DevSecOps trifft KI-Infrastruktur JFrog dockt bei Nvidia AI Factory an

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Die Software-Supply-Chain-Plattform von JFrog wird künftig Teil des validierten Designs der Nvidia Enterprise AI Factory. Die Integration soll helfen, KI-Modelle wie Software-Artefakte zu verwalten – sicher, nachvollziehbar und skalierbar. Ein Baustein für die industrielle KI-Produktion.

Die Software Supply Chain-Plattform von JFrog wird Bestandteil der validierten Infrastruktur für die Nvidia Enterprise AI Factory. Das haben beide Unternehmen auf der Computex 2025 angekündigt. Die Lösung verbindet DevSecOps-Tools mit KI-Bereitstellung, um agentenbasierte Modelle effizient und nachvollziehbar auf der Blackwell-Plattform einzusetzen.

Nach der Integration von Nvidia NIM in die JFrog-Plattform biete diese neue Zusammenarbeit eine umfassende MLOps-Lösung, die eine skalierbare, sichere und nahtlose Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen auf der Nvidia-Blackwell-Plattform gewährleistet.

Nach Angaben von JFrog diene die Plattform künftig als Modellregister und zentrales Repository für alle Software- und KI-Artefakte. Modelle, Engines und Container sollen versioniert, überprüft und im gesamten Softwarelebenszyklus rückverfolgbar werden – inklusive Sicherheitschecks.

Modelle wie Binärdateien behandeln

„Die Zukunft der KI hängt nicht nur von Innovation ab, sondern auch von Vertrauen, Kontrolle und nahtloser Ausführung“, so Shlomi Ben Haim, CEO und Mitbegründer von JFrog. „Um KI in großem Maßstab bereitzustellen, müssen Unternehmen die gleichen Konzepte wie bei Software anwenden: entwicklerfreundliche Workflows, hohes Sicherheitsniveau, robuste Governance und vollständiges Lebenszyklusmanagement. ML-Modelle sind Binärdateien und müssen als erstklassige Software-Artefakte verwaltet werden.“

Die Integration solle dafür sorgen, dass Unternehmen generative und agentenbasierte KI in großem Maßstab sicher ausrollen können. Im Zentrum steht dabei ein Konzept, das aus der Softwareentwicklung stammt: ein durchgängiges Lifecycle-Management für Artefakte – unabhängig davon, ob es sich um klassischen Code, Container oder neuronale Netze handelt.

JFrog statt Wildwuchs

Laut JFrog ersetzt die Plattform eine Vielzahl isolierter Werkzeuge. Sie verwaltet KI-Modelle, Daten, Container und Abhängigkeiten über eine zentrale Instanz. Entwickler sollen keine externen Repositories mehr anbinden müssen, wenn sie neue Modelle ausrollen. Besonders für sensible Branchen wie Finanzen, Gesundheit oder Fertigung könnte das ein Vorteil sein.

Die Plattform ermögliche es, jede Modellversion samt Kontext, Datensatz und Rechtevergabe strukturiert zu verwalten – und auf autorisierte Nutzer zu beschränken.

Agentenbasierte KI im Rechenzentrum

Die Nvidia Enterprise AI Factory umfasse eine vollständige Suite zur Entwicklung, Verwaltung und Ausführung KI-gestützter Anwendungen. Darin sollen nicht nur Text- und Bildmodelle, sondern auch physische KI-Systeme und Entscheidungs-Engines in Echtzeit arbeiten.

Die JFrog-Komponenten laufen wohl nativ auf Nvidias Blackwell-Plattform. Die Architektur sei auf geringe Latenzen, hohe Rechenleistung und skalierbare Deployments ausgelegt. Ziel sei es, Unternehmen eine „sichere Umgebung für die vollständige Kontrolle über Daten und Abläufe“ zu bieten.

Ein Ordnungssystem für KI-Fabriken

Die neue Lösung positioniere sich als Grundlage für organisationsweite KI-Workflows – mit zentraler Steuerung und klarer Versionierung. Justin Boitano, Vice President bei Nvidia, spricht von „verantwortungsvoller KI-Innovation in großem Maßstab“. Die Herausforderung bestehe darin, Leistung und Governance miteinander zu verbinden.

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