데이터를 외부로 보내지 않고 AI를 도입할 수 있는가?

On-Premise는 AI 시스템을 외부 클라우드가 아닌 기업이나 기관의 내부 서버에 구축하는 방식입니다. sLM은 특정 업무와 도메인에 맞게 경량화한 소형 언어모델로, 내부망이나 전용 인프라에서 독립적으로 운영할 수 있습니다.

개인정보, 기술자료, 영업기밀, 연구데이터와 행정정보처럼 외부 전송이 어려운 데이터를 다루는 기업·공공기관에 적합합니다. 금융, 의료, 제조, 연구기관, 공공기관과 폐쇄망 환경에서도 활용할 수 있습니다.

가능합니다. 내부 서버, 로컬 데이터베이스와 sLM을 활용하여 외부 인터넷 연결이 제한된 내부망이나 폐쇄망 환경에서도 운영할 수 있습니다. 다만 필요한 모델, 데이터와 시스템 구성은 구축 전에 내부망 환경에 맞게 준비해야 합니다.

On-Premise·sLM 구조에서는 내부 데이터가 외부 공개형 AI 서비스로 전송되지 않도록 설계할 수 있습니다. 모델 호출, 문서 검색과 데이터 처리를 내부 인프라에서 수행하여 데이터 통제권을 확보합니다.

가능합니다. 사내 문서, 파일서버, ERP, CRM, 그룹웨어, 데이터베이스와 업무포털을 RAG·벡터 검색 기반으로 연결할 수 있습니다. 사용자 권한에 따라 검색 가능한 문서와 답변 범위를 구분할 수 있습니다.

범용 지식과 복잡한 추론에서는 대형 모델이 유리할 수 있지만, 특정 산업과 업무에 최적화된 sLM은 제한된 범위에서 더 빠르고 효율적으로 운영할 수 있습니다. 예진은 필요에 따라 sLM, 국내외 LLM과 RAG를 조합하여 성능과 비용의 균형을 설계합니다.

사용자 수, 모델 크기, 응답속도, 동시접속, 처리 데이터와 보안등급을 기준으로 CPU, GPU, VRAM, 메모리와 저장장치를 산정합니다. 기존 장비 활용 가능성을 검토하고, 필요 시 전용 GPU 서버 구성을 제안합니다.

단일 업무 PoC는 통상 약 4~8주, 내부 문서 기반 RAG 구축은 약 2~4개월, 다수 업무시스템과 연동하는 전사형 On-Premise 구축은 약 4~6개월 이상 소요될 수 있습니다. 정확한 일정은 데이터, 인프라와 보안요건 분석 후 산정합니다.

지원합니다. 모델 성능 모니터링, 데이터 갱신, 사용자·권한 관리, 로그 점검, 보안패치, 장애 대응, 백업·복구, GPU 자원관리와 비용·성능 최적화를 지속적으로 지원합니다.

빠른 도입과 높은 확장성이 중요하면 클라우드가 적합하고, 데이터 통제와 내부망 보안이 우선이면 On-Premise가 적합합니다. 두 방식을 결합한 Private Cloud 또는 Hybrid 구조도 가능하며, 업무 중요도와 보안정책에 따라 최적의 방식을 제안합니다.