LONDON (IT BOLTWISE) – Bernstein hebt die Datadog-Aktie von „Market Perform“ auf „Outperform“ und stellt das Kursziel auf 350 US-Dollar. Treiber ist eine deutlich stärkere Nachfrage bei KI-nativen Kunden, gestützt auf alternative Nutzungsdaten zum Tokenverbrauch. Gleichzeitig bleiben Schwächen im traditionellen Kundensegment bestehen, das laut Analysehaus rund 85% des Umsatzes ausmacht. Als nächster Belastungstest gelten die Quartalszahlen zum 4. November 2026.
Mit der Hochstufung auf „Outperform“ verschiebt Bernstein bei Datadog den Fokus spürbar: Nicht das allgemeine Marktgefühl, sondern die beobachtete Nutzung von KI-Diensten soll die kurzfristige Erwartungslage verbessern. Das Analysehaus setzt das Kursziel von 237 auf 350 US-Dollar und begründet den Strategiewechsel vor allem mit einer deutlich stärkeren Nachfrage „KI-nativer“ Kunden als zuvor angenommen. Für Investoren ist daran weniger die reine Einstufung relevant, sondern die Logik dahinter: Wenn sich der KI-Boom in konkreten Verbrauchsdaten widerspiegelt, verändert das die Bewertungsannahmen für Umsatzwachstum und Modellnachfrage über mehrere Monate hinweg.
Technisch und wirtschaftlich ist dabei entscheidend, dass Datadog nicht nur „KI“ als Schlagwort anbietet, sondern als Plattform für Observability genau dort ansetzt, wo KI-Workloads laufen: In der Infrastrukturüberwachung, im Logging und in der Anwendungsbeobachtung. Bernstein argumentiert, dass neue alternative Daten mehr Aussagekraft liefern als vergangene Wachstumsraten, weil sie den Bedarf direkt an der Nutzung festmachen. So berichtet das Haus von einem Anstieg des Tokenverbrauchs bei den größten KI-Laboren um mindestens 50% gegenüber dem Vorquartal. In der Argumentationskette führt das zu einer Anpassung der kurzfristigen Umsatzwachstumserwartung um rund 7 Prozentpunkte und dazu, dass das Haus den Prognosezeitraum verlängert.
Gleichzeitig bleibt die andere Seite der Bilanzstory bestehen: Das traditionelle Kundensegment schwächelt nach wie vor, und gerade diese Uneinheitlichkeit könnte den Optimismus begrenzen. Bernstein nennt ein Nachfragebild, das zweigeteilt ist: KI-native Kunden entwickeln sich besser als erwartet, während traditionelle Kunden laut den ausgewerteten Signalen schwächere Tendenzen zeigen. Diese Gruppe macht dem Text zufolge rund 85% des Umsatzes aus. Hinzu kommt, dass die Signale zum Ende des dritten Quartals schwächer ausfielen als erwartet und zuvor eine Vertragsverkleinerung beim größten „Born in AI“-Kunden die jährlich wiederkehrenden Umsätze um rund 100 Mio. US-Dollar reduziert habe.
Interessant ist außerdem, wie stark die Bewertung an einzelnen großen KI-Kunden hängt. Bernstein vermutet hinter der Vertragsverkleinerung eine Zuordnung zu OpenAI, bestätigt sei das jedoch nicht. Genau an diesem Punkt wird klar, warum Investoren den nächsten Quartalsbericht nicht nur als Momentaufnahme, sondern als Validierung der zugrunde liegenden Nutzungs- und Kundenlogik verstehen müssen. Für das Verständnis der Plattformwirkung heißt das: Der Wertzuwachs durch KI-Workloads kann nur dann dauerhaft in bessere Erwartungen übersetzen, wenn sich das breitere Kundengeschäft stabilisiert und die wiederkehrenden Einnahmen nicht stärker erodieren als durch die KI-Nachfrage kompensiert wird.
Als praktisches Gegenbeispiel zur „Theorie“ ergänzt Datadog eine Unternehmensmeldung mit konkretem Use Case. SoftBank soll seine Lösungen für die Unternehmens-KI-Plattform AGENTIC STAR intensiver einsetzen; genannt werden dabei Infrastrukturüberwachung, Log-Management und Anwendungsüberwachung. Laut Datadog reduzierte sich die Entwicklungszeit für Prototypen mit diesen Lösungen von etwa 30 Stunden auf 30 Minuten. Zudem betreibt SoftBank die kritischen KI-Dienste demnach mit einem kleinen Engineering-Team und ohne zusätzliches Betriebspersonal. Wichtig: Die Meldung beziffert keinen zusätzlichen Umsatz für Datadog, sie liefert aber ein messbares Signal dafür, dass Observability gerade in KI-Prototyping-Zyklen konkret Zeit und Aufwand senken kann.
Der nächste Prüfstein fällt auf den 4. November 2026, wenn Datadog die Ergebnisse für das dritte Quartal des Geschäftsjahres 2026 vorlegt. Entscheidend dürfte das Zusammenspiel beider Kundengruppen sein: Die KI-Nachfrage liefert laut Bernstein den positiven Impuls, doch die Aussagekraft dieses Impulses hängt daran, ob das traditionelle Geschäft die Schwächephase überwindet oder zumindest nicht weiter überproportional nachgibt. Damit wird aus der Analysten-These ein operatives Narrativ, das sich am Reporting-Mix zeigen muss – bei Umsatzwachstum, Kundenbindung und der Entwicklung der wiederkehrenden Einnahmen. Für Unternehmen und technische Entscheider bleibt zudem die Lehre: Observability wird nicht nur als „Monitoring-Tool“, sondern zunehmend als Beschleuniger für KI-Produktzyklen bewertet.
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