吗?
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,电话会议上我们谈到了其中几家。我们提到了一些大型客户,他们的续约比我们原先预计的时间早得多。10月份还发生了另一笔续约,我们没有在这里讨论。所以这些都是好消息。但它们确实会对短期收入造成阻力,这是与上季度相比的一项变化。除此之外,其他情况基本都按我们的预期发展,同时也有一些令人欣喜的意外,尤其是非AI客户的增长持续加快,总体情况非常好。
Sanjit Singh(摩根士丹利分析师)
明白了。如果我们考虑剔除AI原生客户后的增长,这一增速已经连续几个季度呈加快趋势。对于这块核心的非AI原生业务,你们的AI产品组合显然具备很多有利因素。看起来,年度经常性收入达到10万美元这一档的客户群正在采用更多AI产品。你们认为,这能够继续推动持续增长吗?还是说,在连续多个季度加速之后,剔除AI原生客户后的客户群增速正在趋于平稳?
谢谢。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我是说,你看,这些客户都在采用AI,他们消耗更多云资源,开发更多软件,也在改变自己的工作方式。因此,我们预计这些客户将经历一个长期增长阶段。至于整体增速会如何——会继续大幅提高,还是保持稳定?目前的增速已经很高,我们对此感觉相当不错。很难说它今后会走向哪里,但我们对支撑这一增长的整体趋势非常有信心。
会议主持人
好的,谢谢。请稍等,我们接入下一个问题。下一个问题来自高盛的Gabriela Borges。您的线路已接通。
Gabriela Borges(高盛分析师)
你好,早上好。谢谢接受提问。David,我想继续谈AI原生客户群这一点,因为我认为,你们在讨论最大客户与该客户群其他客户之间的情况时一直非常透明。我想问的是,你们现在的环比表现有些不规则,因为过去十二个月,这一客户群实现了非常惊人的增速,而如今最大客户又出现了续约方面的变化。你们还谈到了提前续约的动态。
我想问的是,对于如何为这项业务的环比表现建模,你们能提供哪些思路?是不是再过接下来大约两个季度,我们就会回到稳定状态?还是说,由于存在提前续约的情况,我们可能每年都会看到环比表现再次出现一个台阶式的下降?当然,这本身是一个很好的局面,因为你们签下了这些规模非常大的合同,而客户获得更优惠价格的前提,正是合同金额增加。
所以,或许可以谈谈,我们在判断AI原生客户群的环比表现时应考虑哪些正反因素,以及什么时候会回到某种看起来“正常”的状态。我也知道,“正常”这个词本身就很难定义。
David Obstler(首席财务官)
是的,这是个好问题。关于最大客户,我想正如我们所说,这家客户已经续约。我们决定只计入承诺金额,也就是最低承诺金额。所以,这家客户第三季度的支出显著高于最低承诺金额。因此,影响环比表现的一个非常重要的因素,就是这方面会发生什么。我们无法控制——客户的支出不能低于最低承诺金额,但可以以不同幅度高于最低承诺金额。所以,这是其中一个因素。
基本上,如果这一金额稳定下来,不再高于最低承诺金额,就会使指引或实际业绩的环比增幅变小。所以,这是第一点。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我想把视角拉宽一些。我的意思是,其中有一部分情况非常常见:我们不断获得这些客户,他们不断增长、续约;续约时,他们获得更优惠的条件,也会随着时间调整自己的流量,同时始终有增长作为基础。这是我们自公司成立以来一直看到的情况。新情况在于,其中一些公司的扩张速度惊人,达到了我们此前在这个行业——实际上在任何行业——都从未见过的程度,这带来了新的动态。
这就是为什么,当我们看到客户在开始采用产品仅几个季度后就提前续约时,也会有些惊讶。总体而言,这类客户的数量正在增加。AI原生客户群正在扩大。这个群体中的客户更多了,大型客户也多了很多。我们点名提到了几项客户进展——例如,本季度我们又签下了一家AI实验室,在前面的介绍中提到了。所以从长期看,这个群体会继续扩大,在我们客户群中占据大得多的比例,因此随着时间推移,稳定性也会增强。不过,我仍不认为这是一项非常不稳定的业务。
我的意思是,我们说的只是逐季来看,最终结果与我们预期之间可能相差几个百分点。但你知道,归根结底,我们认为这是一个基于使用量的模式,而我们对中长期的可见性,比对非常短期的可见性更高。
David Obstler(首席财务官)
我想提醒大家,在其他条件相同的情况下,第三季度到第四季度的环比增长通常较低,这是因为12月底的假期和部分代码冻结会影响我们基于使用量的产品。视其他因素而定,这种影响可能显现出来,也可能被掩盖。但第四季度确实存在这种影响,而其他季度没有。
Gabriela Borges(高盛分析师)
这些说明非常有帮助。谢谢。
David Obstler(首席财务官)
好的,谢谢。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自巴克莱的Raimo Lenschow。您的线路已接通。
Raimo Lenschow(巴克莱分析师)
谢谢,谢谢。我能再围绕这一点问最后一个问题吗?我的理解是,客户提前续约以获得更优惠的价格,但他们的用量显然正在大幅增长,这会造成短期阻力,因为同样的用量现在对应的是更低的价格;但之后用量继续增长,再过几个季度,我们就应该能看到正常的增长走势。这样理解是否正确?我记得过去也出现过这种情况,只是想再确认一下。
然后我还有一个追问。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,这确实是其中的一部分。通常在这些情况下,还会发生其他一些事情,那就是客户会尝试弄清楚自己将需要什么。因此,他们会审视自己正在使用的服务,然后想,好吧,这一部分我们可能不需要那么多,而这一部分我们可能需要更多。或者在某些情况下,我们会告诉他们,考虑到你们使用这类数据的方式,也许应该采用另一种数据留存档位。
所以,我们与客户合作时,也会对其账户的使用配置做一些优化。但这一切都是在增长的背景下发生的。这些客户正在增长,正在部署规模大得多的工作负载,并且希望随着时间推移,将在我们平台上的使用规模扩大到两倍、三倍,乃至十倍。这基本上就是我们正在与他们共同推进的事情。
Raimo Lenschow(巴克莱分析师)
好的,非常清楚。然后,我主要想问的是剔除AI客户后的业务。过去,我们会认为这部分增长来自云迁移、客户进行现代化改造以及开展更多业务。您提到了另一个方面,那就是因为有了AI,我们能编写更多代码,应用现代化改造也会增加,各种事情都在发生。那么,这是否正在改变你们业务的发展方式?也就是说,过去通常是客户进行现代化改造时,会需要使用Datadog,而现在实际上是企业的工作方式发生了变化,这也开始推动非AI业务的增长?
能否请您谈谈这一点?
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,我想说,有一件事我在电话会上没有提到,但它一直都存在。那就是我们也在为客户做更多事情。我们整合了客户原来使用的许多工具。我们的产品更多了,能够覆盖的范围也更广了。随着客户利用AI构建更多东西,我们的其他一些产品也变得更加重要。举个例子,客户开发的软件多了很多,因此其持续集成、部署和测试面临的压力也大幅增加,所以他们也开始更多地采用我们的持续集成产品。
我想,我们也提到过几项这方面的客户签约成果。因此,这为我们在核心可观测性之外推广更多产品打开了大门。
Raimo Lenschow(巴克莱分析师)
是的。好的,非常清楚。谢谢。做得很好。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自摩根大通的Samik Chatterjee。您的线路已接通。
Samik Chatterjee(摩根大通分析师)
您好。感谢回答我的问题,我有两个问题。首先,我知道你们提到,最大的客户在第三季度的支出确实超过了其承诺金额。能否告诉我们,相对于第三季度的业绩指引,超出部分中有多少来自这家大客户的支出超过承诺金额,又有多少来自其余业务?当然,这取决于你们在第三季度是如何预测这家客户的。我还有一个简短的追问。
David Obstler(首席财务官)
是的,我们不会提供具体数字,但确实如此,如果你们的指引基本上低于他们的——我们说过第三季度会采取保守的预测,也说过相对于他们当时的支出水平,我们的预测是保守的。对于第四季度,我们已经明确表示,会以最低承诺金额为基础。确实,如果他们的支出高于这一水平,那么这自然就意味着——从数学上说,是的。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我们没有随着时间推移而改变这方面的假设。我们始终保持原来的假设不变。我认为,我们前面提到的一个不同之处,也就是与上个季度相比的一个不同之处,是整体客户增长出现了一些积极趋势,同时也有一些较大客户提前续约,其中包括其他一些AI客户。你们应该记住的变化就是这一点。
Samik Chatterjee(摩根大通分析师)
好的,明白。还有一个算是相关的追问。新客户带来的收入贡献持续稳步上升。能否谈谈,现在新客户的平均初始签约规模是多少,它发生了怎样的变化,以及你们在这方面观察到了哪些行为?展望明年,你们如何看待新客户对整体增长的贡献?谢谢。
David Obstler(首席财务官)
我们尚未对此提供指引。我们说过,随着时间推移,我们看到平均初始签约规模有所增加,这是因为平台规模不断扩大,而且正如我们披露的产品采用指标所显示的,客户也在采用平台的更多部分。Ali,你要不要——
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,我认为这是我们正在观察到的现象。我们看到的一点是,在新成立的公司和AI原生公司中,正如前面讨论的那样,有些公司在更早阶段就以较大规模起步。不过,我们也看到企业扩大规模的速度比过去更快,因此它们能更快地获得更多收入。但我们也在开拓新的细分市场,并从合作第一天起就签下大客户。我们在今天准备的发言中列举了几个案例。我记得我们提到过美国政府的一个国防机构。
我们还提到了日本的银行,比如在同一季度签下了日本三大银行中的两家。这些初始签约的规模都相当可观。如果将现在的业务与五年前相比,这显然是一块我们过去未必拥有的、规模可观的新业务。顺便说一下,我刚才提到的这些签约甚至还没有体现为收入,因为它们才刚刚成为客户,使用量尚未提升起来。谢谢。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自加拿大皇家银行的Matt Hedberg。您的线路已接通。
Matt Hedberg(加拿大皇家银行资本市场分析师)
好的。感谢各位回答我的问题,非常感谢。我想先问训练方面的情况。你们在准备的发言中提到,与一家大型软件公司的AI部门达成了一笔增购交易,我记得其年化金额达到八位数美元。听起来他们在AI训练工作负载中使用了你们的服务。对我们而言,这似乎是一个非常值得关注的增长机会。能否从更宏观的角度谈谈,训练领域的机会是什么,以及它可能对你们的增长意味着什么?
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我想说,这个领域一直在朝着积极的方向发展。如果回看一两年前,基本上没有人在做训练,只有少数前沿AI实验室开展自己的训练,其他人都没有做。现在,我们看到大规模开展训练的大型AI实验室或新实验室的数量多了一个数量级。而在这些实验室之外,还有一整类规模相对较小的企业,也开始开展自己的训练,包括我们在内。我们已经开始进行相当规模的训练,也在这次电话会上展示了其中一些成果。
所以,我认为这里可能会出现一些值得关注的发展:训练成为每家企业业务的一部分,每家企业都在定制模型、构建自己的模型。因此,我们正在投资。我认为现在将其称为大众市场还为时过早。目前,我们看到了一些值得关注的迹象。我们也看到,自己能够为一些超大型客户发挥非常大的作用。但我认为,我们仍然需要投资,仍然需要开发,也仍然需要观察这个市场如何发展。
Matt Hedberg(加拿大皇家银行资本市场分析师)
明白了。David,如果可以,我还想再追问一个问题。关于最大的客户,你用了“显著高于其最低承诺金额”这个说法,我觉得很有意思。我知道你们在第四季度的假设中只采用了最低承诺金额,但从总体判断来看,考虑这家客户及其近期的用量模式,这是否可能改变你们对其长期使用Datadog方式的看法?例如,除了目前的使用方式之外,可能出现新的使用场景,从而让这家客户的增长机会变得非常值得期待?
David Obstler(首席财务官)
我认为这一点适用于任何客户,Datadog都有许多不同的使用场景。具体来说,正如我们在过去许多个季度中一直强调的,我们无法控制——我们有合同,也有续约——但我们并不对这些情况作出预测。不过,对我们整个客户群来说,确实是这样:一家企业内部有许多使用场景,无论是不同部门、终端用户,还是其他方面。Ali,你来补充。
会议主持人
好的,谢谢。下一个问题来自瑞银的Carl Kirstead。您的线路已接通。
Carl Kirstead(瑞银分析师)
好的,谢谢。Olivier,这个问题可能请您回答。您在发言中提到,许多客户正在应对更高的词元成本和AI支出,并试图控制这些成本。我想知道,根据你们与客户的各类交流,鉴于他们正在努力控制词元成本,企业的支出行为正发生怎样的变化?另外,如果那些为了获得价格折扣而提前续约的客户中,有些并非AI原生企业,而是传统企业,您认为这是否可能是因为他们正在应对预算压力?
非常感谢。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,我认为,这是一个非常普遍的问题。我们看到,AI的采用,尤其是编程智能体的采用,出现了爆发式增长。而这并不在计划之中。基本上,一年前,没有人在预算中为AI安排如今这么高的支出,所以他们确实不得不设法弄清楚它的运作方式、其中哪些部分是自己真正需要的,以及能从中获得什么。因此,市场对相关工具存在强烈需求,而这正是我们提供的服务。这对我们而言是一个很好的机会,我们的云成本管理产品在业务增长和采用方面都表现出色。
至于我们看到的提前续约,它们与这一点并没有直接关系。我认为,这些续约来自大型客户,他们要么是AI实验室,要么专注于——概括来说,他们是科技公司。而这实际上与他们自身的词元消耗量没有什么关系,更多地与他们自身业务的增长有关。
Carl Kirstead(瑞银分析师)
好的,谢谢。
会议主持人
下一个问题来自花旗的Fatima Bulani。您的线路已接通。
Joel(花旗分析师)
大家早上好。我是Joel,代Fatima提问。我想快速问两个问题。首先,关于利润率及营业利润的经营杠杆,或许请David回答。本季度业绩表现强劲,至少相对于我们的预期是如此,但我们也知道,你们正在某些领域进行相当大力度的投资。因此,我想了解本季度业绩表现的具体推动因素,以及你们更新后、或者说最新的投资方针是什么。
第二个问题也很简短,我就一起提出来了:关于Bits AI在客户群中的渗透率,有没有可以分享的数据?谢谢。
David Obstler(首席财务官)
你要不要——好的,我先谈利润率。好的,好的。这与我们之前所说的非常相似。我们正在积极投资市场拓展。无论从地域还是终端市场来看,我们仍有尚未覆盖的空白领域,例如联邦政府市场。我们也继续成功扩大承担销售指标的销售团队规模,相应的成果已经有所体现。我们继续投资研发。在这方面,我们同时投资AI和人才。我们看到了很多机会。我想接下来Ali会谈谈产品。
要不要谈谈Bits AI?
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
好的。关于这一点,我们在电话会上提到,它的采用情况非常出色。如果看使用它的独立客户或用户数量,这是我们有史以来推出后表现最强劲的产品。所以,我们对此非常满意。过去一个季度,我们还重新设计了它的产品打包方式。我们过去专门针对调查任务收费。现在,我们采用AI积分模式,覆盖一系列不同的使用场景,其中由Bits AI担任我们的智能体,我们也因此看到了非常好的成效。
所以,这非常令人振奋。我想说,目前仍处于早期阶段,因为我们仍在为Bits AI开发大量功能:客户希望我们为他们做的事情还有很多,可以实现工作流程自动化的机会也很多。不过,我们对目前的状况非常、非常满意。
David Obstler(首席财务官)
我再回头补充一点。我想我刚才漏掉了你提到的毛利率。我认为,这与我们之前所说的非常相似,是平台渗透率和工程工作的共同结果。我们的毛利率一直在80%左右。本季度最终约为81%。所以,这对我们来说是常规做法:我们进行投资、优化并开展工程项目。而我们披露的毛利率反映出这一指标的稳定性,这一点在此前几个季度也得到了体现。
会议主持人
谢谢。请稍候,我们接听下一个问题。下一个问题来自Evercore ISI的Kirk Materne。您的线路已接通。
Kirk Materne(Evercore ISI分析师)
好的,非常感谢你们接受提问。我想问David或Ali,关于这些略微提前续约的AI原生客户,显然,他们回来续约是因为在你们这里的支出很高,希望获得更优惠的价格。我很好奇,在最近的这些续约中,其他产品的附加购买率如何?当他们回来提前续约时,你们是否仍有时间向他们交叉销售其他一些产品?你们看到的情况如何?
我知道,这会在短期内对收入形成一些不利影响,但我想,这也会带来一个机会,让你们可以讨论扩大他们对多种产品的使用。谢谢。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,我的意思是,如果你看这些客户群,尤其是将他们与我们五六年前可能拥有的客户群体相比,他们采用的产品要多得多。因此,我们看到,这些客户采用产品和整个平台的广度都远高于五六年前。这确实正在发生。其中一部分发生在续约时;有时,随着新需求出现,以及使用范围不断扩展到这些公司内部的更多团队,这也会自然发生。
David Obstler(首席财务官)
但我认为,需要澄清的重要一点是,这些确实是续约,但续约的承诺消费额高于此前的水平,他们正是因此获得了批量折扣。我们与这些客户续约时,他们的承诺消费额都提高了。
Kirk Materne(Evercore ISI分析师)
好的。David,我想再单独问你一下,这些客户更早进入续约阶段,我想从长期来看都是好事,只是从环比角度看,可预测性会稍弱一些。这是否就是Ali刚才所说的意思?我想长期来看都是好事,但在制定下一季度指引时,这会给你们带来更多一点波动。这样理解是否准确?
David Obstler(首席财务官)
我会说,这会让这些客户收入增长路径的时间分布产生少量变化。这里的环比情况实际上涉及三个因素。第一,就是这个因素。第二,我想我们提到了指引中的最大客户,你们也知道,我们不会预测他们接下来会怎么做。第三,我们知道还存在少量季节性因素。所以,这是其中一个因素,我们会尽量准确把握。当然,随着我们的剩余履约义务以及合同期限延长,环比表现确实会在边际上出现一些波动。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
再说一次,这些都是好消息。我们采用的是按使用量计费的模式,在与高速增长的客户合作时,这些客户自己也不完全清楚未来几个月会如何增长、业务中的哪些部分会增长,以及使用量会如何变化。因此,我们很乐意与他们合作,确保支持他们的增长。就是这样。我们唯一觉得这件事棘手的时候,就是为这些电话会议做准备时。
我们必须弄清楚,哪些部分可以对外沟通,哪些部分是我们知道的,哪些部分是我们不知道的。但总体而言,这些全是好消息:优秀的客户、强劲的增长、出色的采用情况,以及支撑整个行业的强大趋势。因此,我们对此感觉非常好。
David Obstler(首席财务官)
而且,这与你刚才提到的、我们自公司成立以来一直在做的事情类似。我们的做法就是提高客户的承诺消费额、扩大平台使用范围,并延长合同期限。这就是我们一直在做的事情。它会带来一些波动,但与公司整个发展历程中一直在做的事情非常相似。而且,这是好事。
Kirk Materne(Evercore ISI分析师)
很好,非常感谢。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自伯恩斯坦研究公司的Peter Weed。您的线路已接通。
Peter Weed(伯恩斯坦研究公司分析师)
非常感谢。我们刚才谈到了一点,但听到Bits AI Scout发布以及早期采用情况强劲,确实令人兴奋。你们能否提供一些更具体的数据,并提醒我们这款产品的定价方式?它是直接创收,还是主要推动Bits AI的采用或使用?总体来说,如果能了解Bits AI目前的采用范围有多广,以及它可能如何推动整体增长,甚至成为业务的另一个主要支柱,那会非常令人振奋。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,实际上两者都有。它在很大程度上建立在我们获取的全部数据、我们处理这些数据的方式,以及我们拥有的各种产品之上。这是核心。但在此基础上,我们也有一种专门针对AI积分收费的模式。我们所选择的模式,是让收费相当接近推理成本,这样随着模型效率提高,我们就可以把节约的成本传递给客户,也可以开展更多的调查。
我们这样做,是因为这个领域变化太快,而我们提升这些模型效率的速度也非常快。因此,当你预计所执行任务的数量会增加几个数量级,同时价格也会下降几个数量级时,为你开展的某项战略性活动设定固定价格,并不是很有效的做法。所以,我们已经为此采用了这种模式,效果非常好。因此,长期来看,我们既希望像现在这样通过Bits直接创收,也希望推动平台得到更广泛的采用,为客户提供更多价值。
至于哪一种会成为主要的变现方式,目前很难判断,我们也不是特别在意。再说一次,我们完全按使用量收费,所以只要使用量增加、提供的价值增加,我们就没有问题。
会议主持人
谢谢。谢谢。下一个问题来自美国银行的Koji Ikeda。您的线路已接通。
Koji Ikeda(美国银行分析师)
好的,谢谢各位。我想问一个关于基础设施监控的问题。你们披露,这项业务的年度经常性收入现已超过20亿美元,增速处于30%区间的中段。与今年早些时候你们上次披露这项业务规模为15亿美元时相比,能否量化说明增长率有多大变化?其中有多少增长来自AI基础设施?随着GPU效率提高,这样的增长率有多大的可持续性?谢谢。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我们看到整体业务都在加速增长,这不仅得益于AI原生客户,也得益于其他客户。我们刚才提到了这一点,基础设施监控业务也是如此。目前,这种增长实际上与GPU没有直接关系。从我们在客户那里看到的情况来说,GPU仍主要用于训练。我们在这一领域有产品,但尚未通过这些产品广泛创收。因此,对我们而言,这是未来的一个机会。
这一机会尚未体现在当前的增长和当前的业绩数字中。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自丰业银行的Patrick Covo。您的线路已接通。
Patrick Covo(丰业银行分析师)
非常感谢让我参与提问。对我而言,预备发言中最有意思的一点,是Datadog正在训练自己的前沿模型。Olivier,你随后表示,这种做法尚未在大众市场普及,但你们正在观察市场如何发展。我想请教你,因为你们身处这些变化的前沿,这会如何影响Datadog在内部或面向客户时使用专有模型与开放权重模型的选择?
然后我想问David,如果Olivier所描述的这种转变加快,会对Datadog的盈利能力意味着什么?你们本季度的盈利能力已经有了可观提升。这种变化是否也有可能帮助提高净利润?谢谢。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
我们在内部以及客户那里看到的情况,都是在混合使用不同的模型。所以,我想这里可以用“我们”这个统称,将客户和我们自己都包括在内,因为双方的做法相当类似。我们大量使用顶尖实验室的顶尖模型,同时也使用开放权重模型,而且开放权重模型的使用量还在增长。我们也训练自己的模型,并对其进行后训练。我认为,这可能代表了整个行业的发展方向。
我们这样做,是因为有些能力只能从其他机构训练的顶级模型中获得。与此同时,有许多事情使用现成的开放权重模型就已经足够好,而且成本效率很高,你可以直接拿来运行。最后,还有一些事情,可以通过自己的数据、自己的工作流程和自己的后训练,大幅提高效率。我们公布的一些模型采用的正是这种做法。
因此,我预计这种组合会大致保持不变。至于对利润率的影响,归根结底,你可以在一定程度上控制资金花在什么地方。如果某项能力非常具有自身专属性,而且你能够实现更好的成本效益,那就完全应该这样做。如果不是,比如它的差异化程度很低,而且适用于你业务中的某些场景,也同样适用于其他数百万家企业,那么使用现成模型可能就很好,你也可以继续使用它。
会议主持人
谢谢。下一个问题来自Wolfe Research的Alex Zukin。您的线路已接通。
Alex Zukin(Wolfe Research分析师)
各位好,谢谢给我提问的机会。Ali,我先简短问你一个问题,然后再向Dave追问。你们看到,AI原生客户和核心客户对智能体可观测性的需求,在多大程度上推动了对你们的链路追踪产品等产品的需求?考虑到采用程度有所提高,从更长期来看,这方面发生了什么变化?另外,能否也谈谈网络安全及你们在这一领域的计划?
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
是的,我们看到对智能体可观测性的需求正在增长,过去也一直有来自AI等领域的、值得关注的需求。但这里最值得关注的是,非AI原生客户也在越来越多地推进,而且随着他们进一步深入应用AI,我们看到这些产品存在真实的需求、实际的使用量,以及非常令人振奋的销售机会。因此,我们认为,这可以说正在跨越鸿沟,对这款产品而言令人兴奋,尽管我们今天没有披露任何具体数字。
在网络安全方面,AI带来了大量新机会。我们非常高兴地看到,我们能够让大型客户采用整个平台。我们提到了一家国防机构,也提到了另外几个赢单案例,我记得在那些案例中,我们不仅让客户采用了可观测性平台,也同时采用了我们的安全平台。因此,我们对产品与市场的契合度充满信心,也对AI推动的全面工具更新和重建正在为我们创造有利条件感到满意。
Alex Zukin(Wolfe Research分析师)
很好。David,接下来也许请你澄清一下。首先,很高兴听到你们与最大客户完成续约。我想,我们完全理解第四季度按最低承诺额给出指引的做法。对于如何为2027年建立模型,你有什么建议?因为这大概是一份一年期合同。我们是否应该考虑让它维持在某个水平?还是说,你们会将其从模型中剔除?
另外,如果看你们如何针对其他一些提前续约的AI原生客户给出指引,这些客户是否也按最低承诺消费额计算?还是略高于这个水平?我想,对这两点提供任何帮助都会很有用。
David Obstler(首席财务官)
是的,提醒一下大家——是的,是的,抱歉。我们会在年终电话会议上给出2027年的指引。我想,过去几个季度我们已经说过,我们是按照合同规定的最低承诺额给出指引,本季度也再次重申了这一点。我们在给出2027年指引时,会提供更多说明。至于其他业务,我们的做法是,正如多年来一直所说的,我们会以这些客户的增长率为基础,再打一定折扣。这就是我们在整个客户群中采用的方法:以最近的有机增长率为基础,再作折减。对于提前续约的客户以及更广泛的客户群,我们当然都会采用这种做法。
Olivier Pomel(联合创始人兼首席执行官)
谢谢大家。好的,我想今天的问答就到这里。感谢各位收听。我也想感谢Datadog的每一位同事,感谢大家共同创造了出色的第三季度。我知道,我们现在正处于一个更加出色的第四季度之中。所有人都非常忙碌。我们将见面——几周后,我会在规模最大的AWS大会上与许多客户见面,也希望很快能够与大家分享更多令人兴奋的产品发布消息。非常感谢各位,下个季度再见。
会议主持人
感谢您参加今天的电话会议。本次会议到此结束。您现在可以挂断。祝大家愉快。