1. 데이터 유출에 대한 보안 위험성
OpenAI의 gpt, Google의 Gemini, Claude사의 Claude Code 등… Cloud LLM은 빠르게 쓰기 시작하기에는 더할 나위 없이 편한 도구입니다. 계정만 만들면 바로 사용할 수 있고, 문서 정리나 코드 리뷰 같은 작업에서 즉각적인 생산성 향상도 체감됩니다. 하지만 실제 업무에 깊이 들어갈수록 이 편리함은 곧 부담과 위험으로 바뀝니다. 업무용 프롬프트에는 자연스럽게 내부 코드, 문서, 설계 내용이 포함되기 때문입니다. 입력하는 순간 이 데이터는 더 이상 조직의 통제 범위 안에 있지 않습니다.
문제는 활용도가 높아질수록 리스크도 함께 커진다는 점입니다. RAG나 MCP처럼 내부 시스템을 LLM과 연결하면 정확도는 올라가지만, 동시에 소스코드와 주요 문서가 외부 인프라를 거쳐야 하는 구조가 됩니다. 파인튜닝 역시 마찬가지입니다. 사내 GPU 인프라가 없다면 Cloud 환경을 사용할 수밖에 없고, 이 과정에서 학습 데이터는 결국 외부로 이동합니다. 보안이 중요한 조직일수록 이런 구조를 운영 단계에서 승인하기는 쉽지 않습니다.
금융권, 공공기관, 연구소처럼 원천 데이터가 핵심 자산인 조직이나, 폐쇄망 환경을 운영하는 곳에서는 선택지가 더 명확합니다.
Cloud LLM은 기술적으로 불가능한 것이 아니라 운영 기준상 허용할 수 없는 구조입니다. 그래서 현장에서 나오는 결론은 결국 Cloud LLM은 개인 생산성을 높이는 데는 유용하지만, 기업의 핵심 시스템과 결합해 쓰기에는 본질적인 한계가 있다는 판단입니다.
2. 장기적인 비용측면에 대한 메리트
기업 환경에서 AI를 도입할 때, 대부분은 단순한 질의응답을 넘어 업무 자동화를 목표로 합니다. 사내 챗봇, 특정 업무를 대신 처리하는 AI Agent, 내부 문서를 기반으로 답변하는 시스템 등이 대표적입니다.
이 단계부터는 Cloud LLM의 비용 구조가 체감되기 시작합니다. API 호출 자체에 과금이 붙고, 입력 컨텍스트가 길어질수록, 출력량이 많아질수록 비용은 선형적으로 증가합니다.
RAG나 MCP를 연동해 내부 문서와 시스템을 붙이면, 한 번의 호출에 사용되는 토큰 수는 빠르게 커지고 월별 비용도 예측하기 어려워집니다. 초기에는 저렴해 보이지만, 사용 빈도가 늘고 서비스가 상시 운영 단계로 들어가면 “AI를 많이 쓸수록 비용이 계속 쌓이는 구조”라는 점이 분명해집니다.
이러한 조건을 감안하면 LLM 사용 빈도가 높고 일정 수준 이상의 호출량이 장기적으로 유지되는 환경에서는 내부 GPU 서버를 기반으로 LLM을 직접 서빙하는 방식이 보안과 비용 측면에서 현실적인 대안이 됩니다.
초기 투자 비용은 피할 수 없지만, 이후에는 호출량이 늘어나도 비용 구조가 크게 흔들리지 않고, 보안과 운영 통제권도 함께 확보할 수 있습니다.
다만 이 선택이 쉬운 것은 아닙니다. GPU 구매 비용에 대한 부담, 어떤 모델을 써야 할지에 대한 판단, Cloud LLM과 비교해 성능이나 품질이 떨어지지는 않을지에 대한 우려, 그리고 무엇보다 “내부에서 이걸 제대로 운영할 수 있을까?”라는 현실적인 고민이 뒤따릅니다.
결국 로컬 LLM 도입은 단순한 비용 절감 수단이 아니라, AI를 지속적인 인프라로 바라보는 구조적 선택에 가깝습니다.
3. PuteronAI 도입에 대한 필요성
사내 LLM 도입을 검토하다 보면 결국 가장 먼저 부딪히는 벽은 하드웨어입니다. AI 인프라 구축 비용의 대부분은 GPU에서 결정되고, GPU의 VRAM 용량에 따라 실제로 운용할 수 있는 LLM의 규모와 활용 범위가 달라집니다. 다시 말해, 어떤 모델을 쓰느냐가 곧 투자 비용을 결정합니다. 문제는 이 판단을 처음부터 정확히 하기 어렵다는 데 있습니다.
기업이 AI 인프라를 도입할 때 원하는 목표는 제각각입니다. 단순 자동 응답형 챗봇인지, 코드 생성을 포함한 개발 지원인지, 아니면 내부 데이터를 이해하고 판단까지 수행하는 AI Agent인지에 따라 필요한 LLM 모델과 인프라 규모는 크게 달라집니다.
소형 LLM, 예를 들어 20B~30B급 모델은 고급형 소비자 GPU로도 운용이 가능합니다. 양자화를 적용하면 간단한 업무 자동화, 기본적인 챗봇, 경량 코드 생성 용도로는 충분히 활용할 수 있습니다. 다만 이 경우에도 모델 최적화가 전제되지 않으면 정확도와 품질에서 한계를 체감하게 됩니다.
실제 현장에서 “AI에게 의미 있는 일을 맡기고 싶다”는 요구는 대부분 중·대형 LLM으로 수렴합니다. 70B 이상 급 모델부터는 문맥 이해, 추론 품질, 복합 작업 처리 능력이 눈에 띄게 달라지기 때문입니다.
하지만 이 지점부터는 인프라 조건이 완전히 달라집니다. 최소 엔터프라이즈급 GPU, 경우에 따라서는 H100급 투자가 필요해지고, 초기 비용은 단일 서버 기준으로도 수천만 원에서 수억 원 단위로 올라갑니다. 많은 조직이 이 구간에서 “ROI를 어떻게 설명할 것인가”라는 질문 앞에 멈추게 됩니다.
Puteron AI는 바로 이 지점을 현실적으로 풀기 위한 선택지입니다. GPU를 무작정 구매해 쌓는 방식이 아니라, 업무 목적에 맞는 하드웨어 플랜과 함께 AI를 바로 활용할 수 있는 인프라 자동화 미들웨어를 함께 제공합니다. 이를 통해 초기 하드웨어 투자 비용을 줄이면서도, 모델 서빙·운영·확장에 필요한 복잡한 인프라 구성 부담을 최소화합니다. 즉, 로컬 LLM 도입에서 가장 큰 진입 장벽이었던 “얼마를, 어떻게 투자해야 하는가”와 “이걸 누가 운영할 것인가”라는 문제를 동시에 낮추는 접근입니다.
결국 Puteron AI의 가치는 단순히 GPU 비용을 줄여주는 데 있지 않습니다. AI를 실험용 PoC가 아니라 업무에 실제로 쓰이는 내부 인프라로 전환하는 과정에서, 기술·비용·운영 사이의 간극을 줄여주는 데 있습니다. 사내 LLM을 고민하는 조직에게 중요한 것은 가장 강력한 모델이 아니라, 지금의 목적에 맞는 성능을 안정적으로 운영할 수 있는 구조이기 때문입니다.
Puteron AI를 도입했을 때의 메리트는 단순히 “GPU를 아낀다”는 한 문장으로 설명되지는 않습니다. 이를 이해하려면, 먼저 기업이 내부에 AI 인프라를 구축하는 목적을 학습과 추론이라는 두 가지 관점으로 나누어 볼 필요가 있습니다.
1) 먼저 학습(Train)부터 살펴보겠습니다.
LLM에서 말하는 학습이란 새로운 데이터셋을 이용해 모델에 지식을 추가로 학습시키는 과정입니다. DeepSeek나 Qwen처럼 처음부터 모델을 만드는 경우에는 대규모 GPU 클러스터가 필요하지만, 대부분의 기업은 이 단계까지 갈 필요가 없습니다.
현실적인 시나리오는 이미 공개된 LLM을 기반으로, 사내 문서나 코드, 도메인 데이터를 추가로 학습시키는 Fine-Tuning입니다. 문제는 이 과정이 생각보다 GPU를 많이 요구한다는 점입니다.
일반적으로 추론에 필요한 GPU 자원 대비, Full Fine-Tuning은 최소 4배에서 많게는 10배 이상의 GPU가 필요합니다. 이 때문에 “모델을 조금만 학습해보자”는 시도조차 초기 투자 비용 앞에서 멈추는 경우가 많습니다.
Puteron AI는 이 지점을 기술적으로 다르게 접근합니다. 학습 대상 모델을 여러 슬라이스로 분할하고, 상대적으로 자주 접근하지 않는 초기 레이어 가중치를 SSD 캐시에 오프로딩하는 구조를 제공합니다. 속도는 다소 느려질 수 있지만, 학습 과정에서 필요한 GPU 자원을 크게 줄일 수 있고, 결과적으로 학습용 GPU 투자 비용을 최대 약 85%까지 절감할 수 있습니다. 즉, 학습 자체를 포기하지 않고도 현실적인 비용 안에서 시도할 수 있는 구조를 만듭니다.
2} 다음은 추론(Inference)입니다.
추론은 학습이 끝난 LLM을 실제 서버에 올려 서비스하는 단계입니다. 예를 들어, 기존 모델을 사내 데이터로 파인튜닝해 내부 전용 모델을 만들었다면, 이를 GPU 서버에 올려 실제 업무에서 사용하게 됩니다.
이때 중요한 요소가 바로 KV Cache입니다. KV Cache는 입력 토큰의 중간 결과를 저장하는 영역으로, 추론 속도를 좌우하는 핵심 요소입니다. 프로덕션 환경에서는 요청 후 첫 토큰이 나오기까지의 시간(TTFT)과 초당 처리 가능한 토큰 수가 매우 중요하고, 이 수치는 GPU 메모리에 KV Cache를 얼마나 확보할 수 있는지에 따라 크게 달라집니다.
문제는 GPU 메모리가 한정되어 있다는 점입니다. Context Size를 키우거나 동시 요청 수를 늘리면, 곧바로 GPU 증설이 필요해집니다.
Puteron AI는 여기에서도 SSD 캐시를 활용해 KV Cache 일부를 오프로딩함으로써, GPU만 사용할 때보다 더 큰 컨텍스트와 높은 동시 처리율을 유지하면서도 TTFT는 낮추고 Throughput은 높일 수 있는 구조를 제공합니다. 결과적으로 동일한 업무 부하를 더 적은 GPU로 처리할 수 있게 됩니다.
여기에 더해 Puteron AI는 단순한 하드웨어가 아니라, 실제 운영을 고려한 통합 환경을 제공합니다. 웹 기반 인터페이스를 통해 LLM 서빙을 바로 사용할 수 있고, Fine-Tuning, RAG, MCP 구성, GPU 사용 현황 모니터링까지 하나의 환경에서 관리할 수 있습니다.
AI 인프라를 처음 구축하는 조직이나, 전담 인력이 없는 팀에서도 복잡한 설정 없이 바로 업무에 적용할 수 있도록 설계되어 있습니다.
정리하자면, Puteron AI의 핵심 가치는 학습과 추론이라는 AI 인프라의 가장 비용이 많이 드는 구간에서 GPU 의존도를 구조적으로 낮추고, 이를 운영 가능한 형태로 제공한다는 데 있습니다. 기업이 AI를 실제로 “계속 쓰게 만드는 조건”을 충족시키는 접근을 우선으로 합니다.
4. 어떤 기업에게 Puteron AI가 특히 적합한가
Puteron AI는 모든 조직을 위한 범용 솔루션이라기보다는, 명확한 조건을 가진 기업에게 실질적인 대안이 되는 인프라에 가깝습니다. 실제 도입 논의를 해보면, 아래 유형의 조직에서 특히 높은 적합도를 보입니다.
먼저, Cloud LLM을 이미 사용해봤지만 운영 단계에서 제약을 느낀 기업입니다. PoC 단계에서는 충분히 만족스러웠지만, 실제 업무 시스템과 연결하려는 순간 보안 검토, 비용 예측, 운영 책임 문제가 동시에 등장한 경우입니다.
이런 조직은 AI의 가치 자체를 의심하지는 않지만, Cloud 기반 구조로는 지속 운영이 어렵다는 판단에 도달한 상태인 경우가 많습니다. Puteron AI는 이들이 이미 확인한 수요를, 내부 인프라로 안정적으로 전환하는 데 적합합니다.
두 번째는 AI 활용 빈도가 높고, 장기적으로 상시 사용이 전제된 조직입니다. 사내 챗봇, 내부 문서 기반 응답 시스템, 개발·운영 자동화처럼 LLM 호출이 일상 업무에 포함된 환경에서는 API 기반 과금 구조가 빠르게 부담으로 전환됩니다. 이 경우 Puteron AI는 호출량 증가에 따라 비용이 선형적으로 늘어나는 구조에서 벗어나, 예측 가능한 인프라 비용으로 전환할 수 있는 선택지가 됩니다.
세 번째는 보안과 데이터 통제권이 핵심 요구사항인 기업입니다. 금융권, 공공기관, 연구소, 제조 · 방산 분야처럼 내부 데이터가 곧 경쟁력인 조직은 외부 LLM 서비스에 대한 구조적 불안을 안고 있습니다.
특히 폐쇄망 또는 제한된 네트워크 환경에서는 Cloud AI 자체가 현실적인 선택지가 되기 어렵습니다. Puteron AI는 이러한 환경에서도 AI 활용을 가능하게 하는 전제 조건을 충족합니다.
네 번째는 AI 인프라 전담 인력이 부족한 조직입니다. 로컬 LLM 도입을 고민하면서도 “GPU는 샀는데, 이걸 누가 운영하나”라는 질문에서 멈추는 경우가 많습니다.
Puteron AI는 하드웨어와 함께 모델 서빙, Fine-Tuning, RAG, MCP 구성, 모니터링까지 통합된 환경을 제공하기 때문에, 복잡한 인프라 설계와 운영 부담을 크게 낮출 수 있습니다.
마지막으로, AI를 단기 실험이 아니라 내부 역량으로 축적하려는 기업입니다. 단순히 최신 모델을 빠르게 써보는 것이 아니라, 자사 업무와 데이터에 맞는 AI를 장기적으로 고도화하고자 한다면, 인프라는 결국 내부에 남게 됩니다. Puteron AI는 이 전환을 현실적인 비용과 운영 수준에서 시작할 수 있게 해주는 출발점 역할을 합니다.
결론: Cloud에서 Local로, 그리고 Puteron AI로
Cloud LLM은 AI 도입의 출발점으로는 충분히 매력적이지만, 기업 환경에서 실제 업무에 깊이 연결될수록 보안·비용·운영 측면의 한계가 분명해집니다. 이로 인해 많은 조직이 자연스럽게 사내 LLM, 로컬 LLM을 검토하게 되지만, GPU 투자 비용과 운영 난이도라는 또 다른 장벽에 부딪히게 됩니다.
Puteron AI는 이 전환 과정에서 가장 현실적인 균형점을 제시합니다. 무작정 인프라를 확장하는 방식이 아니라, 학습과 추론이라는 핵심 구간에서 GPU 의존도를 구조적으로 낮추고, AI를 바로 업무에 적용할 수 있는 통합 환경을 제공합니다.
결국 이는 기술 선택의 문제가 아니라, AI를 일회성 실험이 아닌 지속 가능한 내부 역량으로 만들기 위한 선택입니다. Cloud에서 시작된 AI 활용이 조직 안에 안정적으로 정착되기 위해 필요한 다음 단계가 바로 여기에 있습니다.
