DDOG2026년 1분기 실적 보고서실적 컨퍼런스콜

데이터독 (Datadog, Inc. - Class A Common Stock) 실적 분석 보고서

보고일: 2026-05-07 · 테마: 실적발표, 한국어 전문, 검수 완료

핵심 요약: Datadog의 2026년 1분기 매출은 10억1,000만 달러로 전년 동기 대비 32% 증가해 가이던스 상단을 웃돌았으며, 전 분기 29% 및 전년 동기 25%보다 성장률이 가속됐다. 회사는 AI 네이티브 고객뿐 아니라 비AI 고객에서도 성장 가속을 확인했다며, 비AI 고객 매출 성장률이 전년 동기 대비 20%대 중반으로 전 분기 23%, 전년 동기 19%에서 상승했다고 밝혔다. 1분기 말 고객 수는 약 3만3,200곳으로 전년 동기의 약 3만500곳에서 늘었고, 연간 반복매출(ARR) 10만 달러 이상 고객은 약 4,550곳으로 전년 동기의 약 3,770곳에서 증가했으며 이 고객군이 ARR의 약 90%를 창출했다. 총 ARR은 40억 달러를 넘어섰고 분기 매출은 처음으로 10억 달러를 초과했다. 회사는 1분기에 기존 고객의 순차 사용량 증가가 2022년 1분기 이후 가장 강했고, 순차 ARR 순증도 사상 최대였다고 설명했다. AI 통합으로 데이터를 보내는 고객은 6,500곳 이상으로 전체 고객의 약 20%이지만 ARR의 약 80%를 차지하며, 회사는 AI가 디지털 전환·클라우드 마이그레이션에 더해진 장기 성장 동력이라고 평가했다.

주요 재무 지표와 가이던스

지표 항목	실적 / 가이던스	전년 동기 대비	비고
재무 결과 1	1분기 청구액은 10억3,000만 달러로 전년 동기 대비 37% 증가했고, 잔여 수행의무(RPO)는 34억8,000만 달러로 51% 증가했다. 현재 RPO는 전년 동기 대비 40%대 중반 성장했으며, 다년 계약 비중 상승으로 RPO 기간도 늘었다.	실적	실적콜 요약
재무 결과 2	비GAAP 기준 1분기 매출총이익은 8억700만 달러, 매출총이익률은 80.2%였다. 매출총이익률은 전 분기 81.4%, 전년 동기 80.3%와 비교되며, 회사는 고객 혁신 투자와 효율화의 영향으로 분기별 변동이 있을 수 있다고 설명했다.	실적	실적콜 요약
재무 결과 3	비GAAP 기준 1분기 영업비용은 전년 동기 대비 31% 증가했고, 영업이익은 2억2,300만 달러, 영업이익률은 22%였다. 영업이익률은 전 분기 24%, 전년 동기 22%와 비교된다.	실적	실적콜 요약
재무 결과 4	1분기 말 현금·현금성자산·시장성 유가증권은 48억 달러였고, 영업현금흐름은 3억3,500만 달러였다. 설비투자와 자본화 소프트웨어를 차감한 잉여현금흐름은 2억8,900만 달러, 잉여현금흐름률은 29%였다.	실적	실적콜 요약
재무 결과 5	최근 12개월 순매출 유지율은 120%대 초반으로 전 분기의 약 120%에서 상승했고, 최근 12개월 총매출 유지율은 90%대 중후반을 유지했다.	실적	실적콜 요약
재무 결과 6	AI 네이티브 고객군은 다른 사업보다 훨씬 빠르게 성장했으며, 연간 100만 달러 이상을 지출하는 고객이 22곳, 연간 1,000만 달러 이상 지출 고객이 5곳이라고 밝혔다.	실적	실적콜 요약
전망 1 가이던스	2026년 2분기 매출은 10억7,000만~10억8,000만 달러, 전년 동기 대비 29~31% 성장을 전망했다. 이는 1분기 대비 6,400만~7,400만 달러 또는 6~7%의 순차 증가를 의미한다.	목표	경영진 가이던스
전망 2 가이던스	2026년 2분기 비GAAP 영업이익은 2억2,500만~2억3,500만 달러, 비GAAP 영업이익률은 21~22%를 예상했다. 2분기 DASH 사용자 컨퍼런스 비용 약 1,500만 달러를 이 전망에 반영했다.	목표	경영진 가이던스
전망 3 가이던스	2026년 2분기 비GAAP 희석 주당순이익은 약 3억6,900만 주의 가중평균 희석주식수를 기준으로 0.57~0.59달러를 전망했다.	목표	경영진 가이던스
전망 4 가이던스	2026 회계연도 매출은 43억~43억4,000만 달러로 전년 대비 25~27% 성장을, 비GAAP 영업이익은 9억4,000만~9억8,000만 달러와 22~23% 영업이익률을 전망했다.	목표	경영진 가이던스
전망 5 가이던스	2026 회계연도 비GAAP 희석 주당순이익은 약 3억7,200만 주를 기준으로 2.36~2.44달러, 순이자 및 기타수익은 약 1억7,000만 달러, 현금 법인세는 약 3,000만~4,000만 달러를 예상했다. 비GAAP 세율은 21%를 유지하고, 설비투자와 자본화 소프트웨어의 합계는 매출의 4~5%로 전망했다.	목표	경영진 가이던스
전망 6 가이던스	회사는 최근 수개월의 추세에 보수성을 적용하는 기존 가이던스 방식을 유지하며, 최대 고객에는 다른 고객군보다 더 높은 보수성을 적용한다고 설명했다.	목표	경영진 가이던스

부문별 실적과 사업 분석

총 4개 부문

고객의 제품 확산은 계속됐다. 4개 이상 제품 사용 고객 비중은 56%로 전년 동기 51%에서, 6개 이상은 35%로 28%에서, 8개 이상은 20%로 13%에서 각각 상승했다.
총 26개 제품 가운데 5개 제품의 ARR은 각각 1억 달러를 넘고, 3개 제품은 각각 5,000만~1억 달러 수준이다. 나머지 18개 초기 단계 제품도 장기적으로 각각 1억 달러 이상 ARR 잠재력이 있다고 회사는 봤다.
3월에 Datadog MCP Server를 정식 출시해 개발자가 AI 코딩 에이전트 또는 IDE 안에서 라이브 프로덕션 데이터로 애플리케이션을 디버그할 수 있게 했다. Bits AI Security Agent는 클라우드 SIEM 신호 관리와 위협 조사·권고를 자동화하며, 회사는 조사 시간이 수시간에서 최단 30초로 줄어드는 사례를 봤다고 밝혔다.
Bits Assistant는 자연어로 Datadog 전반을 검색하고 조치하도록 돕는 프리뷰 제품이며, GPU Monitoring은 GPU 플릿 활용도·워크로드 효율·열 및 전력 거동·인터커넥트 성능을 파악하도록 지원한다.
AI 제품 사용량은 12월부터 3월 사이 Bits AI SRE Agent 조사 건수가 두 배 이상, LLM Observability로 전송된 스팬 수가 전 분기 대비 거의 세 배, MCP Server 도구 호출이 네 배, Bits Assistant 메시지가 12배로 늘었다.
Experiments를 기능 플래그와 연동하는 정식 제품으로 출시했고, APM·Real User Monitoring·Profiler·Database Monitoring 텔레메트리를 분석해 성능 및 신뢰성 이슈와 해결 방법을 제시하는 APM Recommendations를 제공하기 시작했다.
회사는 영국 내 다음 데이터센터 개설 계획과 미국 연방정부의 FedRAMP High 인증 획득을 발표했다. 이를 바탕으로 민감 워크로드에 해당 인증이 필요한 연방기관 고객을 추진할 수 있으며, 미국 및 해외 공공부문용 제품·영업·채널 파트너십을 확대 중이라고 밝혔다.
AI 연구 부문의 대형 기술기업 두 곳과 각각 7자리 및 8자리 연간화 신규 계약을 체결했다. 이들은 대규모 병렬 GPU 그리드의 GPU Monitoring 등을 통해 초대형 AI 학습 워크플로를 최적화하는 용도로 Datadog을 사용한다.
대형 온라인 채용 플랫폼과의 7자리 연간화 확장은 8자리 연간화 계약으로 이어졌으며, 이 고객은 단독 도구를 LLM Observability로 대체하고 APM·사용자 경험 데이터와 LLM 신호를 연계하며 제품 수를 16개로 늘릴 예정이다.
Fortune 500 은행과의 7자리 연간화 확장은 8자리 연간화 계약으로 이어졌고, 고객은 남은 로그 데이터를 Datadog으로 이전해 로그 공급업체를 완전히 통합하며, Flex Logs로 비용 통제와 규제준수를 병행할 계획이다. 해당 고객은 Bits AI SRE Agent를 포함한 10개 제품을 사용한다.
글로벌 헤지펀드는 7자리 연간화 확장을 통해 온프레미스 관측성 계층을 Infrastructure Monitoring과 Network Device Monitoring으로 대체하고, 클라우드와 온프레미스 환경을 통합 가시화하며 제품 수를 11개로 늘릴 예정이다.
Fortune 500 보험사는 3개의 기존 APM 도구를 통합하기 위해 10개 제품을 도입하는 6자리 연간화 신규 계약을 체결했고, 세 가지 핵심 축과 LLM Observability를 포함한다. APAC 대형 여행 그룹은 6개의 기존 오픈소스 및 클라우드 모니터링 도구를 통합하는 다년 계약을 맺었다.
중남미 핀테크 기업은 RUM, Synthetic Monitoring, Product Analytics를 포함한 디지털 경험 모니터링 제품군을 도입하는 6자리 연간화 계약을 체결했으며, 처음에는 5개 제품을 사용한다.

경영진은 신규 로고의 연간화 예약이 사상 최대를 큰 폭으로 경신하고 전년 동기 대비 두 배 이상 늘었으며, 신규 고객 평균 초기 계약 규모도 전년 동기 대비 두 배가 되어 사상 최대였다고 밝혔다. 신규 고객 수주는 관측성 외에 보안·데이터 관측성·Flex Logs에서도 나왔다.
회사는 AI 코딩 도구가 더 많은 애플리케이션과 프로덕션 복잡성을 만들어 내고 있으며, AI 네이티브·비AI 고객 모두에서 플랫폼 소비의 변곡점을 본다고 설명했다. 사람의 웹 인터페이스 사용과 MCP를 통한 에이전트 사용이 현재 함께 증가하고 있으며, 사용량 기반 사업 모델에서는 사용자 주체가 사람인지 에이전트인지가 본질적 차이가 아니라고 밝혔다.
경영진은 플랫폼 통합, 제품군 확장, 생산성을 해치지 않은 영업 역량 확대 및 우호적인 환경이 비AI 성장 가속에 함께 기여했다고 설명했다. AI 투자라는 시장 순풍도 있지만, 경쟁사 대비 점유율을 얻고 있다고 주장했다.
AI 학습은 과거의 소수 연구자 중심 일회성 작업에서 상시 가동과 신뢰성이 필요한 프로덕션 워크로드로 전환되고, 규모도 자릿수 단위로 커지고 있다고 설명했다. 회사는 작년에는 많지 않았던 이 영역의 수요와 대형 고객 확보를 현재 보기 시작했다고 밝혔다.
데이터 레지던시와 주권성 요구 증가에 대응해 더 많은 지역 배포·공공부문 인증과 고객 인프라에서 실행하는 BYOC 제품에 투자하고 있다. Cloud Prem은 아직 정식 출시 전이지만 초기 고객 반응이 나타나며, 기존 SaaS를 고려하지 않았을 초대형 워크로드에 진입할 기회가 될 수 있다고 봤다.
회사는 대부분의 워크로드를 클라우드에서 운영하므로 관련 투자는 주로 CapEx가 아닌 영업비용에 반영된다고 설명했다. 자체 모델 학습 규모와 R&D 투자는 늘리고 있으나, 현재는 자본집약도 모델의 변화를 예상하지 않는다고 밝혔다.
에이전트 자동화에서는 권한, 가드레일, 인간과의 인터페이스, 신뢰성과 가시성을 설계하는 데 투자하고 있으며, 보안은 개별 포인트 솔루션보다 통합된 보안 태세가 필요하다는 입장을 제시했다.

1분기 영업현금흐름 3억3,500만 달러와 잉여현금흐름 2억8,900만 달러를 창출했고, 분기 말 현금·현금성자산·시장성 유가증권은 48억 달러였다.
2026 회계연도 설비투자와 자본화 소프트웨어의 합계를 매출의 4~5%로 예상하며, 데이터 레지던시 대응을 위한 지역 배포·인증 및 BYOC 제품에 투자하고 있다고 밝혔다.
회사는 공공부문 기회를 위해 인증 획득에 앞서 영업 담당자와 채널 파트너에 수년간 투자했고, 파이프라인 구축과 채널 관계에는 시간이 걸리므로 추가 투자가 필요하다고 설명했다.

매출 성장률이 전년 동기 대비 32%로 가속했고, 비AI 고객 성장도 전년 동기 대비 20%대 중반으로 가속됐다.
신규 로고 연간화 예약과 순차 ARR 순증이 사상 최대였고, 1분기 ARR 순증은 특정 고객에 집중되지 않고 광범위했다고 회사는 밝혔다.
AI 통합 사용 고객이 ARR의 약 80%를 차지하며, Bits AI SRE Agent·LLM Observability·MCP Server·Bits Assistant의 사용 지표가 빠르게 증가했다.
제품 다중 채택률이 전년 대비 상승했고, 대형 AI 연구소·은행·채용 플랫폼·여행 그룹 등 고객에서 제품 통합 및 확장 계약을 확보했다.
FedRAMP High 인증, 영국 데이터센터 계획 및 BYOC 제품 투자는 규제·주권 데이터 요구와 공공부문 및 대형 워크로드 기회에 대응하는 기반으로 제시됐다.

Q&A 하이라이트 (애널리스트 질의응답)

Q&A #1

경영진은 중동의 지정학적 긴장이나 소비·이커머스 사업에서 현재까지 특별한 영향을 보지 못했으며, 여행 등 관련 산업의 추세도 다른 산업과 유사하게 이어졌다고 답했다. 다만 계속 관찰하고 분석한다고 밝혔다.

Q&A #2

AI 학습 워크로드용 관측성은 아직 초기 단계지만 기여 요인이 될 수 있다고 봤다. 학습 실행의 실패는 경쟁사에 시간을 내주는 결과가 될 수 있어, 복잡해진 학습 환경의 상시 운영·신뢰성 수요가 커지고 있다고 설명했다.

Q&A #3

하이퍼스케일러는 전통적인 관측성 전반과 새 GPU Monitoring 모두에 Datadog을 사용하며, 특히 학습 워크로드 고객의 GPU Monitoring 관심을 확인했다. 다만 해당 제품·고객 수명주기 모두 이르므로 확정적 성공으로 판단하기는 이르다고 밝혔다.

Q&A #4

회사는 하이퍼스케일러라도 고위험·고복잡도이면서 핵심 차별화 업무가 아닌 관측성은 외부 플랫폼을 활용할 유인이 있다고 설명했다. AI 개발 경쟁의 긴급성이 내부 구축보다 핵심·비핵심 업무의 선택을 더 엄격하게 만들 수 있다고 봤다.

Q&A #5

2분기 전망에 대한 자신감은 이미 계약한 ARR의 매출화와 광범위하고 집중되지 않은 1분기 ARR 순증에 기반한다고 설명했다. 1분기에 아직 매출 기여가 없지만 향후 큰 기여자가 될 것으로 기대하는 고객도 새로 확보했다고 밝혔다.

Q&A #6

고객이 여러 사업부와 도구에 분산된 4개, 6개, 7개, 15개 또는 25개의 솔루션을 Datadog으로 통합하면 모든 데이터의 단일화, 엔드투엔드 자동화·가시성, 사각지대 감소와 비용 절감을 얻는다고 경영진은 설명했다.

투자 시그널 및 관전 포인트

잠재적 리스크 및 불확실성

2분기와 연간 전망은 최근 성장 추세에 보수성을 적용한 수치이며, 최대 고객에는 다른 고객군보다 더 높은 보수성을 적용한다.
1분기 비GAAP 매출총이익률은 80.2%로 전 분기의 81.4%보다 낮았고, 회사는 고객 혁신 투자와 효율화의 균형에 따라 분기별 변동이 있을 수 있다고 밝혔다.
AI 학습과 하이퍼스케일러 GPU Monitoring 기회는 초기 단계여서, 경영진은 특정 고객과 제품의 성공을 확정적으로 평가하기에는 이르다고 했다.
공공부문 인증·영업 및 채널 파트너십, 데이터 레지던시 대응은 추가 투자가 필요하며, 공공부문 파이프라인 구축에는 시간이 걸린다고 회사는 설명했다.
AI 데이터·텔레메트리 증가에 맞춰 R&D와 자체 모델 학습 투자를 확대하고 있어, 회사는 현재 모델 변화는 예상하지 않지만 향후 달라지면 알리겠다고 밝혔다.

향후 분기 핵심 관전 포인트

2분기 매출 10억7,000만~10억8,000만 달러와 전년 동기 대비 29~31% 성장 전망이, 기록적이고 광범위한 1분기 ARR 순증의 매출화로 이어지는지 확인할 필요가 있다.
AI 통합 고객의 사용량 지표와 AI 네이티브 고객 성장, 그리고 아직 초기인 학습 워크로드·GPU Monitoring의 실제 확장 속도를 추적할 필요가 있다.
비AI 고객 성장 가속이 클라우드 마이그레이션, 플랫폼 통합, 제품 확장과 영업 역량 확대에 힘입어 지속되는지 확인할 필요가 있다.
FedRAMP High 인증, 영국 데이터센터 및 BYOC·Cloud Prem 투자가 공공부문·규제 산업·초대형 고객에서 수주와 매출로 전환되는지 살펴볼 필요가 있다.
매출총이익률, 영업비용 증가율, 현금흐름 및 CapEx·자본화 소프트웨어가 연간 전망 범위 안에서 유지되는지 점검할 필요가 있다.

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