귀사 기밀 데이터로
안전하게 학습하는 AI
사내 문서, 고객 기록, 독자적인 노하우로 귀사의 비즈니스를 제대로 이해하는 AI를 학습시킵니다. 데이터는 공용 인터넷이나 외부 서비스에 단 한 번도 노출되지 않습니다.
퍼블릭 AI 서비스가 위험한 이유
데이터 유출 위험
직원이 ChatGPT, Claude 같은 퍼블릭 AI 서비스에 회사 데이터를 입력하면, 그 정보가 향후 모델 학습에 쓰일 수 있습니다. 귀사의 기밀 전략, 고객 목록, 재무 데이터, 영업 비밀이 경쟁사도 쓰는 모델의 일부가 될 수 있다는 뜻입니다. Samsung, Apple, JPMorgan이 모두 이런 이유로 직원의 퍼블릭 AI 사용을 금지했습니다.
컴플라이언스 위반
고객 개인식별정보(PII), 의료 기록, 금융 데이터를 외부 AI 서비스로 전송하면 GDPR, HIPAA, PDPA, SOC2 및 업계 규정을 위반할 수 있습니다.
뻔한 답변
퍼블릭 모델은 귀사의 제품, 프로세스, 용어를 모릅니다. 일반적인 답변만 내놓기 때문에 사람이 일일이 고쳐야 합니다.
외부 API 의존
외부 API에 의존하면 장애, 호출 한도, 가격 변경을 통제할 수 없습니다. 핵심 업무 기능이 외부 서비스에 좌우되어서는 안 됩니다.
눈덩이처럼 불어나는 비용
엔터프라이즈 규모에서는 API 사용료가 빠르게 불어납니다. 프라이빗으로 배포한 모델은 토큰당 과금 없이 인프라 비용을 예측할 수 있습니다.
⚡ 빠른 견적 요청
프로젝트 내용을 알려 주시면 24시간 이내에 답변드리겠습니다.
귀사 안에서만 작동하는 AI
AI 모델의 배포와 파인튜닝을 모두 귀사 인프라 안에서 진행합니다. 데이터는 귀사 네트워크 밖으로 나가지 않습니다.
온프레미스 배포
귀사 서버에 AI 인프라를 설치하고 구성합니다. 데이터 처리, 학습, 추론이 모두 귀사 데이터센터 안에서 이루어지며, 클라우드 연결이 필요 없습니다.
에어갭 시스템
보안이 가장 민감한 환경에는 네트워크 연결이 전혀 없는 완전 격리 시스템을 구축합니다. 데이터는 보안 물리 매체로만 옮깁니다. 국방, 정부, 고보안 금융기관에서 사용하는 방식입니다.
필요한 보안 수준을 선택하세요
| 항목 | 프라이빗 VPC | 온프레미스 | 에어갭 |
|---|---|---|---|
| 데이터의 네트워크 외부 반출 | 없음 (격리된 VPC) | 없음 | 없음 |
| 인터넷 연결 | 아웃바운드 제한 | 선택 사항 | 없음 (물리적 격리) |
| 하드웨어 위치 | 클라우드 사업자 데이터센터 | 귀사 시설 | 귀사 보안 시설 |
| 구축 기간 | 1~2주 | 3~4주 | 4~6주 |
| 컴플라이언스 수준 | SOC2, GDPR, PDPA | + HIPAA, PCI DSS | + 정부, 국방 |
| 시작 가격 | 월 $8,000 | 월 $15,000 | 월 $25,000 |
어떤 데이터로 학습할 수 있나요?
AI를 귀사 비즈니스에 더 유용하게 만드는 사내 데이터라면 무엇이든 안전하게 활용할 수 있습니다.
사내 문서
정책, 절차, 핸드북, SOP, 기술 문서, 제품 매뉴얼, 교육 자료.
고객 상호작용
지원 티켓, 채팅 기록, 이메일, 통화 녹취록, 피드백 설문.
비즈니스 데이터
영업 기록, 재무 보고서, 시장 분석, 경쟁 정보, 전략 계획.
법무 & 계약
계약서 템플릿, 법률 의견서, 컴플라이언스 문서, 규제 당국 제출 서류.
R&D & IP
연구 노트, 특허, 배합, 설계, 독자적인 방법론.
인사 & 운영
직무 기술서, 성과 평가 기준, 운영 지표, 조직 내 지식.
보안 학습 파이프라인
보안 학습 자주 묻는 질문
프라이빗 학습에는 어떤 베이스 모델을 사용할 수 있나요?
+주로 귀사 인프라 안에 온전히 배포할 수 있는 오픈소스 모델을 사용합니다. Llama 3.1(8B, 70B, 405B), Mistral(7B, 8x7B), Qwen, 그리고 코딩, 법률, 의료 분야에 특화된 모델입니다. 민감도가 비교적 낮은 사례라면 엔터프라이즈 계약을 맺은 OpenAI 또는 Anthropic과 프라이빗 API로 연결해 파인튜닝할 수도 있습니다.
온프레미스 배포에는 어떤 하드웨어가 필요한가요?
+모델 크기에 따라 다릅니다. Llama 3.1 70B 기준으로 최소 NVIDIA A100 80GB GPU 2장 또는 A100 40GB GPU 4장, RAM 256GB, NVMe 스토리지 2TB가 필요합니다. 특정 용도라면 더 작은 모델(7B~13B)을 단일 GPU 시스템에 배포할 수도 있습니다. 상세 하드웨어 사양은 기획 단계에서 모두 안내해 드립니다.
학습에는 얼마나 걸리나요?
+파인튜닝은 데이터셋 크기와 모델에 따라 보통 4~24시간이 걸립니다. 데이터 준비, 학습, 평가, 배포를 포함한 전체 프로젝트는 일반적으로 4~8주가 소요됩니다. 중간 체크포인트를 단계별로 제공하므로 진행 상황을 수시로 테스트하실 수 있습니다.
학습된 모델의 소유권은 누구에게 있나요?
+귀사에 있습니다. 파인튜닝된 모델, 모든 학습 산출물, 그로부터 파생된 지식재산은 전적으로 귀사 소유입니다. 전체 문서를 제공하며, 원하시면 귀사 팀이 모델을 직접 유지보수하고 업데이트할 수 있도록 교육해 드립니다.
새 데이터로 모델을 업데이트할 수 있나요?
+네. 새 문서를 주기적으로 반영하는 지속 학습 파이프라인을 구축하거나, 지식 베이스가 늘어날 때마다 증분 학습을 진행할 수 있습니다. RAG(검색 증강) 시스템은 재학습 없이 실시간으로 업데이트할 수도 있습니다.
안전한 AI, 지금 시작하시겠습니까?
비밀이 보장되는 상담을 예약하시고, 귀사의 데이터 보안 요구사항과 적합한 배포 옵션을 함께 검토해 보세요.