데이터를 밖으로 내보내지 않는 사내 서버형 AI

"ChatGPT 같은 걸 쓰고 싶은데, 회사 자료를 외부 서버에 올리면 안 돼요." 상담에서 정말 자주 듣는 말이에요. 계약서, 설계 도면, 고객 정보, 내부 보고서처럼 밖으로 나가면 곤란한 자료가 많은 회사일수록 AI 도입이 멈춰 있어요.

이럴 때 쓰는 방법이 사내 서버형 AI(온프레미스 AI)예요. 쉽게 말해 AI를 회사 안 컴퓨터에 설치해서, 질문도 자료도 회사 밖으로 나가지 않게 하는 구성이에요.

1. 클라우드 AI와 무엇이 다른가요

어느 쪽이 무조건 좋다기보다, 다루는 자료가 얼마나 민감한지가 기준이에요. 민감하지 않은 업무는 클라우드로, 민감한 업무만 사내 서버로 나누는 방식도 많이 써요.

솔랩스는 네 겹으로 나눠서 설계해요. 각 층이 하는 일이 분명해야 나중에 고치고 넓히기 쉬워요.

AI 전용 장비 — AI 계산에 맞춘 칩(NPU · GPU)을 단 서버를 회사에 둬요. 여기서 언어 모델이 돌아가요.
사내 문서 검색 (RAG) — 회사 문서를 미리 읽어 두었다가, 질문이 오면 관련 부분을 찾아 AI에게 근거로 건네줘요. AI가 지어내지 않고 우리 문서를 바탕으로 답하게 하는 장치예요.
시스템 연결 (MCP) — ERP, 그룹웨어, 공공 데이터 같은 시스템을 AI가 정해진 방식으로만 조회 · 입력하게 이어 줘요.
업무 에이전트 — 위 도구들을 엮어 "지난달 견적서 중 미회신 건 정리" 같은 일을 순서대로 처리해요.

도구는 수단이에요
장비나 기술 이름보다 중요한 건 "어떤 업무가 얼마나 빨라지는가"예요. 그래서 구성은 늘 업무 하나를 정하고 거기서 거꾸로 설계해요.

처음부터 회사 전체에 깔 필요는 없어요. 장비 한 대에 업무 하나를 올려 실제로 써 보고, 효과가 확인되면 문서와 업무를 늘리는 순서를 추천해요. 운영하면서 문서가 늘어나면 검색 자료를 다시 학습시키고 모델을 업데이트하는 관리도 필요해요.

솔랩스는 장비 선정부터 문서 검색 구축, 사내 시스템 연결, 이후 운영까지 한 팀이 맡아요. 우리 회사 자료가 어떤 구성에 맞는지는 AI 도입 진단에서 정리해 드려요.

우리 회사에 맞는 자리를 같이 찾아볼까요?

AX 상담 한 시간이면 적용 후보와 비슷한 사례를 정리해 드려요.

SOL LABS AI

웹 · 앱 · 업무 시스템을 만들고 그 위에 필요한 AI를 붙여 운영하는 팀이에요. 회의록 · 계약서 · 기업 분석 AI를 직접 만들어 운영해요.

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