AI寫程式需求升溫，GitLab與Datadog誰先把用量變營收

 

AI 程式代理把軟體預算推向完整工作流程

OpenAI 與 Anthropic 的競爭，正快速延伸到 AI 寫程式。Airbnb 擴大導入 OpenAI 的 GPT-6 Astra，同時採取多模型策略，依工作內容選用 GPT、Claude、Gemini 或其他模型。對軟體公司的影響很直接：模型切換成本持續下降，掌握程式碼、開發流程與企業權限的公司，開始取得更有利的位置。

AI 程式代理的使用強度，遠高於一般聊天機器人。它會讀取整個程式庫、找錯誤、修改程式、執行測試，再根據結果反覆修正。一次任務可能產生數十次模型呼叫，企業也更容易計算節省多少工時、縮短多少開發週期。

Microsoft(MSFT)旗下 GitHub Copilot 使用者已達約5,000萬人，單季營收年增超過60%。約三分之一的 GitHub 程式修改申請，已涉及 AI 代理。AI 寫程式正在從工程師工具，進入企業正式開發流程，也把商機往測試、部署、監控與模型路由擴散。

 

GitLab 承接測試、安全與部署需求

GitLab(GTLB)原有業務涵蓋軟體開發、安全檢查與部署。AI 加快程式產出後，企業會面臨更多測試、權限管理、資安掃描與正式上線工作。GitLab Duo Agent Platform 已能處理程式審查、自動化流程修復與安全分析，位置剛好落在這些新增瓶頸上。

商業模式也出現變化。傳統企業軟體多以員工人數乘上訂閱費計價，GitLab Credits 則加入用量收入。AI 代理執行更多任務，Credits 消耗跟著增加，公司便有機會在席次收入之外，再取得一層用量成長。

最新一季 GitLab 營收約2.86億美元，年增21%；淨新增年度經常性收入成長超過40%，大型企業客戶也持續增加。截至今年9月23日，GTLB 股價約49美元，低於52週高點55.55美元。接下來幾季要追蹤的是 GitLab Credits 能否形成規模，並帶動年度經常性收入加速。

 

Datadog 受惠於系統複雜度上升

Datadog(DDOG)的機會來自另一個環節。企業一天產出更多程式，更新頻率與服務呼叫也會同步增加。數十個 AI 代理同時修改程式、操作資料庫及呼叫外部服務，任何一處出錯，都需要可觀測性工具追查來源與影響範圍。

Datadog原本便監控伺服器、應用程式、錯誤紀錄與系統效能，目前也把 Claude Code、Codex 等 AI 程式代理接入監控系統。第二季客戶透過 MCP，也就是讓 AI 連接外部工具的標準協定，所進行的工具呼叫次數，已較2025年第四季增加超過22倍。

同一季 Datadog 營收約11.2億美元，年增36%；年收入超過10萬美元的大型客戶增至4,720家。傳導路徑相當完整：AI 代理增加，程式與服務數量上升，系統監控用量隨之提高。

估值提供了較高門檻。截至今年9月23日，DDOG 股價約251美元，預估本益比接近95倍。AI 使用量需要轉成營收加速，才能支撐市場繼續上修獲利預期。

 

Cloudflare 爭取多模型路由入口

企業採用多模型架構後，需要系統依成本、速度、額度與工作類型，自動選擇合適模型。工程師若要逐筆判斷，管理成本很快就會失控。Cloudflare(NET)的 AI Gateway，正在切入這個模型路由與流量管理市場。

AI Gateway 可以把不同工作送往不同模型，並負責紀錄、限流、安全與監控。Cloudflare原有的網路與資安基礎，讓它有機會進一步成為企業 AI 流量的控制層。

最新一季 Cloudflare 營收約6.96億美元，年增36%；剩餘履約義務年增35%。截至今年9月23日，NET 股價約352美元，已接近52週高點364美元，預估本益比超過200倍。市場已給出很高期待，後續要看 AI Gateway 能否進入大型企業合約，並在營收與自由現金流中留下可辨識的貢獻。

 

Microsoft 掌握工程師工作入口

Microsoft仍是 AI 程式代理主線中的大型受惠者。GitHub 已能讓企業在不同模型之間切換，因此無論領先模型來自 OpenAI、Anthropic 或其他供應商，Microsoft都能透過 GitHub 服務企業客戶。

GitHub 使用量、Azure 雲端運算需求與企業軟體收入，構成較成熟的獲利基礎。截至今年9月23日，MSFT 股價約500美元，預估本益比約25倍，估值壓力低於 NET 與 DDOG。GTLB、DDOG、NET提供較高成長彈性，Microsoft則提供較完整的既有業務支撐。

 

三種情境決定軟體股的成長斜率

樂觀情境下，企業 AI 程式代理使用量維持高速成長，多模型架構也快速普及。GitLab 用量收入、Datadog AI 監控需求與 Cloudflare 模型路由收入同步加速，三家公司便可能進入獲利預期上修階段。

基準情境下，AI 寫程式持續滲透，企業導入速度較為溫和。Microsoft與Datadog有成熟業務支撐，營運韌性相對較高；GitLab與Cloudflare仍需幾季財報，確認新產品收入的貢獻幅度。

保守情境則是企業大量使用 OpenAI、Anthropic 自家工具，第三方開發平台、監控與模型路由公司取得的新增預算有限。此時，高本益比軟體股容易先承受估值修正。

目前最有用的追蹤組合很清楚：GitLab Credits 使用量與年度經常性收入、Datadog 的 AI 工具呼叫和客戶用量、Cloudflare AI Gateway 的大型合約及財務貢獻。AI 代理變現仍需財報確認；產品使用量、營收增速與現金流同步改善，才能把產業方向轉成可持續的股東回報。