大摩：雲端運算需求加速，Snowflake、Datadog、MongoDB有望受益

nashnova research

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摩根士丹利指出，三大雲服務商Q3合計營收約1,099億美元、按年增長55.7%，AI驅動的雲端需求正加速擴散至傳統計算與數據業務，為Snowflake、Datadog、MongoDB的下季業績提供了有利環境。

三大雲巨頭Q3的數字到底有多強？

亞馬遜、微軟、谷歌合計雲端營收約1,099億美元，按年增長55.7%，高於Q2的47.9%——增速在加速，而非放緩。

AWS按固定匯率計按年增長39%，連續第六個季度加速，創近五年最快；Azure按年增長48%，高於Q2的42%。

Google Cloud按年增長約103%，但大摩指出其中包含TPU（谷歌自研AI晶片系統）銷售，剔除後核心業務增速約71%，與Q2大致持平。這意味著→ 谷歌「翻倍增長」的標題數字裡有硬件一次性收入的水分，看核心業務要打折。

大摩的核心判斷：AI基礎設施投資不只拉動GPU和專用計算，亦開始帶動傳統計算、存儲、數據庫和數據分析業務增長。

簡單來說＝企業為了跑AI模型先買了GPU，但模型要讀數據、存結果、做監控，這些「配套需求」最終都回到傳統雲端服務上。

亞馬遜透露AI推理業務已佔AWS AI收入一半以上；微軟Foundry平台收入按年增長超兩倍，Agent 365平台登記的AI智能體（能自主執行任務的AI程式）已超5,000萬個，按季增長逾30%。

Snowflake（雲端數據倉庫平台）絕大部分產品使用量運行在AWS上，AWS連續六季加速，直接意味著Snowflake的產品收入有望獲得更強的需求支撐。

但競爭正在延伸：亞馬遜收購DuckLabs，計劃用DuckDB做AWS存儲分析的通用查詢語言；谷歌BigQuery查詢速度按年提升超40%、處理成本下降超50%；谷歌和微軟亦在加快佈局企業AI智能體產品，與Snowflake的應用場景形成潛在競爭。

大摩的判斷：這些競爭更多屬於中期挑戰，尚不足以說明Snowflake當季需求正受衝擊。反過來，若AI智能體能直接查詢存儲在Snowflake上的企業數據，反而可能增加平台使用量。

Datadog（雲端基礎設施監控平台）的收入與企業雲端資源使用量直接掛鈎——雲端花得越多，需要監控的東西就越多。三大雲服務商合計營收增長56%，為Datadog的核心業務提供了有利環境。

大摩渠道調查顯示，Datadog合作夥伴Q3業務普遍好於原定計劃，客戶實際使用量超出最初承諾，新客戶獲取、多產品採用、存量客戶使用量增長均表現強勁。

大摩認為Q3營收按年增長約33%至34%、以及Q4指引對應接近30%增速，將是市場評估其業績表現的關鍵基準。這意味著→ 若低於這個區間，市場可能認為雲端監控的增長彈性不及預期。

與傳統聊天機器人不同，企業AI智能體需要實時訪問公司內部數據，才能理解業務背景、執行任務並給出準確結果。簡單來說＝智能體不只會聊天，它要查庫存、讀訂單、改記錄，這些操作都需要一個能實時讀寫的數據庫支撐。

Alphabet在業績報告中印證了這一邏輯：AI智能體應用開發正在帶動數據庫使用量增加。大摩認為，這與MongoDB此前在投資者日提出的觀點一致。

但微軟的競爭壓力不容忽視：其AI優化數據庫產品（PostgreSQL、Cosmos DB等）正被越來越多企業用於存儲智能體所需數據，PostgreSQL業務已連續第四個季度增長加速。

雲巨頭業績加速 → 下游軟件公司的需求環境改善，這是大摩看好Snowflake、Datadog、MongoDB這一輪業績的底層邏輯。

但每間都面臨「客戶就是競爭對手」的結構性張力：AWS、Azure、Google Cloud在擴大自身數據分析、監控和數據庫產品線，既是這三間公司的分銷平台，也是它們的直接對手。

這反映出雲端軟件行業一個正在兌現的趨勢：AI智能體從試驗走向生產環境，整體市場在變大，而雲巨頭也在把自己的產品往每一層塞——下游公司能分到多少增量，是後續業績期的核心驗證點。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。