JFrog ในงาน Canaccord Growth Conference: AI หนุนโมเมนตัมคลาวด์แข็งแกร่ง

วันพุธที่ 12 สิงหาคม 2026 — JFrog (FROG) ใช้เวที Canaccord Genuity’s 46th Annual Growth Conference เพื่อเน้นย้ําถึงผลประกอบการไตรมาสที่แข็งแกร่งและบทบาทที่ขยายใหญ่ขึ้นในกองซอฟต์แวร์ AI ฝ่ายบริหารระบุว่าบริษัทมีการเติบโตที่ดีทั้งในด้านรายได้และบริการคลาวด์ พร้อมชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่กําลังปรับโครงสร้างการกําหนดราคา การใช้จ่ายด้านความปลอดภัย และรูปแบบการซื้อของลูกค้า

ประเด็นสําคัญ

• JFrog รายงานว่ารายได้ไตรมาสสองเพิ่มขึ้น 29% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ขณะที่รายได้คลาวด์เติบโต 53%
• ความปลอดภัยกลายเป็นปัจจัยขับเคลื่อนยอดขายที่สําคัญมากขึ้น โดย 80% ของลูกค้ากลุ่มดีลมูลค่าล้านดอลลาร์ และ 40% ของดีลลูกค้าใหม่รวมผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัย
• บริษัทกําลังขยาย Platform จากไบนารีซอฟต์แวร์ไปสู่ AI artifacts รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การเชื่อมต่อ MCP และทักษะของ agent
• การใช้งานยังคงสูงกว่าข้อผูกพันขั้นต่ํามาหลายไตรมาส ซึ่งฝ่ายบริหารคาดว่าจะช่วยสนับสนุนรายได้จากการต่อสัญญาและการขยายในอนาคต
• JFrog ตั้งแนวทางการเติบโตของคลาวด์อย่างระมัดระวัง พร้อมรักษาระดับขั้นต่ํา 120% สําหรับการรักษารายได้สุทธิต่อดอลลาร์ และรักษากระแสเงินสดที่แข็งแกร่ง

ผลประกอบการทางการเงิน

JFrog ระบุว่าไตรมาสสองมีผลดีกว่าที่คาดไว้ โดยมีโมเมนตัมที่กว้างขวางทั่วทั้งธุรกิจ

• รายได้รวมเติบโต 29% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า
• รายได้คลาวด์เติบโต 53% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า และปัจจุบันคิดเป็น 53% ของรายได้รวม
• อัตรากําไรกระแสเงินสดอิสระอยู่ที่ 33% ซึ่งฝ่ายบริหารระบุว่าอยู่ในระดับชั้นนํา
• แนวทางการรักษารายได้สุทธิต่อดอลลาร์มีระดับขั้นต่ําที่ 120%
• แนวทางการเติบโตของคลาวด์กําหนดไว้ที่ช่วงกลางระหว่าง 34% ถึง 42%

Ed Grabscheid ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน กล่าวว่าผลไตรมาสนี้สะท้อนถึงปัจจัยขับเคลื่อนหลักสามประการ ได้แก่ ความปลอดภัย การใช้งานที่สูงกว่าข้อผูกพันขั้นต่ํา และลูกค้าที่ย้ายไปสู่ระดับข้อผูกพันรายปีที่สูงขึ้น

"เรารู้สึกพึงพอใจอย่างมากกับผลลัพธ์ของไตรมาสนี้" เขากล่าว "อย่างที่กล่าวถึง การเติบโต 29% ในแนวรายได้หลัก การเติบโต 53% ในคลาวด์ และเราเห็นปัจจัยสนับสนุนสามประการที่นี่"

เขายังเสริมว่าบริษัทยังคงมุ่งเน้นความสมดุล โดยระบุว่า JFrog พร้อมที่จะยอมเสียอัตรากําไรประมาณหนึ่งจุดหากจําเป็นเพื่อเร่งการเติบโต

อัปเดตการดําเนินงาน

ฝ่ายบริหารระบุว่า Platform ของ JFrog กลายเป็นศูนย์กลางที่สําคัญมากขึ้นในการที่บริษัทต่างๆ จัดการสินทรัพย์ซอฟต์แวร์และ AI

• JFrog มองตัวเองว่าเป็นระบบบันทึกข้อมูลไม่เพียงแค่สําหรับไบนารีซอฟต์แวร์ แต่ยังรวมถึง AI artifacts เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ การเชื่อมต่อ MCP และ skills registries
• บริษัทระบุว่าองค์กรต่างๆ กําลังกลายเป็น "โรงงานซอฟต์แวร์" ที่ดําเนินงานด้วยความเร็วของเครื่องจักร
• การสร้างโค้ดด้วย AI กําลังสร้างสิ่งที่ฝ่ายบริหารเรียกว่า "คลื่นสึนามิของไบนารี"
• การผสานรวมแบบ native กับ coding agents เช่น Claude และ Cursor กําลังช่วยให้ JFrog เข้าถึงนักพัฒนามากกว่า 1 ล้านคน

Jeff Schreiner รองประธานฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์ กล่าวว่าบทบาทของบริษัทกําลังขยายตัวตามตลาด

"JFrog เป็นระบบบันทึกข้อมูลสําหรับ software artifacts และ software binaries ของคุณ" เขากล่าว "ตอนนี้เราวางตําแหน่งตัวเองให้เป็น... ระบบบันทึกข้อมูลสําหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณ สําหรับการเชื่อมต่อ MCP ของคุณ และสําหรับ skills registries ของคุณ"

ฝ่ายบริหารระบุว่านิยามของ artifact ได้ขยายกว้างขึ้นเมื่อบริษัทต่างๆ นําเครื่องมือ AI, agents และเวิร์กโฟลว์ที่ใช้โมเดลมาใช้ โดยระบุว่าโมเดลมักถูกจัดเก็บในคอนเทนเนอร์และต้องได้รับการเก็บรักษาเพื่อการกํากับดูแลและการย้อนกลับ ซึ่งเพิ่มความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลตามเวลา

ความปลอดภัยในฐานะปัจจัยขับเคลื่อนการเติบโต

ความปลอดภัยเป็นหนึ่งในประเด็นที่ชัดเจนที่สุดในการประชุม JFrog ระบุว่าผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัยของตนกลายเป็นส่วนสําคัญของกระบวนการขาย ไม่ใช่แค่ส่วนเสริม

• 80% ของลูกค้ากลุ่มดีลมูลค่าล้านดอลลาร์ซื้อผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัย
• 40% ของการได้มาซึ่งลูกค้าใหม่รวมความปลอดภัยในดีลเริ่มต้น
• JFrog Curation ถูกอธิบายว่ามีการแข่งขันโดยตรงน้อยมากหรือแทบไม่มีเลย
• การสนทนาด้านความปลอดภัยกําลังนําการสนทนาการขายระดับองค์กร

Grabscheid กล่าวว่าพฤติกรรมของผู้ซื้อเปลี่ยนแปลงไปเมื่องบประมาณของ CIO และ CISO มารวมกัน

"มีการเปลี่ยนแปลงในช่วงที่เรียกได้ว่าสามปีที่ผ่านมา" เขากล่าว "ก่อนหน้านี้มีงบประมาณแยกกันสองส่วน คุณมีงบประมาณ CIO และงบประมาณ CISO ตอนนี้งบประมาณทั้งสองนั้นมารวมกันแล้ว"

เขากล่าวว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวทําให้ JFrog ขาย Platform ที่รวมการจัดการซอฟต์แวร์และความปลอดภัยได้ง่ายขึ้น บริษัทยังระบุว่าเครื่องมือความปลอดภัยขั้นสูงของตนถูกสร้างขึ้นแบบ native ใน Artifactory ในขณะที่คู่แข่งหลายรายพึ่งพาโซลูชันแบบจุดที่ต้องนํามาเชื่อมต่อกัน

ฝ่ายบริหารระบุว่า JFrog Curation ถูกสร้างขึ้นหลังจากที่ลูกค้าเผชิญกับทางเลือกที่ยากลําบาก ได้แก่ อนุญาตทุกอย่างและสแกนในภายหลัง หรือบล็อกทุกอย่างและขอข้อยกเว้น จุดเจ็บปวดของลูกค้านั้นกลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่กว้างขึ้น

AI, OpenAI และการย้ายสู่คลาวด์

JFrog ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการประชุมเพื่อพูดถึงการทํางานร่วมกับ AI labs ชั้นนําและผลกระทบของ AI ต่อการนําคลาวด์มาใช้

• OpenAI ได้รับการยืนยันว่าเป็นลูกค้าหลังจาก 18 เดือนภายใต้ข้อตกลงไม่เปิดเผยข้อมูล
• JFrog ระบุว่ามีความสัมพันธ์เชิงลึกกับ AI laboratories พื้นฐาน
• ช่องโหว่ zero-day ของ Artifactory ถูกค้นพบระหว่างการทดสอบ sandbox ของ OpenAI และได้รับการแก้ไขอย่างรวดเร็ว
• ฝ่ายบริหารระบุว่าเหตุการณ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของการปรับใช้คลาวด์ ซึ่งสามารถนําการอัปเดตไปใช้ได้ทันที

Schreiner กล่าวว่าความสัมพันธ์กับ OpenAI ยืนยันตําแหน่งของ JFrog ในโครงสร้างพื้นฐาน AI เขายังกล่าวว่าบริษัทเป็นหนึ่งในเครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานไม่กี่รายที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึง sandbox ของ foundational lab

ฝ่ายบริหารระบุว่าปัญหาความปลอดภัยที่เกิดขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้อาจกระตุ้นความสนใจในการย้ายสู่คลาวด์อีกครั้ง หลังจากที่ลูกค้าบางรายชะลอการย้ายคลาวด์ขณะประเมินว่า AI เปลี่ยนแปลงความต้องการการปรับใช้อย่างไร ในการตั้งค่าแบบ self-hosted การแพตช์อาจใช้เวลาหลายวัน ในขณะที่ผู้ใช้คลาวด์สามารถรับการอัปเดตได้ทันที

บริษัทระบุว่าความแตกต่างดังกล่าวอาจผลักดันให้ลูกค้าหันมาใช้คลาวด์มากขึ้นในยุค AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความปลอดภัยมีความสําคัญมากขึ้น

แนวโน้มในอนาคต

JFrog ระบุว่าคาดว่าแนวโน้มการใช้งานในปัจจุบันจะยังคงแข็งแกร่งจนถึงสิ้นปี 2024 โดยลูกค้ามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนการใช้งานดังกล่าวเป็นการใช้จ่ายที่มุ่งมั่นสูงขึ้นในรอบงบประมาณปี 2025

• การบริโภคที่สูงกว่าข้อผูกพันขั้นต่ํายังคงอยู่ในระดับสูงมาหลายไตรมาส
• ฝ่ายบริหารคาดว่าระดับเหล่านั้นจะคงอยู่ตลอดช่วงที่เหลือของปี 2024
• การใช้งานที่สูงขึ้นควรได้รับการทําให้เป็นทางการในรูปแบบข้อผูกพันรายปีที่ใหญ่ขึ้นในการต่อสัญญาปี 2025
• JFrog คาดว่าจะมีความ "ยืดหยุ่น" ด้านงบประมาณน้อยลงในปี 2027 เมื่อการใช้จ่าย AI กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น

ฝ่ายบริหารระบุว่าแนวทางของตนได้รับการลดความเสี่ยงโดยเจตนา เนื่องจากดีลขนาดใหญ่และการใช้งานที่สูงกว่าขั้นต่ําอาจทําให้ผลลัพธ์รายไตรมาสไม่สม่ําเสมอ บริษัทระบุว่าช่วงการเติบโตของคลาวด์ 34% ถึง 42% ให้ระดับความเชื่อมั่นขั้นต่ําแก่นักลงทุน พร้อมเปิดโอกาสสําหรับผลลัพธ์ที่ดีกว่าหากโมเมนตัมยังคงดําเนินต่อไป

บริษัทยังระบุว่ารูปแบบการกําหนดราคากําลังเปลี่ยนแปลง การกําหนดราคาแบบต่อที่นั่งแบบดั้งเดิมกําลังถูกแทนที่ด้วยการวัดแบบอิงการบริโภคที่เชื่อมโยงกับการใช้ข้อมูลและเซิร์ฟเวอร์ ในขณะที่ผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัยยังคงใช้การกําหนดราคาแบบต่อนักพัฒนาที่มีส่วนร่วม ฝ่ายบริหารระบุว่าการกําหนดราคาแบบเชิงเส้นจะไม่เหมาะกับการเติบโตแบบทวีคูณของ artifacts ที่สร้างโดย agents และระบบ AI

ไฮไลต์จากช่วงถามตอบ

ระหว่างช่วงถามตอบ ฝ่ายบริหารกลับมาพูดถึงประเด็นหลายประเด็นที่ดําเนินตลอดการนําเสนอ

• AI กําลังเพิ่มจํานวนไบนารีและโมเดลที่บริษัทต่างๆ ต้องจัดเก็บ กํากับดูแล และรักษาความปลอดภัย
• โมเดล ลิงก์ MCP และทักษะถูกปฏิบัติเหมือน artifacts ชั้นหนึ่ง
• JFrog ระบุว่าโมเดลไม่สามารถแทนที่ความจําเป็นของชั้นการกํากับดูแลที่เป็นกลางได้
• บริษัทเชื่อว่าองค์กรต่างๆ จะต้องการระบบกลางหนึ่งระบบเพื่อกํากับดูแลโมเดล AI และ agents หลายรายการ

Schreiner กล่าวว่าแม้ว่า agents จะสร้างซอฟต์แวร์โดยไม่ต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ องค์กรต่างๆ ก็ยังคงต้องการ JFrog เพื่อกํากับดูแลสิ่งที่ agents เหล่านั้นทํา

"เมื่อพวกเขาไม่ต้องการมนุษย์และไม่ต้องการ Git อีกต่อไปเพราะนั่นเป็นแค่สําหรับพวกเรามนุษย์ และพวกเขากําลังสร้างแค่ไบนารี คุณก็ยังต้องการ JFrog เพราะเราควบคุมสิ่งที่ agent กําลังทํา" เขากล่าว

ฝ่ายบริหารยังระบุว่าตลาดกําลังมุ่งสู่การรวม Platform ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์แบบจุดมากขึ้น โดยโต้แย้งว่าบริษัทที่เป็น AI-native และ foundational labs กําลังสร้างแบบแผนสําหรับการนํามาใช้ในองค์กรที่กว้างขึ้น เช่นเดียวกับที่การนํามาใช้ของผู้ผลิตรถยนต์ขนาดใหญ่ในยุคแรกเคยกําหนดรูปแบบสําหรับอุตสาหกรรมที่เหลือ

การวางตําแหน่งในตลาด

JFrog ระบุว่าตําแหน่งการแข่งขันของตนได้รับการเสริมความแข็งแกร่งจากบทบาทในฐานะระบบบันทึกข้อมูลที่เป็นกลางและขนาดของ Platform

• บริษัทระบุว่าโซลูชันแบบจุดมักต้องการให้ลูกค้า "แฮก Artifactory" เพื่อให้ทํางานได้
• การผสานรวมแบบ native ให้ข้อได้เปรียบแก่ JFrog ในด้านขนาดและการกํากับดูแล
• บริษัทระบุว่า curation มีความสําคัญอย่างยิ่งเมื่อองค์กรต่างๆ ดึง third-party models และแพ็กเกจจากแหล่งต่างๆ เช่น PyPI, Go และ npm
• ฝ่ายบริหารระบุว่าความปลอดภัยและการกํากับดูแลไม่สามารถปล่อยให้เป็นหน้าที่ของโมเดลเอง

บริษัทระบุว่าไม่ได้พยายามแข่งขันกับโมเดล AI ในด้านการกํากับดูแล แต่ต้องการคงเป็น Platform ที่บันทึก รักษาความปลอดภัย และแก้ไขซอฟต์แวร์และสินทรัพย์ AI ที่โมเดลเหล่านั้นสร้างขึ้น

สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูบทถอดความฉบับเต็มด้านล่าง

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน