Datadog mua Adaptive ML để thúc đẩy nghiên cứu AI trị giá 1 tỷ USD

Việc Datadog mua lại Adaptive ML mang hoạt động vận hành học tăng cường vào cỗ máy nghiên cứu hàng năm trị giá 1 tỷ USD của gã khổng lồ giám sát.

Datadog Inc. đã mua lại Adaptive ML, một startup đang xây dựng nền tảng vận hành học tăng cường (reinforcement learning operations) đầu tiên, nhằm tích hợp khả năng cải tiến AI liên tục vào các sản phẩm giám sát và bảo mật của mình. Thương vụ này đưa Adaptive ML vào Datadog AI Research — phòng thí nghiệm của công ty chuyên về các mô hình thế giới (world models) và tinh chỉnh hậu huấn luyện LLM đa tác nhân cho lĩnh vực giám sát hạ tầng.

"Chúng tôi thành lập Adaptive để trao cho mọi doanh nghiệp khả năng liên tục cải thiện AI của chính họ. Phần còn thiếu chưa bao giờ là thuật toán, mà khó khăn nhất chính là vận hành ở quy mô sản xuất," Julien Launay, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Adaptive ML, cho biết trong một tuyên bố. "Với khả năng tiếp cận hạ tầng thực tế vô song của Datadog, chúng tôi có thể đẩy nhanh tiến trình hướng tới trí thông minh liên tục."

Datadog đã đầu tư hơn 1 tỷ USD vào nghiên cứu và phát triển hàng năm, tài trợ cho các sáng kiến bao gồm dự án nghiên cứu Toto 2.0 và bộ tác nhân AI — Bits Investigation, Bits Code và Bits Security Analyst — đã thực hiện hàng trăm nghìn cuộc điều tra tự động cho khách hàng. Nền tảng RLOps của Adaptive ML cho phép doanh nghiệp xây dựng, sở hữu và triển khai các tác nhân AI chuyên biệt có khả năng tự cải thiện theo thời gian dựa trên phản hồi từ môi trường sản xuất, một năng lực mà Datadog có kế hoạch tích hợp vào bộ công cụ giám sát của mình.

Thương vụ này cho thấy Datadog đặt cược rằng giám sát sẽ chuyển dịch từ các bảng điều khiển thụ động sang các hệ thống tự động có khả năng phát hiện và khắc phục sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến khách hàng. Cổ phiếu Datadog tăng 3,2% lên 247,45 USD sau thông báo, kéo dài đà tăng 85% từ đầu năm đến nay, mặc dù cổ phiếu vẫn thấp hơn 10,8% so với mức đỉnh 277,49 USD hồi tháng Năm. Scotiabank đã nâng mục tiêu giá lên 275 USD và Citi lên 270 USD, với lý do lợi thế cạnh tranh ngày càng rộng của Datadog khi hạ tầng AI tạo ra nhu cầu mới đối với phần mềm giám sát.

Những gì Adaptive ML mang lại cho phòng thí nghiệm của Datadog

Adaptive ML đã phát triển nền tảng vận hành học tăng cường chuyên dụng đầu tiên, một hạng mục được thiết kế để giải quyết điều mà Launay gọi là phần khó khăn nhất của AI doanh nghiệp: cải tiến ở quy mô sản xuất. Hầu hết các mô hình AI chỉ được huấn luyện một lần và triển khai tĩnh; RLOps tạo ra một vòng phản hồi nơi các tín hiệu từ thế giới thực liên tục tinh chỉnh hành vi của mô hình. Đối với Datadog — công ty xử lý dữ liệu đo xa (telemetry) từ hàng nghìn khách hàng doanh nghiệp — vòng phản hồi đó có thể biến dữ liệu giám sát thô thành thứ mà Nhà khoa học trưởng Ameet Talwalkar mô tả là "trí thông minh nguồn lực nội bộ (first-party intelligence)."

"Phòng thí nghiệm của chúng tôi tập trung vào việc tận dụng dữ liệu và chuyên môn lĩnh vực để xây dựng các tác nhân và mô hình chuyên biệt, đồng thời biến dữ liệu của chúng tôi thành trí thông minh nguồn lực nội bộ," Talwalkar cho biết. "Việc đưa Adaptive ML vào là sự kết hợp tự nhiên để nâng cao và bổ sung cho công việc chúng tôi đang thực hiện trong phòng thí nghiệm."

Thương vụ này cũng đặt Datadog vào thế cạnh tranh trực tiếp với các đối thủ bao gồm Dynatrace Inc. và đơn vị Splunk của Cisco Systems Inc., cả hai đều đang đầu tư vào giám sát dựa trên AI. Davis AI của Dynatrace và trợ lý AI của Splunk cùng cạnh tranh cho những ngân sách giám sát doanh nghiệp, nhưng lợi thế của Datadog nằm ở bề rộng dữ liệu — công ty giám sát ứng dụng, hạ tầng, dữ liệu, mô hình và bảo mật từ một nền tảng duy nhất, mang lại nhiều tín hiệu huấn luyện hơn cả hai đối thủ.

Hàm ý cho nhà đầu tư

Datadog đang giao dịch ở mức khoảng 12 lần doanh thu kỳ vọng, cao hơn Dynatrace ở mức khoảng 9 lần nhưng thấp hơn mức trung bình 5 năm là 16 lần, phản ánh sự không chắc chắn của thị trường về tác động của AI đối với định giá SaaS sau đợt bán tháo "SaaSpocalypse" vào tháng Hai. Thương vụ mua lại Adaptive ML là nhỏ so với vốn hóa thị trường 80 tỷ USD của Datadog, nhưng nó đánh dấu một định hướng chiến lược: biến dữ liệu giám sát thành các tác nhân AI liên tục cải tiến để biện minh cho mức giá cao hơn trên mỗi người dùng.

Nếu Datadog có thể chứng minh rằng các tác nhân Bits của mình giải quyết sự cố nhanh hơn các kỹ sư con người, công ty có thể mở rộng doanh thu trung bình trên mỗi khách hàng mà không cần tăng thêm nhân sự — một câu chuyện về biên lợi nhuận có thể hỗ trợ cho việc mở rộng bội số định giá. Rủi ro là các tác nhân AI có thể làm hàng hóa hóa (commoditize) chính mảng giám sát, làm thu hẹp sức mạnh định giá vốn đã thúc đẩy tăng trưởng doanh thu hơn 30% của Datadog.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.