생성형 AI가 빠르게 확산되면서 기업 내부에서는 현실적인 고민이 생겼습니다.
"AI는 쓰고 싶은데, 우리 회사 데이터는 외부로 나가면 안 됩니다."
ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI가 개인 업무 효율을 크게 높인다는 것은 누구나 압니다. 하지만 기업 입장에서는 다릅니다. 고객 정보, 기술 문서, 재무 데이터, 인사 기록을 외부 클라우드 AI에 입력하는 순간 보안 규정 위반이죠.
개인용·클라우드 기반 LLM은 편리하지만 기업 환경에는 근본적인 한계가 있습니다. 데이터가 외부로 전송되고, 권한 관리가 불가능하며, 감사 추적이 어렵습니다. 금융, 제조, 공공기관처럼 보안 규제가 강한 산업에서는 사용 자체가 불가능한 경우가 많습니다.
기업 환경에서 요구되는 AI의 조건은 명확합니다. 데이터가 외부로 나가지 않고, 부서별·직급별 권한이 작동하며, 기존 시스템과 연동되고, 모든 조회 기록이 추적 가능해야 합니다. 바로 이 조건을 충족하는 것이 기업용 온프레미스 LLM입니다.
기업용 온프레미스 LLM의 정의
온프레미스 LLM이란 무엇일까요? 단순히 "회사 서버에 AI 모델을 설치한다"는 의미가 아닙니다.
기업용 온프레미스 LLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 클라우드가 아닌 기업 내부 인프라(사내 서버, 전용 데이터센터, 프라이빗 클라우드)에 직접 구축·운영하여, 기업 데이터의 외부 반출 없이 업무 자동화·지식 검색·의사결정 지원 등에 활용하는 엔터프라이즈 전용 AI 시스템입니다.
모델 설치만으로는 부족합니다. 기업용 온프레미스 LLM은 네 가지 핵심 요소가 결합되어야 합니다.
사내 인프라 기반 모델 운영
기업 내부 서버(GPU/CPU), 폐쇄망 환경에서 실행됩니다. 인터넷 미연결(에어갭) 또는 제한적 연결만 가능합니다.기업 데이터와의 직접 결합
ERP, CRM, SCM, MES, 그룹웨어, 문서관리시스템과 연동됩니다. 사내 문서, DB, 로그 데이터를 학습하거나 RAG(검색 증강 생성) 방식으로 참조합니다.보안·권한·감사 체계 내장
사용자별 접근 권한(RBAC), 질의·응답 로그 관리, 감사 추적이 기본으로 제공됩니다. 개인정보·기밀정보 비노출 설계가 필수입니다.업무 특화 튜닝
기업 용어, 내부 프로세스, 도메인 지식을 반영합니다. 범용 챗봇이 아니라 "업무형 AI"로 최적화됩니다.
데이터, 질의, 로그가 모두 사내에서 통제되는 구조입니다. 이것이 기업용 온프레미스 LLM의 본질입니다.
클라우드 LLM과 기업용 온프레미스 LLM의 차이
그렇다면 클라우드 LLM과 온프레미스 LLM은 어떤 점에서 차이가 있는 걸까요? 같은 AI 기술이라도 클라우드와 온프레미스는 근본적으로 다릅니다.
1. 데이터 위치
클라우드 LLM: 모든 데이터가 외부 사업자 서버로 전송됩니다. 질문, DB 스키마, 조회 결과가 AWS, Azure, Google Cloud 같은 외부 인프라에서 처리됩니다.
온프레미스 LLM: 데이터가 기업 내부에만 존재합니다. 외부 전송 없이 사내 서버에서 모든 처리가 완결됩니다.
2. 보안·컴플라이언스 통제 범위
클라우드 LLM: 사업자 정책에 의존합니다. 데이터 암호화, 보안 패치, 장애 대응이 사업자 재량입니다.
온프레미스 LLM: 기업이 직접 통제합니다. 망분리, 감사 로그, 접근 권한을 기업 보안 정책에 맞춰 설계합니다.
3. 커스터마이징 가능성
클라우드 LLM: 제한적입니다. API 수준 조정만 가능하고, 모델 구조나 학습 데이터를 바꿀 수 없습니다.
온프레미스 LLM: 매우 높습니다. 기업 용어, 업무 프로세스, 산업 특화 지식을 반영할 수 있습니다.
4. 비용 구조(TCO)
클라우드 LLM: 초기 비용은 낮지만, 사용자 수와 API 호출량에 따라 비용이 폭증합니다. 외부 사업자 요금 정책 변경에 영향받습니다.
온프레미스 LLM: 초기 구축 비용은 높지만, 장기적으로 안정적입니다. 사용자 증가에 따른 추가 비용이 거의 없습니다.
5. 장기 운영 안정성
클라우드 LLM: 외부 사업자 정책, 서비스 중단, 가격 변경 위험이 있습니다.
온프레미스 LLM: 기업이 완전히 통제하므로 장기 안정성이 높습니다.
이것은 단순한 기술 차이가 아닙니다. '개인 생산성 도구' vs '기업 인프라'의 차이입니다. 클라우드 LLM은 편의성이 목표이고, 온프레미스 LLM은 통제가 목표입니다.
기업이 온프레미스 LLM을 선택했을 때의 핵심 장점
기업이 온프레미스 LLM을 선택하는 이유는 "보안이 좋아서"만이 아닙니다. AI를 실제 업무 인프라로 정착시킬 수 있느냐와 직결됩니다.
데이터 주권(Data Sovereignty) 완전 확보
모든 데이터가 사내 인프라 내부에만 존재합니다. 질의(prompt), 응답, 로그, 학습 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 기업이 데이터의 저장·활용·폐기 전 과정을 직접 통제합니다. 재무, 인사, 고객, 기술 자료를 AI에 안심하고 연결할 수 있습니다.
망분리·보안 규제 환경에서도 AI 활용 가능
금융, 공공기관, 대기업은 인터넷이 차단된 망분리 환경에서 일합니다. 개인정보보호법, ISMS, ISO 같은 규제를 준수해야 하고, 데이터 국외 이전이 금지되거나 제한됩니다. 온프레미스 LLM은 이런 환경에서 사실상 유일한 현실적 선택지입니다.
권한 기반 AI 활용 (RBAC)
부서·직급별로 접근 데이터를 차등 적용할 수 있습니다. 같은 질문이라도 권한에 따라 다른 답변을 제공합니다. 재무팀은 손익·원가 데이터를 조회하지만, 일반 직원은 요약 정보만, 외부 협력사는 비식별·제한 데이터만 접근합니다. AI가 "아무나 쓰는 챗봇"이 아니라 통제된 업무 도구가 됩니다.
ERP·CRM·DB 등 내부 시스템과의 직접 연동
ERP, CRM, SCM, MES, 그룹웨어, 전자결재, 문서관리 시스템과 직접 결합됩니다. Text-to-SQL(자연어를 SQL로 변환), RAG(사내 문서 기반 응답), 업무 자동화 Agent로 확장됩니다. "AI에게 물어본다"가 아니라 "AI가 시스템을 대신 다룬다"는 단계로 발전합니다.
신뢰 가능한 AI 응답(출처 기반, 설명 가능성)
참조 데이터 출처가 명확합니다. 어떤 문서, DB를 근거로 답변했는지 추적할 수 있고, 잘못된 답변 발생 시 원인을 분석할 수 있습니다. 임원 보고, 의사결정, 대외 자료 작성에 사용 가능한 수준입니다. "참고용 AI"가 아니라 의사결정 보조 시스템입니다.
장기적 비용 안정성
초기 구축 비용은 높지만, 장기적으로는 사용자 수 증가에 따른 비용 폭증이 없고, API 사용량 기반 과금 리스크가 없으며, 외부 서비스 정책·가격 변경 영향을 받지 않습니다. 중대형 조직일수록 TCO(총소유비용)가 유리합니다.
기업용 온프레미스 LLM 도입 시 반드시 고려해야 할 점
온프레미스 LLM 도입에서 가장 중요한 것은 "기술을 도입했는가"가 아니라 "조직 내에서 실제로 작동하는가"입니다.
"보안만 해결하면 된다"는 오해
온프레미스라고 자동으로 안전한 것은 아닙니다. 내부 사용자 권한 관리가 미흡하면 민감 정보가 프롬프트·로그에 그대로 남고, AI가 권한을 넘는 데이터를 요약·노출할 수 있습니다. 권한 기반 질의/응답 제어(RBAC), 로그 암호화, 개인정보·기밀정보 마스킹 정책이 필수입니다.
인프라 과소·과대 설계 리스크
과소 설계 시 응답 지연, 동시 사용자 처리 실패로 현장 이탈이 발생합니다. 과대 설계 시 GPU 유휴 자원, 불필요한 투자로 내부 반발이 생깁니다. 예상 사용자 수와 업무 빈도 기반 산정, 단계적 확장 구조가 필요합니다.
모델 중심 사고의 한계
"어떤 LLM이 좋은가"에만 집중하고 업무 연결은 나중 문제로 미루면 실패합니다. 중요한 것은 데이터 연결 구조, RAG 품질, Text-to-SQL 정확도, 기존 시스템 연계입니다. 기업용 LLM의 본질은 모델 성능 < 업무 연결력입니다.
데이터 품질 문제를 AI로 덮으려는 시도
사내 문서가 중복되고, 최신/구버전이 혼재하며, DB 스키마가 표준화되지 않았다면 AI가 틀린 답을 "그럴듯하게" 생성합니다. 신뢰가 붕괴되고 사용이 중단됩니다. 핵심 데이터부터 정비하고, 업무 단위별로 데이터를 큐레이션해야 합니다.
운영 주체 부재
구축은 외부 업체가 하고 운영 책임자는 없으면 문제 발생 시 서로 떠넘깁니다. AI 오너십 명확화, 모델·데이터·권한 변경 프로세스, 장애·오류 대응 체계가 필요합니다. 온프레미스 LLM은 프로젝트가 아니라 '시스템 운영'입니다.
현업과 분리된 IT 주도 도입
"써보세요"라고만 안내하고 업무 용어와 맞지 않는 응답을 제공하면 아무도 사용하지 않습니다. 현업 참여 기반 유스케이스 정의, 질문 예시 제공, 업무 플로우 안에 AI를 자연스럽게 삽입해야 합니다.
ROI 정의 없는 도입의 위험성
"일단 도입"하면 성과가 불명확하고, 예산 방어에 실패하며, 다음 단계 확장이 불가능합니다. 무엇이 얼마나 줄어드는지, 어떤 업무가 빨라지는지, 사람이 안 해도 되는 일이 무엇인지 정량·정성 KPI를 동시에 설정해야 합니다.
기업 환경에 적합한 온프레미스 LLM의 사례
이러한 요구를 충족하기 위해 등장한 기업용 AI 플랫폼들이 있습니다. 내부 데이터 통합, 권한 제어, 온프레미스 운영이 가능한 구조가 필요하다는 시장의 요구에 대한 응답입니다.
디피니트의 다비스(DARVIS)는 이런 흐름 속에서 기업용 온프레미스 LLM의 요건을 충족하는 사례 중 하나입니다.
다비스(DARVIS)는 기업 내부 데이터를 자연어로 연결하는 실행형 AI 플랫폼입니다. 온프레미스 및 망분리 환경을 지원하며, 데이터가 외부로 나가지 않습니다. RAG 기반으로 사내 문서를 근거로 답변하고, Text-to-SQL로 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환해 기업 DB를 조회합니다.
실제 도입 사례에서 조회 시간이 2시간에서 10초로 단축되고, 문서 검색 정확도가 96% 이상 달성됐다는 보고가 있습니다. 부서·직급 기반 접근 권한 제어와 모든 질의/조회 로그 기록 기능으로 금융·공공·대기업 등 보안 규제를 준수합니다.
ERP, MES, CRM 같은 기업 내부 핵심 시스템과 직접 연동하여 자연어 질의 하나로 여러 시스템의 데이터를 통합 조회할 수 있는 구조이기도 하죠.
기업용 LLM 도입의 본질
중요한 것은 "AI를 쓰는가"가 아니라 "우리 조직 안에서 신뢰 가능한 방식으로 작동하는가"입니다.
기업용 온프레미스 LLM은 기술 트렌드가 아닙니다. AI를 기업 자산으로 만드는 전략입니다. 데이터가 안전하게 보호되고, 권한이 통제되며, 실제 업무와 연결되고, 장기적으로 운영 가능한 구조여야 합니다.
클라우드 LLM이 편리하다고 해서 모든 기업에 맞는 것은 아닙니다. 보안 규제가 강한 산업, 내부 데이터 활용이 핵심인 조직, 망분리 환경에서 일하는 기업은 온프레미스 LLM이 거의 유일한 선택지입니다.
가장 똑똑한 AI가 아니라, 우리 기업 환경에 맞는 AI를 선택하세요. 그것이 기업용 온프레미스 LLM 도입 성공의 첫걸음입니다.