사내 AI 도입, 온프레미스AI와 클라우드AI 무엇이 다를까?

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI가 일상화되면서 개인 업무 효율은 크게 높아졌습니다. 하지만 기업 입장에서는 다른 고민이 생겼습니다.

"직원들이 회사 자료를 외부 AI에 입력하고 있는데 괜찮을까?"
"고객 정보, 기술 문서를 ChatGPT에 넣으면 보안 규정 위반 아닐까?"
"우리 회사만의 데이터로 작동하는 AI는 없을까?"

외부 AI 사용이 확산되면서 동시에 정보 유출에 대한 우려도 커졌습니다. 실제로 삼성전자는 2023년 5월 직원이 생성형 AI에 소스코드를 입력한 사건 이후 전사적으로 외부 AI 사용을 금지했습니다.

기업들은 이제 "우리 회사 안에서만 쓰는 AI"를 원합니다. 내부 문서, ERP 시스템, 고객 데이터를 AI가 안전하게 활용하면서도 외부로 나가지 않는 구조 말입니다.

이 과정에서 자연스럽게 등장하는 선택지가 온프레미스AI와 클라우드AI입니다.

사내 AI를 알아보다 보면 반드시 갈리는 선택지: 온프레미스AI와 클라우드AI

사내 AI 솔루션을 검토할 때 많은 사람들이 AI의 성능이나 기능을 먼저 봅니다. "얼마나 똑똑한가?", "무엇을 할 수 있는가?"를 물어봅니다.

하지만 실제로 더 중요한 것은 어디서, 어떻게 운영되는가입니다.

같은 AI 기능이라도 클라우드에서 작동하는지, 회사 내부에서 작동하는지에 따라 보안, 비용, 도입 난이도, 규제 준수 가능성이 완전히 달라집니다.

사내 AI는 기능보다 운영 방식에서 크게 나뉩니다. 그렇기 때문에 온프레미스AI와 클라우드AI의 차이를 명확히 알고 판단하는 것이 중요합니다.

클라우드AI란 무엇인가

클라우드AI의 정의

클라우드AI는 외부 클라우드 서버에서 AI 모델을 운영하고, 사용자는 인터넷을 통해 접속해 사용하는 방식입니다. ChatGPT, Claude, Gemini가 대표적인 클라우드AI입니다.

기업용 클라우드AI도 같은 원리로 작동합니다. AI 모델과 데이터 처리가 AWS, Azure, Google Cloud 같은 외부 클라우드 사업자의 서버에서 이루어집니다.

클라우드AI는 어떻게 운영되는가

클라우드AI의 작동 흐름은 다음과 같습니다.

1. 사용자가 질문 입력
   웹 브라우저나 앱에서 "3분기 매출 분석해줘"라고 입력

2. 데이터가 외부 서버로 전송
   입력한 질문과 필요 시 첨부한 문서가 인터넷을 통해 클라우드 서버로 전송

3. AI가 처리
   클라우드 사업자의 서버에서 AI 모델이 답변 생성

4. 결과가 반환
   생성된 답변이 다시 인터넷을 통해 사용자에게 전달

이 모든 과정이 외부 클라우드 사업자의 인프라와 정책에 의존합니다.

클라우드AI의 장단점

클라우드 AI의 장점으로는 빠른 도입, 적은 초기 비용, 높은 확장성과 유연성이 있습니다.

• 빠른 도입
  회원가입하고 결제하면 바로 사용할 수 있습니다. 서버 구축이나 설치가 필요 없어 며칠이면 전 직원이 사용 가능합니다.

• 초기 비용 부담이 적음
  서버, 장비를 구매할 필요가 없습니다. 월 구독료만 내면 되고, 사용자 수에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다.

• 확장성과 유연성이 높음
  사용자가 갑자기 늘어나도 자동으로 서버 용량이 확장됩니다. 글로벌 접속, 원격 근무에도 제약이 없습니다.

반면 단점도 존재합니다. 사내 데이터 외부 전송 구조에 대한 내용, 규제 환경에서의 제약, 마지막으로 높은 이슈 발생 가능성입니다.

• 사내 데이터 외부 전송 구조
  질문과 문서가 외부 서버로 전송됩니다. 암호화되어 있고 사업자가 학습에 사용하지 않는다고 해도, 데이터가 회사 밖으로 나가는 것 자체가 문제입니다.

• 망분리·보안 규제 환경에서는 사용 제약
  금융, 공공기관, 제조업체 중 인터넷이 차단된 망분리 환경에서 일하는 조직은 클라우드AI를 아예 사용할 수 없습니다.

• 감사·컴플라이언스 이슈 발생 가능
  개인정보보호법, 금융 보안 규정을 준수해야 하는 조직은 데이터 외부 전송 자체가 규정 위반 위험입니다. 감사 시 설명하기 어렵습니다.

온프레미스AI란 무엇인가

온프레미스AI의 정의

온프레미스AI는 AI 시스템과 LLM(대규모 언어모델)을 사내 서버 또는 전용 환경에 직접 구축하는 방식입니다. AI 모델, 데이터, 처리 과정이 모두 기업 내부에서 이루어집니다.

"우리 회사 건물 안에 ChatGPT 서버를 직접 설치하고, 모든 데이터 처리를 내부에서만 한다"고 이해하면 됩니다.

온프레미스AI는 어떻게 운영되는가

온프레미스AI의 작동 흐름은 다음과 같습니다.

1. 내부 서버에 AI 설치
   회사 전산실이나 데이터센터에 AI 모델과 시스템을 직접 구축

2. 내부 네트워크 기반 접근
   직원들은 사내망이나 VPN을 통해서만 접속. 인터넷 연결 불필요

3. 사내 시스템과 연동
   ERP, 그룹웨어, 문서 관리 시스템과 직접 연결되어 실시간 데이터 활용

4. 모든 처리가 내부에서 완결
   질문 입력부터 AI 처리, 답변 생성까지 전 과정이 회사 내부에서만 이루어짐

외부 인터넷과 완전히 분리된 환경에서도 운영 가능합니다.

온프레미스AI의 장단점

온프리메스 AI의 장점은 데이터를 안전하게 지킬 수 있기 때문에 보안, 통제, 감사 대응에 유리하며, 맞춤형 AI 설계가 가능하다는 점이 있습니다.

• 데이터 외부 반출 없음
  질문, 문서, 답변이 모두 회사 안에서만 처리됩니다. 데이터 유출 위험이 원천 차단됩니다.

• 보안·통제·감사 대응에 유리
  망분리 환경 지원, 부서별 접근 권한 설정, 조회 기록 감사 로그가 기본으로 제공됩니다. 금융감독원, 감사원 감사에 대응 가능합니다.

• 기업 환경에 맞춘 맞춤형 AI 설계 가능
  우리 회사의 전문 용어, KPI, 업무 프로세스를 AI가 학습합니다. ERP, MES 같은 레거시 시스템과도 깊이 연동됩니다.

반면 단점으로는 상대적으로 클라우드 AI보다 높은 구축 비용과 높은 기술이 요구된다는 점, 그리고 제공 가능한 업체 수가 제한적이라는 것을 들 수 있습니다.

• 초기 구축 난이도와 비용
  서버, 장비 구매 또는 임대 비용이 듭니다. 설치와 설정에 시간이 걸리고, 전문 인력이 필요합니다.

• 운영·연동에 대한 높은 기술 요구
  패치, 업그레이드, 백업, 장애 대응을 직접 해야 합니다. 기존 시스템과 연동하는 것도 기술적으로 까다롭습니다.

• 제공 가능한 업체 수가 제한적
  대부분의 AI 스타트업은 클라우드만 제공합니다. 온프레미스AI를 구축할 수 있는 업체는 매우 적습니다.

온프레미스AI가 기술적으로 더 어려운가요?

많은 AI 업체가 클라우드만 제공하고 온프레미스는 제공하지 않는 이유가 있습니다. 온프레미스AI는 기술적으로 훨씬 어렵기 때문입니다. 어려운 이유는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 기업마다 다른 IT 인프라 환경

클라우드는 AI 업체가 통제하는 표준화된 환경입니다. 하지만 온프레미스는 고객사마다 환경이 완전히 다릅니다.

• A사는 SAP ERP를 쓰고, B사는 국산 ERP를 씁니다

• C사는 Windows 서버, D사는 Linux 서버를 씁니다

• E사는 망분리가 있고, F사는 VPN 접속만 허용합니다

매 프로젝트가 새로운 문제입니다. 표준화된 패키지를 파는 것이 아니라 고객 환경에 맞춰 커스터마이징해야 합니다.

2. 망분리, 보안 정책, 레거시 시스템 대응 필요

금융기관은 인터넷이 차단된 망분리 환경에서 일합니다. 공공기관은 엄격한 보안 승인 절차가 있습니다. 제조업체는 20년 된 MES 시스템과 연동해야 합니다.

이런 환경에서 AI를 구축하려면 네트워크, 보안, 시스템 통합 역량이 모두 필요합니다. 단순히 AI 모델만 개발해서는 안 됩니다.

3. 단순 AI 개발이 아닌 시스템 통합 역량 요구

온프레미스AI는 "AI를 만드는 것"보다 "AI를 사내에 안착시키는 것"이 핵심입니다.

• 기존 시스템과 충돌 없이 연동

• 보안 정책 준수

• 직원들이 실제로 사용하는 구조 설계

• 장애 발생 시 즉시 대응 가능한 운영 체계

이것은 AI 기술력만으로는 불가능합니다. 기업 IT 인프라 전반을 이해하는 시스템 통합(SI) 역량이 필요합니다.

온프레미스AI를 찾는 기업이 늘고 있는 이유

상대적으로 초기 비용이 저렴하고 도입이 쉽기에 클라우드AI가 편리할 것 같지만, 모든 기업이 사용할 수 있는 것은 아닙니다. ‘꼭 온프레미스 AI여야 합니다.’ 라고 외치는 기업들도 있죠.

• 외부 AI 사용이 부담스러운 기업

고객 정보, 기술 문서, 경영 데이터를 다루는 기업은 데이터 외부 전송 자체가 리스크입니다. 편리함보다 안전이 우선입니다.

• 내부 데이터 활용이 핵심 경쟁력인 조직

AI의 진짜 가치는 우리 회사 데이터를 활용할 때 나옵니다. 사내 ERP, 고객 DB, 품질 데이터를 AI가 학습하고 분석해야 실제 업무에 도움이 됩니다.

• 공공기관, 금융권, 제조·중견기업 중심

망분리 환경, 보안 규제, 개인정보보호법 준수가 필수인 조직은 온프레미스AI가 거의 유일한 선택지입니다.

대표적인 온프레미스 AI 업체-디피니트 다비스(DARVIS)

디피니트는 다비스(DARVIS)를 설계할 때 온프레미스AI를 기본 전제로 삼았습니다.

사내 데이터 보호를 전제로 한 구조

다비스(DARVIS)는 처음부터 "데이터가 외부로 나가지 않는다"는 원칙으로 설계됐습니다. 회사 내부 서버에 설치되고, 모든 데이터 처리가 내부망에서만 이루어집니다.

망분리·보안 환경을 고려한 설계

인터넷이 차단된 금융기관, 공공기관 환경에서도 100% 작동합니다. 외부 API 호출 없이 독립적으로 운영되며, AI GUARDIA 보안 시스템이 민감한 질문을 자동 차단합니다.

기존 시스템과 연동 가능한 사내 AI LLM

SAP, Oracle, 국산 ERP 등 다양한 시스템과 연동됩니다. 20년 된 레거시 시스템도 API나 DB 연결 방식으로 통합할 수 있습니다. 시스템 교체 없이 AI 기능만 추가하는 방식입니다.

온프레미스AI를 찾는 기업에게 현실적인 선택지

대부분의 AI 스타트업은 클라우드만 제공합니다. 다비스(DARVIS)는 온프레미스와 클라우드 방식을 모두 제공할 수 있는 희소한 기업용 AI 플랫폼입니다. 보안이 중요한 조직에게는 온프레미스로, 빠른 도입이 필요한 조직에게는 클라우드로, 그리고 두 가지를 섞은 하이브리드 방식도 가능합니다.

사내 AI 선택의 기준은 '유행'이 아니라 '환경 적합성'

모든 기업에 클라우드AI가 정답은 아닙니다. 모든 기업에 온프레미스AI가 필요한 것도 아닙니다. 중요한 것은 우리 회사의 데이터, 보안, 운영 환경입니다.

스타트업이나 마케팅팀은 클라우드AI가 적합합니다. 빠르게 실험하고 확장할 수 있습니다.

금융, 공공기관, 대기업 제조사는 온프레미스AI가 필수입니다. 보안과 규제를 지키면서 사내 데이터를 안전하게 활용할 수 있습니다.

중견기업은 하이브리드가 현실적입니다. 민감한 데이터는 온프레미스로 보호하고, 일반 업무는 클라우드로 유연하게 처리합니다.

가장 화려한 AI가 아니라, 우리 환경에 맞는 AI를 선택하세요. 그것이 사내 AI 도입 성공의 첫걸음입니다.