보안, 규제, 데이터 주권 이슈로 클라우드 LLM의 한계가 명확히 드러났습니다. 금융감독원은 금융 데이터의 외부 전송을 엄격히 제한하고, 제조 대기업은 설계 도면과 공정 기술의 유출을 우려하며, 공공기관은 망분리 환경에서 일합니다. 이들에게 클라우드 AI는 사용 자체가 불가능합니다.
"AI를 실험이 아닌 인프라로" 바라보는 기업들의 전략 전환이 시작됐습니다. AI를 일회성 도구가 아니라 ERP, CRM처럼 핵심 업무 시스템으로 정착시키려는 움직임입니다. 그리고 이 전략의 핵심에 온프레미스 LLM 구축이 있습니다.
온프레미스 LLM 구축이 주목받는 이유는 명확합니다. 데이터를 외부로 보내지 않으면서도 AI의 모든 이점을 누릴 수 있고, 기업 환경에 완벽히 맞춤화할 수 있으며, 장기적으로 AI 경쟁력을 내재화할 수 있기 때문입니다.
온프레미스 LLM이란 무엇인가?
온프레미스 LLM의 정의
온프레미스 LLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 기업 내부 서버나 전용 데이터센터에 직접 구축하고 운영하는 방식을 말합니다. 외부 클라우드가 아닌 회사가 직접 소유하고 통제하는 인프라 위에서 AI가 작동합니다.
중요한 것은 단순히 "서버에 AI 모델을 설치하는 것"이 아니라는 점입니다. 온프레미스 LLM 구축은 기업 전용 AI 인프라를 만드는 것입니다. 데이터 연동, 보안 체계, 권한 관리, 업무 시스템 통합이 모두 포함됩니다.
일반 클라우드 LLM과의 구조적 차이
클라우드 LLM은 외부 사업자(OpenAI, Google, Anthropic 등)의 서버에서 AI가 작동합니다. 사용자는 인터넷을 통해 접속하고, 질문과 데이터가 외부로 전송됩니다. 편리하지만 데이터 통제권이 없습니다.
온프레미스 LLM은 회사 내부 서버에서 AI가 작동합니다. 질문, 답변, 데이터 처리가 모두 회사 안에서만 이루어집니다. 외부 전송이 없으므로 데이터 주권을 100% 확보합니다.
기업 전용 AI 인프라로서의 온프레미스 LLM
온프레미스 LLM은 단순한 챗봇이 아닙니다. ERP처럼 기업 업무를 지원하는 핵심 인프라입니다. 사내 문서를 검색하고, ERP 데이터를 조회하며, 보고서를 자동 생성하고, 직원의 질문에 즉시 답변합니다.
기업이 온프레미스 LLM을 구축한다는 것은 "AI를 우리 회사의 자산으로 만든다"는 의미입니다.
클라우드 LLM vs 온프레미스 LLM 비교
구분 | 클라우드 LLM | 온프레미스 LLM |
|---|---|---|
데이터 위치 | 외부 클라우드 서버 | 사내 서버 |
보안 통제 | 제한적 (사업자 의존) | 완전 통제 |
시스템 연동 | 제한적 | 자유로운 연동 |
커스터마이징 | 제한적 | 완전 맞춤화 가능 |
장기 비용 | 사용량 증가 시 폭증 | 안정적 (API 과금 없음) |
규제 대응 | 어려움 | 용이 |
망분리 환경 | 불가능 | 가능 |
핵심 차이는 통제권입니다. 클라우드는 편리하지만 통제권이 없고, 온프레미스는 구축이 복잡하지만 완전한 통제권을 확보합니다.
기업이 온프레미스 LLM 구축을 선택하는 핵심 이유
온프레미스 LLM 구축을 선택하는 기업들의 공통점은 다섯 가지입니다.
데이터 주권 확보
모든 데이터가 사내 서버에만 존재하고, 외부 API 호출이 없으며, 질문·답변·로그가 모두 내부에서 관리됩니다. 데이터의 저장, 활용, 폐기 전 과정을 기업이 직접 통제합니다.
보안 리스크 원천 차단
클라우드 AI는 "암호화되어 있고 학습에 사용하지 않는다"고 약속하지만, 데이터가 외부로 나가는 것 자체가 리스크입니다. 온프레미스는 데이터가 절대 밖으로 나가지 않으므로 유출 위험이 구조적으로 차단됩니다.
규제 및 감사 대응
금융감독원, 개인정보보호위원회, 감사원의 감사에 대응할 수 있는 구조를 확보합니다. 데이터 처리 이력, 접근 로그, 권한 관리 기록을 모두 사내에 보관하고 즉시 제출할 수 있습니다.
사내 시스템과의 완전한 연동
ERP, CRM, MES, SCM, 그룹웨어, 문서관리시스템과 직접 연동합니다. 클라우드 API의 제약 없이 자유롭게 데이터를 주고받고, 기존 시스템 변경 없이 AI 기능을 추가할 수 있습니다.
AI 경쟁력의 내재화
외부 서비스에 의존하지 않고 자체 AI 역량을 구축합니다. 기업 용어, 업무 프로세스, 도메인 지식을 AI가 학습하면서 우리만의 AI 자산이 됩니다. 외부 정책이나 가격 변경에 영향받지 않습니다.
온프레미스 LLM의 주요 특징
완전한 데이터 통제 구조
외부 API 호출이 없는 완전 독립형 AI입니다. 인터넷이 차단된 환경에서도 작동하고, 모든 처리가 내부에서 완결됩니다.
사내 시스템 직접 연동
ERP, CRM, MES, 그룹웨어와 직접 연결됩니다. Text-to-SQL로 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환해 DB를 조회하고, RAG로 사내 문서를 검색해 답변합니다. 단순 챗봇이 아니라 업무 자동화 AI입니다.
기업 맞춤형 모델 튜닝
기업 용어, 도메인 지식, 업무 프로세스를 학습합니다. 사내 매뉴얼, 보고서, 정책을 반영해 기업 전용 AI 비서를 완성합니다. 범용 AI와 달리 우리 회사 상황을 정확히 이해합니다.
폐쇄망·망분리 환경 지원
인터넷 미연결 환경에서도 구동됩니다. 국방, 금융, 공공기관의 망분리 환경에 대응 가능하며, 내부 인증·권한 체계와 연동됩니다.
보안·권한·감사 체계 구축
SSO 연동, 직급·부서별 권한 설정, 프롬프트 로그 관리, 데이터 접근 기록 저장, 관리자 통제 콘솔을 제공합니다. 감사·감독 대응이 가능한 구조입니다.
기업용 온프레미스 LLM 구축 파트너 선택 기준
온프레미스 LLM 구축은 혼자 할 수 없습니다. 적합한 파트너를 선택하는 것이 성공의 절반입니다.
산업별 규제 이해도: 금융, 제조, 공공, 의료 등 각 산업의 규제와 보안 요구사항을 정확히 이해하는 파트너여야 합니다.
보안 아키텍처 설계 역량: 단순히 AI 모델만 제공하는 것이 아니라, 기업 보안 정책에 맞는 전체 아키텍처를 설계할 수 있어야 합니다.
데이터 연동 경험: ERP, MES, CRM 같은 다양한 시스템과의 연동 경험이 풍부해야 합니다. 이론이 아니라 실제 구축 사례가 있어야 합니다.
AI 운영 플랫폼 기술력: 모델뿐 아니라 RAG, Text-to-SQL, 권한 관리, 모니터링 도구를 통합한 플랫폼을 제공할 수 있어야 합니다.
장기 운영 지원 체계: 구축 후 6개월, 1년 뒤에도 지속적으로 성능 개선, 기술 지원, 업데이트를 제공하는 파트너여야 합니다.
디피니트의 다비스(DARVIS)는 이러한 조건을 충족하는 기업용 온프레미스 LLM 플랫폼입니다. 사내 문서 RAG, ERP 연동 Text-to-SQL, AI GUARDIA 보안 시스템을 통합 제공하며, 금융·제조·공공 기관의 구축 경험을 보유하고 있습니다.
온프레미스 LLM 구축의 미래: AI는 기업의 핵심 인프라가 된다
온프레미스 LLM 구축은 단순한 기술 도입이 아닙니다. AI 내재화 전략입니다.
10년 전 모든 기업이 ERP를 도입했듯이, 앞으로 모든 기업이 AI를 인프라로 구축할 것입니다. 차이는 클라우드로 갈지, 온프레미스로 갈지입니다.
보안이 중요한 산업, 데이터가 자산인 기업, 규제가 엄격한 조직은 온프레미스를 선택할 수밖에 없습니다. 그리고 이 선택이 기업 경쟁력의 새로운 기준이 됩니다.
데이터 조회 시간이 2시간에서 10초로 줄어드는 회사와 그렇지 않은 회사, 신입이 업무를 익히는 데 30일 걸리는 회사와 3일 걸리는 회사, AI로 의사결정하는 회사와 감으로 하는 회사. 어느 쪽이 경쟁력이 있을까요?
온프레미스 LLM이 만드는 업무 혁신은 이미 시작됐습니다. 질문은 "할 것인가 말 것인가"가 아니라 "언제 시작할 것인가"입니다.