사내 구축 vs 클라우드 활용 – 무엇을 선택할 것인가? [AI도입 실전 가이드 #7]

LLM, sLLM, SLM을 기업에 도입할 때 가장 먼저 부딪히는 실무적 선택지는 바로 "사내에 직접 구축할 것인가, 아니면 클라우드 서비스를 활용할 것인가"이다.

이번 글에서는 각 방식의 장단점을 비교하고, 기업의 목적과 여건에 따라 어떤 선택이 더 적합한지 판단할 수 있도록 도와주는 실전 가이드를 제공한다.

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1. 사내 구축 방식(On-Premise / VPC)

✅ 장점

• 보안과 개인정보 보호: 외부에 데이터 유출 우려 없음
• 자유로운 커스터마이징: 모델 튜닝, 프롬프트 조정, 데이터 연동에 제한 없음
• RAG 기반 시스템 설계 유리: 내부 DB와 실시간 검색 결합 가능

✅ 단점

• 초기 비용과 인프라 부담: GPU 서버 확보, 인프라 설계 필요
• 운영 인력 확보 필요: MLOps, 데이터 엔지니어 등의 운영 인력 요구
• 유지보수 난이도: 정기적 모델 업데이트, 보안 패치 필요

✅ 적합한 환경

• 금융, 공공, 의료 등 민감정보 취급 기업
• 내부 시스템 연계가 많은 대규모 조직

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2. 클라우드 활용 방식(API / SaaS / PaaS)

✅ 장점

• 도입 속도가 빠름: 즉시 사용 가능, PoC 용이
• 초기 비용 절감: 인프라 없이 API 호출 비용만 지불
• 기술 유지보수 불필요: 벤더가 자동 업데이트 수행

✅ 단점

• 보안 및 데이터 전송 이슈: 사내 데이터가 외부 서버를 거칠 수 있음
• API 비용이 예측보다 커질 수 있음: 호출량 증가 시 과금 급등
• 맞춤형 커스터마이징 제약: API 범위 밖 조정 불가

✅ 적합한 환경

• 스타트업, 소규모 팀, 빠른 프로토타입 필요 조직
• 내부 시스템과의 연동 필요성이 낮은 조직

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3. 하이브리드 전략도 가능하다

사내 구축과 클라우드를 절충한 하이브리드 운영 전략도 존재한다.

예시 조합:

• 민감한 데이터는 sLLM 기반으로 사내에서 처리 (예: 사내 문서 검색)
• 외부 정보 기반 생성은 LLM API로 처리 (예: 상식 기반 응답, 코드 생성 등)

장점:

• 보안과 유연성 모두 확보
• 예산을 분산하면서 초기 리스크를 줄일 수 있음

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4. 비교표: 어떤 방식이 나에게 맞을까?

항목	사내 구축	클라우드 활용
보안성	매우 높음	중간 (VPC 활용 가능)
초기 비용	높음	낮음
유지보수	필요 (인력 필수)	벤더가 담당
도입 속도	느림 (설계·검토 필요)	빠름 (즉시 사용 가능)
커스터마이징	자유로움	제한적
예산 예측	장기적 효율성 높음	호출량에 따라 급증 가능

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결론: 장기적 전략과 조직 특성을 함께 고려하라

✔️ 보안이 최우선이라면, 사내 구축 + 하이브리드 ✔️ 빠른 시도와 검증이 목적이라면, 클라우드 API 우선 ✔️ 중장기적으로 내부화하고자 한다면, PoC → 점진적 전환 전략

다음 편에서는 LLM 도입 시 예산을 어떻게 산정하고, 비용을 어떻게 최적화할 수 있는지를 구체적으로 살펴보자.

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - LLM 도입 예산 계산법과 비용 최적화 전략 [AI도입 실전 가이드 #8]

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📌 참고 자료 및 출처

1. AWS Private LLM 구축 가이드: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/
2. Microsoft Azure OpenAI VNet 아키텍처: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/
3. Hugging Face LLM 인프라 구성 사례: https://huggingface.co/blog
4. Google Vertex AI 설명: https://cloud.google.com/vertex-ai