Datadog erzielt stärkstes Quartal seit 2022: Nicht-KI-Geschäft beschleunigt sich das fünfte Quartal in Folge – trotz Einbußen beim größten Kunden
Ergebnisbericht zum zweiten Quartal 2026, veröffentlicht am 6. August 2026
Datadog hat das beste Quartal seit vier Jahren abgeliefert: Der Umsatz stieg im Jahresvergleich um 36 % auf 1,12 Milliarden Dollar. Damit übertraf das Unternehmen das obere Ende der eigenen Prognose und verzeichnete mit 115 Millionen Dollar den größten sequenziellen Umsatzanstieg der Firmengeschichte. Doch die Schlagzeile überdeckte das eigentlich Wesentliche: Selbst wenn man den Rückgang der Nutzung durch den größten Einzelkunden herausrechnet, wächst das Kerngeschäft mit einer Rate, die sich nach Angaben des Managements nun das fünfte Quartal in Folge beschleunigt hat – ein Trend, den in diesem Marktumfeld nur wenige Softwareunternehmen dieser Größenordnung für sich beanspruchen können.
Das Nicht-KI-Geschäft ist die eigentliche Erfolgsgeschichte
Der wohl bedeutendste Datenpunkt des Berichts hatte nichts mit KI-Unternehmen zu tun. Das Umsatzwachstum aus dem Nicht-KI-Kundenstamm beschleunigte sich auf einen Wert im hohen 20-Prozent-Bereich gegenüber dem Vorjahr, nach Werten im mittleren 20-Prozent-Bereich im Vorquartal und lediglich 18 % vor einem Jahr. CEO Olivier Pomel erläuterte, warum dies von Bedeutung ist: „Wenn man unseren größten Kunden aus dem Wachstum herausrechnet, erhält man im Grunde die gleiche Wachstumsrate, da sich der Rest des Geschäfts sehr stetig beschleunigt hat. Wir sehen nun fünf Quartale kontinuierlicher Beschleunigung im restlichen Geschäft.“ CFO David Obstler führte dies teilweise auf den Ausbau der Vertriebskapazitäten und die geografische Reichweite zurück, die sich „auszahlen“, sowie auf den allgemeinen Rückenwind durch Cloud-Migration und Modernisierung, den die KI-Einführung offenbar selbst bei Unternehmen beschleunigt, die man nicht klassischerweise als KI-nativ bezeichnen würde.
Größter Kunde verlängert, aber mit geringerer Nutzung
Datadog gab einen Nutzungsrückgang seines größten Kunden bekannt – eine Verlängerung im neunstelligen Bereich mit einem führenden KI-Unternehmen, das 17 Datadog-Produkte einsetzt. Das Management hat sowohl die Prognose für das dritte Quartal als auch für das Gesamtjahr vollständig um diesen Kunden „bereinigt“. Pomel bezeichnete diese Entscheidung als bewusst: „Wir haben keinen Einfluss darauf, was bei einem einzelnen Kunden passiert, aber wir haben sehr viel Kontrolle darüber, was im restlichen Geschäft passiert. Das Geschäft boomt, und wir wollen nicht, dass dies die Beschleunigung überdeckt, die wir fast überall sonst sehen.“ Weder Pomel noch Obstler wollten ins Detail gehen, ob der Nutzungsrückgang auf Preisverhandlungen oder eine Reduzierung der Workloads zurückzuführen ist. Analysten fragten mehrfach nach, erhielten jedoch keine spezifischen Angaben zur Vertragslaufzeit oder zu den Konditionen. Die daraus resultierende Prognose für das dritte Quartal von 28 % bis 29 % Wachstum gegenüber dem Vorjahr lag unter den üblichen sequenziellen Mustern, was den Analysten von KeyBanc dazu veranlasste, die im Ausblick enthaltene Vorsicht zu hinterfragen.
KI-Kundenstamm diversifiziert sich über Startups hinaus
Datadog zählt mittlerweile über 750 KI-Kunden, darunter alle der weltweit zehn führenden KI-Unternehmen. 31 Kunden geben jährlich mehr als 1 Million Dollar aus, acht sogar über 10 Millionen Dollar. Bemerkenswert ist, dass sich die Kohorte auf Hyperscaler ausgeweitet hat, die eigene KI-Labore betreiben – eine andere Kundengruppe als die Neuro-Labore, die Datadog bisher bedient hat. Das Unternehmen schloss in diesem Quartal zwei Verträge mit siebenstelligem Volumen pro Jahr mit zwei KI-Laboren ab, speziell für die Observability beim Modelltraining – ein Anwendungsfall, den Pomel als „vor ein paar Jahren noch kein wirkliches Geschäftsfeld für uns“ bezeichnete. Die agentische Aktivität skaliert noch schneller: Die MCP-Tool-Aufrufe haben sich gegenüber dem Vorquartal erneut vervierfacht und liegen mehr als 22-mal höher als im vierten Quartal 2025 – ein Wendepunkt, der laut Management auf einen strukturellen Wandel hin zu inferenzgetriebenen Observability-Ausgaben hindeutet.
Bits AI entwickelt sich von einer Einzelfunktion zur Plattform
Das KI-Agenten-Produkt von Datadog, Bits AI, hat sich von seinem ursprünglichen Umfang deutlich weiterentwickelt. Wie Pomel erklärte: „Bits AI war früher ziemlich spezifisch und auf Warnmeldungen ausgerichtet. Jetzt ist die Kontaktfläche zum Kunden viel breiter“ und umfasst Chat, Untersuchung, Erstellung von Monitoren, Code-Generierung, Testautomatisierung und Release-Validierung. Das Unternehmen stellt auf ein KI-Credit-Preismodell um, um diese breitere Nutzungsfläche abzubilden. Auf die Frage, ob Automatisierung das verbrauchsbasierte Umsatzmodell kannibalisieren könnte, entgegnete Pomel entschieden: „Wenn sie Bits AI nutzen, verwenden sie mehr von unserem Produkt. Sie setzen mehr davon ein. Sie erstellen mehr Dashboards und Warnmeldungen. Es ist kein Nullsummenspiel.“ Investoren sollten diese Dynamik in den kommenden Quartalen genau beobachten, da die Frage offen bleibt, ob agentische Automatisierung die Observability-Datenmengen, die Datadog monetarisiert, letztlich vergrößert oder verkleinert.
Sicherheitspositionierung in Richtung KI-SOC-Ambitionen
Datadog richtet seinen Security-Stack auf eine KI-native Bedrohungsumgebung aus und entkoppelt den Bits AI Security Analysten vom eigenen SIEM, damit er auch auf konkurrierenden SIEM-Produkten laufen kann. Pomel bezeichnete dies als bewussten Schritt zur Markterweiterung: „Wir glauben, dass wir unseren Absatzmarkt einschränken, wenn wir nur Kunden ansprechen, die ihr SIEM auf eine neue Plattform heben wollen. Als KI-SOC hat es eine viel breitere Anziehungskraft.“ Zudem startete das Unternehmen AI-Guard-Produkte für die Agentenerkennung und Laufzeitschutz gegen Prompt-Injection-Angriffe sowie eine Runtime Prioritization Engine, die das Rauschen bei Sicherheitswarnungen um über 95 % reduzieren soll. Pomel beschrieb den Wandel drastisch: „Es gibt einen kompletten Umbruch in der Arbeitsweise von Sicherheitsprodukten. Man kann nicht darauf warten, Menschen in den Prozess einzubeziehen... für den Großteil der Branche ist das ein kompletter Neuaufbau.“
Wirtschaftlichkeit bei Neukundenakquise verbessert
Die annualisierten Buchungen durch Neukunden im Enterprise-Bereich haben sich im Jahresvergleich mehr als verdoppelt, und neue Kunden generieren schneller Umsatz als in früheren Kohorten. Sie trugen im zweiten Quartal etwa 30 % zum Umsatzwachstum bei, nach 25 % im ersten Quartal. Die Net Revenue Retention lag im niedrigen 120-Prozent-Bereich, die Gross Retention blieb im mittleren bis hohen 90-Prozent-Bereich. Das Management verwies auf mehrere große Expansionsabschlüsse als Beleg für die Wirtschaftlichkeit der Plattformkonsolidierung, darunter ein achtstelliger Vertrag mit einem Fortune-100-Krankenversicherer, der auf 19 Produkte aufstockte, sowie ein über 30 Millionen Dollar schwerer Mehrjahresvertrag mit einem großen Online-Medienunternehmen, das vier Konkurrenztools ersetzte – der bisher größte „Bring Your Own Cloud“-Erfolg im Petabyte-Maßstab.
Prognose und Margen
Die Umsatzprognose für das Gesamtjahr liegt bei 4,45 bis 4,47 Milliarden Dollar, was einem Wachstum von 30 % entspricht, bei einer prognostizierten Non-GAAP-Betriebsmarge von 23 %. Die Bruttomarge lag im Quartal bei 79,6 %, leicht unter den 80,2 % des ersten Quartals und 80,9 % vor einem Jahr. Obstler führte dies auf laufende Innovationsinvestitionen und nicht auf eine strukturelle Veränderung zurück und bekräftigte das langfristige Ziel des Unternehmens von über 80 %. Die Free-Cashflow-Marge betrug 25 % bei einem Free Cashflow von 279 Millionen Dollar. Mit 5 Milliarden Dollar an Barmitteln in der Bilanz verfügt Datadog über ausreichend Spielraum, um die F&E-Ausgaben weiter zu finanzieren, einschließlich der kürzlich abgeschlossenen Übernahme von Adaptive ML, die darauf abzielt, die Post-Training-Modellforschung für Bits AI zu beschleunigen.