로컬 AI · 온프레미스 AI 구축
AI를 빌려 쓰는 것을 넘어, 우리만의 AI 환경을 구축합니다.
기업의 데이터와 업무 환경에 맞는 AI를 설계하고 구축합니다.
외부 AI 서비스에 대한 의존도를 줄이고 싶다면, 사내 문서를 AI와 연결하고 싶다면, 반복적인 업무를 AI로 자동화하고 싶다면 이제 우리 기업의 환경에 맞는 AI를 구축할 수 있습니다.
하드웨어 선정부터 AI 모델 설치, 성능 최적화, RAG 구축, 기존 시스템 연동까지. AI를 실제 업무에 활용할 수 있도록 도입 전 과정에 필요한 기술을 지원합니다.
01. 우리 회사만의 AI가 필요한 이유
AI는 빠르게 발전하고 있지만, 모든 기업이 동일한 방식으로 AI를 활용할 수 있는 것은 아닙니다.
외부 AI 서비스를 이용하면 별도의 인프라 구축 없이 편리하게 시작할 수 있습니다. 그러나 기업의 업무에 따라 데이터 처리 정책, 지속적인 이용 비용, 외부 서비스 의존성, 시스템 연동 등의 문제를 함께 고려해야 합니다.
로컬 AI와 온프레미스 AI는 이러한 요구에 대응할 수 있는 선택지입니다. 기업이 직접 관리하는 PC나 서버에서 AI 모델을 실행하고, 내부 데이터와 업무 시스템을 연결해 조직에 맞는 AI 환경을 구축할 수 있습니다.
데이터 통제
기업의 정책에 따라 내부 환경에서 AI를 운영하고, 민감한 데이터의 외부 전송을 최소화하거나 제한할 수 있습니다.
유연한 운영
업무 목적에 맞는 AI 모델을 선택하고, 필요에 따라 변경하거나 여러 모델을 함께 운영할 수 있습니다.
비용 구조 최적화
사용량에 따른 API 비용과 자체 인프라의 초기 투자비, 전력 및 유지관리 비용을 비교해 업무에 적합한 운영 방식을 설계합니다.
업무 환경과의 통합
사내 문서, 데이터베이스, 업무 프로그램과 AI를 연결해 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있도록 확장합니다.
02. 로컬 AI와 온프레미스 AI란?
로컬 AI는 PC나 워크스테이션 등 사용자가 관리하는 장치에서 AI 모델을 직접 실행하는 방식을 의미합니다.
온프레미스 AI는 기업이 자체적으로 관리하는 서버나 데이터센터 등에 AI 실행 환경을 구축하고 운영하는 방식입니다.
두 방식 모두 자체적으로 관리하는 AI 환경을 구축하는 데 활용할 수 있으며, 실제 구성은 업무 규모와 보안 요구사항에 따라 달라집니다.
로컬 AI
개인용 PC 또는 워크스테이션에서 AI 모델을 실행합니다. 개발 보조, 문서 요약, 개인 업무 지원, 소규모 실험 환경 등에 적합합니다.
온프레미스 AI
사내 서버에 AI 모델과 관련 서비스를 구축해 여러 사용자와 업무 시스템이 함께 이용하도록 구성합니다. 조직 단위의 지식 검색, 사내 AI 서비스, 내부 시스템 연동 등에 활용할 수 있습니다.
하이브리드 AI
로컬 모델과 외부 AI API를 함께 활용합니다. 데이터 민감도와 업무 특성에 따라 처리 방식을 구분하고, 외부 모델의 성능과 자체 운영 환경의 통제력을 조합할 수 있습니다.
어떤 방식이든 중요한 것은 최신 장비나 가장 큰 모델을 선택하는 것이 아닙니다. 실제 업무에 필요한 성능과 비용, 보안, 운영 편의성을 종합적으로 고려하는 것입니다.
03. 로컬 AI 구축 및 컨설팅 서비스
AI 하드웨어 및 인프라 컨설팅
AI 모델을 원활하게 운영하기 위해서는 업무 목적에 맞는 하드웨어 선정이 중요합니다. 모델의 크기와 양자화 방식, 필요한 컨텍스트 길이, 동시 사용자 수, 응답 속도 등의 조건을 검토해 적합한 시스템을 제안합니다.
- GPU 및 VRAM 용량 검토
- 시스템 메모리와 저장장치 구성
- PC, 워크스테이션, 서버 사양 컨설팅
- 전력, 발열, 공간 및 운영 환경 검토
- 기존 보유 장비의 활용 가능성 분석
- 예산에 따른 단계별 구축 방안 제안
불필요하게 고가의 장비를 구매하기보다, 목표로 하는 업무를 수행할 수 있는 현실적인 구성을 찾는 데 집중합니다.
로컬 LLM 설치 및 최적화
오픈 웨이트 모델을 포함한 다양한 AI 모델을 검토하고, 운영 환경에 적합한 모델과 실행 프레임워크를 구성합니다.
- 업무 목적에 맞는 AI 모델 선정
- Ollama, vLLM 등 모델 실행 환경 구축
- 모델 다운로드 및 추론 환경 구성
- 양자화 모델을 활용한 메모리 최적화
- 추론 속도와 응답 품질 검증
- 모델 교체 및 버전 관리 방안 수립
- 필요에 따른 API 서비스 구성
모델의 성능은 장비뿐 아니라 모델 종류, 설정, 입력 데이터, 동시 요청 수 등에 따라 달라집니다. 실제 사용 환경을 기준으로 검증하고 최적화합니다.
RAG 기반 사내 지식 AI
기업이 보유한 문서와 업무 자료를 AI에 연결해 사내 지식 검색 및 질의응답 시스템을 구축합니다.
- 사내 문서 수집 및 전처리
- 문서 청킹 및 임베딩 파이프라인 구성
- 벡터 데이터베이스 기반 검색 환경 구축
- 관련 문서를 활용한 AI 답변 생성
- 원문 및 답변 근거 제공
- 데이터 변경에 따른 색인 갱신
- 문서 접근 권한 및 검색 범위 설계
기존에 축적된 문서를 활용하므로 모든 정보를 모델에 다시 학습시키는 방식 대신, 필요한 정보를 검색해 답변에 활용하는 구조를 만들 수 있습니다.
AI 업무 자동화 및 에이전트 구축
AI가 정보를 제공하는 데서 나아가, 업무 도구와 시스템을 활용할 수 있도록 구성합니다.
- 문서 요약 및 보고서 작성 자동화
- 데이터 조회 및 결과 분석
- 사내 시스템 및 API 연동
- MCP 기반 도구 연결
- 반복적인 업무 절차 자동화
- AI 작업 권한과 승인 절차 설계
- 작업 결과 기록 및 오류 처리
업무의 특성과 위험 수준에 따라 AI가 직접 수행할 작업과 담당자의 승인이 필요한 작업을 구분해 통제 가능한 자동화 환경을 설계합니다.
보안 및 운영 환경 구성
자체 환경에서 AI를 운영하더라도 별도의 보안 설계는 필요합니다. AI 모델과 관련 서비스에 대한 접근 권한, 데이터 저장 위치, 외부 통신 정책, 작업 기록 등을 검토해 운영 환경에 적합한 보안 구성을 지원합니다.
- 내부망 및 제한된 네트워크 환경 구성
- AI 서비스 접근 인증 및 권한 관리
- 데이터 저장 및 외부 통신 정책 검토
- 모델과 소프트웨어 버전 관리
- 운영 로그 및 장애 대응 체계 구성
- 폐쇄망 환경의 설치 및 업데이트 방안 검토
04. 로컬 AI로 가능한 업무
사내 문서 검색 및 질의응답
업무 매뉴얼, 기술 문서, 제품 자료, 내부 규정 등을 검색하고 관련 내용을 바탕으로 답변을 제공합니다.
문서 분석 및 보고서 작성
긴 문서를 요약하고, 여러 자료의 내용을 비교하며, 정해진 형식의 보고서 초안을 작성하도록 지원합니다.
개발 및 기술 지원
소스 코드 분석, 코드 작성 보조, 오류 원인 탐색, 기술 문서 검색 등 개발 업무를 지원합니다. 실제 활용 범위는 모델의 코딩 능력과 개발 환경에 따라 달라집니다.
내부 데이터 분석
데이터베이스나 업무 시스템과 연결해 필요한 정보를 조회하고, 분석 결과를 요약하거나 자연어로 설명하도록 구성할 수 있습니다.
반복 업무 자동화
정해진 절차에 따라 자료를 수집하고, 내용을 분석하며, 문서를 작성하거나 업무 시스템에 결과를 전달하는 자동화 흐름을 구축할 수 있습니다.
사내 AI 서비스 운영
내부 직원이 웹 브라우저나 업무 프로그램을 통해 공통 AI 서비스를 이용하도록 구성할 수 있습니다. 사용자별 권한과 데이터 접근 범위를 적절하게 설계하는 것이 중요합니다.
05. 기업 환경에 맞는 다양한 구축 방식
개인 PC 및 개발 환경
로컬 AI를 처음 도입하거나 특정 업무의 활용 가능성을 검증하려는 경우 적합합니다.
GPU 워크스테이션
개발, 문서 분석, 모델 실험 등 비교적 높은 연산 성능이 필요한 업무에 활용할 수 있습니다.
사내 AI 서버
여러 직원이 공통 AI 서비스를 사용하거나 RAG, 업무 시스템 연동 등을 운영하는 환경에 적합합니다.
폐쇄망 및 제한된 네트워크
외부 통신이 제한된 환경에서 AI를 운영해야 하는 경우, 모델 반입과 업데이트, 의존성 패키지, 데이터 이동 및 관리 절차까지 고려해 구축합니다.
하이브리드 AI 환경
일부 업무는 자체 모델로 처리하고, 필요한 경우 승인된 외부 AI API를 이용하도록 구성합니다. 외부 전송이 허용되는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 명확하게 구분하는 정책이 필요합니다.
06. 어떤 장비가 필요할까요?
로컬 AI 구축에 반드시 고가의 GPU 서버가 필요한 것은 아닙니다.
간단한 업무 지원이나 소형 모델 테스트는 기존 PC 또는 비교적 낮은 사양의 시스템으로 시작할 수 있습니다. 반면 큰 모델을 사용하거나 긴 문서를 처리하고 여러 사용자가 동시에 접속하는 환경에서는 더 많은 메모리와 연산 자원이 필요할 수 있습니다.
장비를 선택할 때는 다음 조건을 함께 검토합니다.
무조건 최고 사양을 선택하기보다는 필요한 업무를 기준으로 최소 구성부터 확장 가능한 구성까지 비교해 도입 비용을 최적화합니다.
07. 구축은 이렇게 진행됩니다
요구사항 분석
AI를 도입하려는 목적, 주요 업무, 데이터 종류, 보안 정책 및 예산을 확인합니다.
기술 검토 및 설계
적합한 모델, 하드웨어, 실행 프레임워크, 데이터 처리 방식 및 시스템 연동 구조를 설계합니다.
환경 구축
선정된 하드웨어와 소프트웨어를 설치하고 모델 실행 환경 및 필요한 응용 서비스를 구성합니다.
실무 검증 및 최적화
실제 업무 시나리오를 바탕으로 응답 품질, 처리 속도, 메모리 사용량 및 운영 안정성을 검증합니다.
운영 및 확장
운영 가이드와 관리 방안을 마련하고, 필요에 따라 RAG, 업무 자동화, 추가 모델 및 사용자 확장을 지원합니다.
08. 자주 묻는 질문
자체 환경에서 모델 추론을 수행하도록 구성하면 입력 데이터가 외부 AI 서비스로 전송되지 않도록 설계할 수 있습니다. 다만 응용 프로그램의 외부 API 호출, 원격 접속, 업데이트 및 텔레메트리 등도 함께 점검해야 합니다. 실제 데이터 보호 수준은 전체 시스템 구성에 따라 달라집니다.
우리 회사에 맞는 AI,
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필요한 것은 가장 큰 모델이나 가장 비싼 장비가 아닙니다. 우리 회사의 업무와 예산, 보안 요구사항에 맞는 AI 환경입니다.
로컬 AI 도입 검토부터 하드웨어 선정, 모델 구축, RAG 및 업무 시스템 연동까지 현실적인 도입 방안을 제안합니다.