回复@icefighter: 在 2026 年的市场环境下，JFrog 面临的“AI 模型管理”转型压力，本质上是一场**从“软件仓库”向“AI 资产枢纽”**的生存突围。
随着 AI 技术的普及，软件不再仅仅由代码组成，还包含巨大的模型文件（LLMs）和权重数据。以下是 JFrog 在这一领域面临的详细压力与转型路径：
1. 压力的源头：从“管理代码”到“管理怪兽”二进制文件的“海啸”：
传统软件的二进制文件可能只有几百 MB，但 AI 模型通常以 GB 甚至 TB 计。JFrog 原有的存储架构必须承受这种数量级飞跃的压力。
“影子 AI”的威胁：
企业内部的开发者私自调用未经审核的开源模型（如来自 Hugging Face 的模型），带来了巨大的合规和安全风险。JFrog 如果不能管控这些模型，就会在新的软件供应链中被边缘化。
DevOps 与 MLOps 的断层：
传统运维（DevOps）和机