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LLM 서빙부터 RAG까지, Puteron AI로 완성하는 온프레미스 AI 인프라

September 16, 2025

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최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM)은 놀라운 발전을 이루었고, 이에 따라 다양한 산업에서 AI 기술을 활용하려는 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 많은 기업과 기관은 단순히 모델의 성능 뿐만 아니라, 보안, 비용, 유지 관리의 용이성 같은 요소들을 고려해야 하는 현실에 직면해 있습니다. 특히 금융, 의료, 국방 등 보안이 중요한 분야나, 네트워크 연결이 제한된 환경(Air gap)에서는 클라우드 기반의 서비스를 사용하는 것이 어려울 수 있습니다.

Puteron AI란?

이러한 요구사항을 해결하기 위해 등장한 것이 Puteron AI입니다.

Puteron AI는 온프레미스 LLM 통합 플랫폼으로, 다양한 오픈소스 및 자체 개발한 LLM을 인터넷 연결이 없어도 되는 자체 환경(on-premise, Air gap)에서 쉽고 안전하게 운용할 수 있도록 설계되었습니다. 단순한 모델 실행을 넘어, Puteron AI는 기업의 AI 전반을 아우르는 포괄적인 운영 환경을 제공합니다.

그 핵심 기능들은 다음과 같습니다 :

LLM 서빙 (LLM Serving)

학습이 완료된 다양한 LLM을 RESTful API 같은 표준 인터페이스로 쉽게 배포할 수 있으며, 실시간 추론(Inference) 서비스를 안정적으로 제공합니다. 개발된 AI 애플리케이션이나 Agent는 모델 기능을 실시간으로 활용할 수 있습니다.

모니터링 및 분석 (Monitoring & Analytics):

모델의 응답 품질(Quality), 리소스(CPU, GPU, 메모리) 사용량, 추론 지연 시간(Latency) 등을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 이 대시보드를 통해 시스템 상태를 체크하고, 병목 지점을 파악하여 성능을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

리소스 관리 (Resource Management)

GPU, CPU, 메모리 등 하드웨어 자원을 효율적으로 할당하고, 컨테이너(Docker, Kubernetes 등) 기반으로 모델을 실행 및 관리합니다. 이를 통해 하드웨어 자원을 최대한 활용하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

멀티모달 지원 (Multimodal Support)

텍스트 뿐 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태(모달리티)의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 멀티모달 AI 모델도 통합 관리 및 실행이 가능합니다. 이는 더욱 풍부하고 복합적인 AI 서비스를 제공하는 데 기반이 됩니다.

보안 및 권한 제어 (Security & Access Control)

기업 내부의 보안 정책에 맞춘 데이터 보안 체계와 사용자/애플리케이션 별 세분화된 권한 관리 기능을 갖추고 있습니다. 민감한 정보의 유출을 방지하고, 접근 권한을 철저히 통제할 수 있습니다.

하이브리드 검색 및 RAG (Hybrid Search & RAG)

GitOn, GitLab, Olldocs 등의 코드 저장소나 문서 시스템과 연동하여 내부 지식을 자동으로 수집하고 정제할 수 있을 뿐만 아니라, PDF, 워드 문서 등의 파일만 업로드해도 즉시 검색 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 활용할 수 있는 시스템을 제공합니다. 벡터 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합하여 정확도를 높입니다.

파인튜닝 (Fine-tuning)

기업이 보유한 특정 도메인(예: 금융, 법률, 의료)이나 고객사의 고유한 데이터를 활용하여 기존의 LLM을 재학습시켜, 해당 업무에 특화된 높은 성능과 정확도를 제공하는 맞춤형 모델을 생성할 수 있습니다.

이러한 기능들은 단순한 기술적 특성에 그치는 것이 아니라, 기업이 LLM을 실제 업무에 효과적이고, 안전하게, 무엇보다 ‘경제적으로’ 활용할 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다.

이번에는 이러한 기능들이 하드웨어 자원 활용, 비용 절감, 효율성 향상, 보안 비용 최소화 등 측면에서 어떻게 기업의 AI 운영 비용을 최적화하는지 자세히 알아보겠습니다.

Puteron AI는 비용을 어떻게 절감하는가?

많은 기업이 LLM을 도입하며 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 투자도 늘어나고 있습니다. 하지만 막상 운영에 들어가면 예상보다 많은 비용이 발생하는 경우가 많습니다. 그 이유 중 하나가 바로 리소스의 비효율적인 사용입니다.

각기 다른 LLM이나 AI 애플리케이션을 위해 독립된 서버(GPU/CPU)를 구축하고 운영하다 보면, 자원이 겹치게 투자되거나, 실제 사용률이 낮은 채 유휴 상태로 방치되는 경우가 허다합니다. 이는 단순한 기술적 비효율을 넘어, 하드웨어 구입, 전력 소비, 유지보수 등 다양한 측면에서 직접적인 비용으로 이어집니다. 이러한 숨겨진 낭비는 시간이 지날수록 기업의 IT 예산에 부담으로 작용합니다.

이러한 문제를 해결하고자, Puteron AI는 리소스 관리와 모니터링 & 분석이라는 핵심 기능을 제공합니다. 이는 단순히 자원을 나열하거나 할당하는 것을 넘어, 통합적이고 전략적인 시각에서 자원을 최적화하여 실질적인 비용 절감과 운영 효율성을 실현하는 데 집중합니다.

예를 들어, 하루 평균 100명의 사용자가 각각 25건의 LLM 요청을 처리하는 시스템이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 이런 규모의 AI 인프라를 구축하고 운영할 때, 선택하는 방식에 따라 총 소유 비용(TCO) 은 크게 달라질 수 있습니다.

아래 그래프는 자체 구축, Puteron AI 활용, 그리고 OpenAI와 같은 외부 LLM API 연동이라는 세 가지 다른 접근 방식에 따른 예상 운영 비용을 비교하여 보여줍니다

위 그래프에서 보시는 바와 같이, 초기 도입 시점에서는 하드웨어 구매 비용이 발생하는 자체 구축 방식과 Puteron AI가 외부 LLM API 연동 방식보다 상대적으로 높은 투자로 시작합니다. 하지만 이는 초기 도입 시점에 발생하는 비용으로, 이후 장기적인 운영 비용 절감으로 이어지는 중요한 차이점이 있습니다.

더욱 중요한 점은 운영의 효율성입니다. 외부 API를 사용하거나 단순히 LLM을 자체 구축한 경우, 모델 서빙, RAG, 파인튜닝 등의 고급 기능을 활용하기 위해서는 고비용의 시니어급 AI 엔지니어가 지속적으로 필요할 수 있습니다. 이는 장기적으로 인력 운영 비용 부담을 크게 만듭니다.

반면 Puteron AI는 PDF, 워드, TXT 파일 등을 간단히 업로드하면 시스템이 자동으로 데이터셋을 생성하고, 파인튜닝이나 RAG를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 자동화와 직관적인 Studio 환경 덕분에, 초급 또는 중급 개발자도 충분히 활용할 수 있어 인력 리소스를 훨씬 효율적으로 배분할 수 있습니다.

아래 그래프는 이러한 모든 요소를 종합한, 5년간의 총 소유 비용(TCO) 을 비교한 것입니다.

5년간의 총 소유 비용(TCO)을 살펴보면, 앞서 설명드린 Puteron AI의 작업 효율성과 자원 최적화가 실제로 비용 절감으로 이어지는 것을 확인할 수 있습니다. 특히, 외부 LLM API 연동이 불가능한 Air Gap 환경에서의 자체 구축 방식과 비교했을 때, Puteron AI는 그 차이가 더욱 두드러집니다. 초기 투자 이후 안정적인 운영 비용과 높은 인력 효율성 덕분에 장기적으로 가장 경제적인 선택이 될 수 있습니다.

결론: 최적화와 DevOps를 잇는 연결고리

지금까지 Puteron AI가 제공하는 다양한 기능(통합 모델 관리, 온프레미스 운영, 효율적인 리소스 관리, RAG, 설명 가능한 AI 등) 이 단순한 기술적 장점이 아닌, 기업의 LLM 운영을 어떻게 더 안전하고 효율적이며 경제적으로 만드는지 살펴보았습니다. 특히 장기적인 비용 효율성 측면에서 초기 투자 이후 안정적인 운영과 인력 비용 절감을 통해 상당한 경제적 이점을 제공하며, 외부 연결이 제한된 환경에서는 그 효과가 더욱 뚜렷합니다.

AI는 더 이상 선택이 아닌 기업 경쟁력의 필수 요소입니다. 하지만 동시에 보안, 비용, 운영 안정성이 뒷받침 되지 않으면 AI 도입은 오히려 부담으로 돌아올 수 있습니다.

Puteron AI는 하드웨어 자원 뿐만 아니라 인력 리소스의 효율적 배분, 운영의 안정성과 예측 가능성, 그리고 보안 강화를 실현하며 기업의 AI 여정에 실질적인 가치를 더합니다.