소버린 AI 솔루션
정부, 의료, 법무 등 데이터를 퍼블릭 AI 서비스에 맡길 수 없는 규제 대상 조직을 위한 솔루션입니다. AppXcess는 프라이빗 인프라와 그 위에서 실행되는 모델, 이 둘을 아우르는 거버넌스를 제공합니다. 조직이 온전히 통제하는 환경에서 프라이빗 LLM 구축부터 AI 시스템 배포·운영까지 진행할 수 있습니다.
소버린 AI란?
소버린 AI는 데이터를 외부에 맡겨 처리하는 대신, 조직이 소유하고 관리하는 인프라 안에서 AI를 운영하는 방식입니다. 데이터 주권, 인프라 소유권, 프라이버시, 운영 통제권이라는 네 가지 요소를 기반으로 합니다.
완전한 소유권
서버와 스토리지, 모델 가중치를 모두 조직이 직접 관리합니다. 모델 가중치는 모델이 조직의 데이터로 학습한 내용을 담은 파일이므로, 어디에 보관되는지가 중요합니다.
데이터 레지던시
민감한 정보는 조직이 지정한 국가와 네트워크 안에 머뭅니다. 규제 기관, 공공 부문 계약, 고객사 계약에서 실제로 요구하는 것도 대개 이 조건입니다.
운영 통제권
모델의 업데이트, 재조정, 교체 시점을 조직이 결정합니다. 퍼블릭 AI 서비스에서는 공급업체의 업데이트 하나로 이미 검증을 마친 프로세스의 동작이 달라질 수 있습니다.
프라이빗 LLM
프라이빗 LLM은 조직이 통제하는 인프라에서 실행되며 오직 해당 조직만을 위해 운영되는 언어 모델로, 소버린 AI의 모델 계층에 해당합니다. 프라이빗 LLM을 구축하면 프롬프트와 문서, 응답이 퍼블릭 AI 서비스로 전송되지 않고 조직의 환경 안에 머뭅니다.
전용 모델
오픈 웨이트 언어 모델을 조직 전용 인스턴스로 운영하며, 조직의 용어와 업무 프로세스에 맞게 조정합니다. 다른 고객과는 공유하지 않습니다.
안전한 운영
프롬프트, 검색된 기록, 응답 이력을 조직의 네트워크 안에서 처리하므로, 질의 내용이 외부 제공업체로 전달되지 않습니다.
접근 통제
기존 ID 디렉터리에서 접근 권한을 부여하므로, 다른 시스템을 관리하는 규칙이 모델 사용 권한에도 그대로 적용됩니다.
프라이빗 GPT
프라이빗 GPT는 팀이 매일 사용하는 어시스턴트입니다. 프라이빗 LLM 위에서 동작하며 사내 문서와 연결되므로, 구성원은 평소 쓰는 말로 질문하고 조직의 기록에서 찾은 답변을 출처와 함께 받을 수 있습니다.
사내 지식
사내 파일 공유 폴더와 데이터베이스에 어시스턴트를 연결해, 조직의 문서를 근거로 답하고 원본 기록을 함께 제시합니다.
맥락 인식
부서, 프로젝트, 역할 등 필요한 맥락을 어시스턴트에 제공해, 조직의 실제 업무 방식을 반영한 답변을 받습니다.
부서별 인텔리전스
계약서 검토, 인보이스 확인, 정책 조회 등 업무별 어시스턴트를 구성하고, 각 어시스턴트의 사용 범위를 해당 팀으로 한정합니다.
로컬 LLM 배포
로컬 LLM 배포는 모델이 물리적으로 실행되는 위치를 뜻합니다. 같은 프라이빗 모델을 자체 데이터센터, 프라이빗 클라우드 테넌시, 폐쇄망 중 어디에든 둘 수 있으며, 이 선택에 따라 데이터 레지던시와 지연 시간, 외부 서비스 의존도가 정해집니다.
온프레미스 호스팅
Llama, Mistral 같은 오픈 웨이트 모델을 조직이 보유한 GPU 서버에 직접 호스팅하며, 퍼블릭 인터넷에서 들어오는 경로는 두지 않습니다. 온프레미스 sLLM 구축도 이 방식에 해당합니다.
내부 처리
추론과 문서 검색이 조직의 네트워크 안에서 실행되므로, 프롬프트와 검색된 기록이 네트워크 밖으로 나가지 않습니다.
인프라 독립성
외부 제공업체에 장애가 발생하거나 연결이 끊겨도, 조직의 하드웨어에서 서비스가 계속 실행됩니다.
안전한 데이터 처리
민감한 자료의 준비와 색인, 로그 기록이 모두 조직의 환경 안에서 이루어지므로, AI 시스템이 다루는 데이터에도 조직의 개인정보 보호·보존·거버넌스 규칙이 그대로 적용됩니다.
보호된 워크플로
조직 환경 안에서 실행되는 구성 요소로 개인정보, 인증 정보, 보안 코드를 모델에 도달하기 전에 걸러낼 수 있습니다.
안전한 문서 관리
재무 기록, 직원 명부, 운영 파일을 격리된 스토리지에 색인하므로, 허가된 역할과 시스템만 조회할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 운영
질문과 검색 결과, 모델의 답변을 조직이 보관하는 감사 기록에 남겨, 이후 검토 때 어떤 결정이든 경위를 되짚을 수 있습니다.
폐쇄망(에어갭) 아키텍처
폐쇄망(에어갭) 환경은 퍼블릭 인터넷과 전혀 연결되지 않습니다. 데이터와 업데이트는 네트워크가 아니라 통제된 절차를 거쳐 의도적으로 반입·반출되며, 일부 정부·국방·의료 워크로드는 바로 이러한 환경을 요구합니다.
네트워크 격리
퍼블릭 네트워크나 외부 도메인으로 향하는 경로 없이 운영되므로, 인터넷에서는 이 환경에 접근할 수 없습니다.
접근 통제
관리자 권한을 하드웨어 키와 사내 인증 체계로 부여하므로, 콘솔 수준의 작업은 모두 특정 담당자와 연결됩니다.
보안 처리
민감한 콘텐츠는 격리된 환경 안에서 처리되며, 클라우드 서비스나 외부 로깅에 의존하지 않습니다.
온프레미스 AI
하드웨어와 소프트웨어 스택, 데이터를 모두 조직이 소유하거나 임차한 데이터센터 안에 두고, 조직의 시설에서 AI를 운영합니다.
인프라
운영할 워크로드 규모에 맞춰 전용 서버와 GPU 용량을 조직의 데이터센터나 서버실에 설치합니다.
로컬 처리
모델 로드와 질의 처리가 모두 사내에서 이루어지므로, 프롬프트와 문서를 외부 서비스로 보내지 않습니다.
통제권
소프트웨어 구성, 가상화 계층, 시스템 간 데이터 이동 방식을 조직의 팀이 직접 결정합니다.
공공 부문을 위한 소버린 AI
공공기관이 보유한 국민 데이터는 국가 인프라 밖으로 나갈 수 없으며, 조달 규정상 상용 AI 서비스로 보낼 수 없는 경우도 많습니다. 소버린 AI는 모델과 데이터, 감사 추적 기록을 해당 기관이 통제하는 인프라 안에 둡니다.
대민 서비스
클라우드 서비스가 아닌 기관 인프라에서 실행되는 어시스턴트로 일상적인 민원 문의에 응대합니다.
공공 인텔리전스
법령, 도시계획 자료, 기록물을 격리된 환경 안에서 검색하며, 어떤 내용도 외부로 보내지 않습니다.
안전한 운영
시스템이 받은 질문과 반환한 답변을 검증 가능한 기록으로 남기고, 이 기록을 기관이 직접 보관합니다.
의료 분야를 위한 소버린 AI
환자 데이터는 개인정보 보호 법규의 적용을 받으므로 퍼블릭 AI 서비스에 넘길 수 없습니다. 소버린 AI는 임상 기록과 이를 읽는 모델, 접근 로그를 모두 의료기관의 환경 안에 둡니다.
임상 지원
진료팀이 볼 수 있도록 환자 병력, 검사 결과, 임상 기록을 한데 모으며, 처리는 의료기관이 통제하는 서버에서 이루어집니다.
연구 인텔리전스
공개된 문헌과 내부 증례 파일을 함께 검색하되, 연구 데이터나 미발표 연구 결과를 외부 서비스에 노출하지 않습니다.
프라이버시 통제
환자 등록 정보를 격리된 스토리지에 두고 조회 가능한 범위를 규칙으로 정해, 기록이 다른 조직의 모델 학습에 쓰이지 않게 합니다.
법무 분야를 위한 소버린 AI
사건 기록, 계약서, 의뢰인과의 커뮤니케이션은 비밀유지 대상입니다. 이를 퍼블릭 AI 서비스로 보내면 대부분의 로펌과 사내 법무팀이 받아들이기 어려운 정보 유출 위험이 생기므로, 소버린 AI는 문서와 모델을 모두 법무 조직 내부에 둡니다.
계약 인텔리전스
계약서, 규제 관련 합의서, 컴플라이언스 의견서를 조직의 환경 안에서 실행되는 모델로 검토합니다.
법률 리서치
판례, 법령, 조직의 사건 이력을 로컬에 보관된 인덱스로 검색하므로, 질의 내용으로 진행 중인 업무가 드러나지 않습니다.
컴플라이언스 검토
조직이 설정한 정책과 규정에 비추어 문서와 업무를 점검하고, 무엇을 점검했는지 기록으로 남깁니다.
컴플라이언스·거버넌스
AppXcess는 조직을 인증하거나 컴플라이언스 적합 여부를 판정하지 않습니다. 소버린 AI가 제공하는 것은 조직의 컴플라이언스 프로그램에 필요한 통제, 기록, 경계입니다. 조직이 직접 정의하는 정책 규칙, 확인할 수 있는 모니터링, 그리고 감사인이 요청할 때 제시할 수 있도록 조직이 보관하는 로그가 여기에 해당합니다.
정책 통제
모델이 답할 수 있는 것과 거부해야 하는 것, 참조할 수 있는 출처 등 모델이 따를 규칙을 정하고, 이를 조직의 환경에서 적용합니다.
리스크 관리
모델 동작의 변화, 예상치 못한 검색 결과, 일치하지 않는 기록을 감시하고, 지정된 담당자에게 알려 검토하게 합니다.
감사 대응 준비
조회할 수 없는 공급업체 시스템이 아니라 조직의 환경에 보관된 기록에서, 감사에 필요한 활동·구성 이력을 추출합니다.
소버린 AI 아키텍처
소버린 AI 환경을 단계별로 구성하는 방법입니다. 인프라, 프라이빗 모델, 지식, 보안 처리, 거버넌스, 컴플라이언스, 전사 도입의 순서로 이어집니다.
전용 격리 클러스터
전용 베어메탈 서버, GPU 용량, 프라이빗 네트워킹을 공유형 멀티 테넌트 클라우드 인프라와 분리해 구성합니다.
하드웨어 수준의 경계, 전용 GPU 노드, 격리된 가상화 계층.
인프라의 위치와 접근 가능한 대상을 조직이 통제합니다.
워크로드가 다른 조직과 하드웨어를 공유하지 않습니다.
소버린 AI FAQ
소버린 AI는 데이터를 퍼블릭 AI 서비스로 보내는 대신, 조직이 소유하고 관리하는 인프라 안에서 AI를 운영하는 방식입니다. 데이터 주권(데이터를 둘 위치를 조직이 결정), 인프라 소유권(서버와 모델 가중치를 조직이 소유), 프라이버시(프롬프트와 문서를 외부 제공업체와 공유하지 않음), 운영 통제권(모델 변경 시점을 조직이 결정)의 네 가지를 포괄합니다.
셋은 같은 시스템을 이루는 세 계층입니다. 프라이빗 LLM은 조직 전용으로 운영되는 모델 자체입니다. 프라이빗 GPT는 이 모델 위에 구축되어 사내 문서와 연결된 어시스턴트로, 팀이 질문하면 출처와 함께 답변을 받을 수 있습니다. 로컬 LLM 배포는 모델이 물리적으로 실행되는 위치를 뜻하며, 자체 데이터센터, 프라이빗 클라우드 테넌시, 폐쇄망 중 하나가 됩니다.
예. 폐쇄망(에어갭) 배포에서는 퍼블릭 네트워크로 향하는 경로가 없으며, 데이터와 모델, 업데이트는 네트워크가 아닌 통제된 절차를 거쳐 반입·반출됩니다. 외부 제공업체와의 연결 자체가 허용되지 않는 곳에서 사용하는 구성입니다.
자체 데이터센터의 온프레미스 환경, 프라이빗 또는 전용 클라우드 테넌시, 폐쇄망 환경에 배포할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택하느냐에 따라 데이터 레지던시, 조직이 직접 운영하는 인프라의 범위, 외부 서비스 의존도가 정해집니다. 같은 프라이빗 모델을 세 가지 방식 모두에서 실행할 수 있습니다.
아니요. 컴플라이언스 적합 판정과 인증은 기술 제공업체가 아니라 감사인과 규제 기관이 부여합니다. 소버린 AI 배포가 제공하는 것은 조직의 컴플라이언스 프로그램이 의존하는 통제 수단과 증빙입니다. 입증할 수 있는 데이터 보관 위치, 조직의 ID 시스템과 연동된 접근 통제, 조직이 정의한 정책 규칙, 그리고 조직이 보관하며 검토 시 내보낼 수 있는 활동·구성 로그가 여기에 해당합니다.
데이터가 조직의 통제 범위를 벗어나서는 안 되는 조직입니다. 이 페이지에서 다룬 예로는 국민 데이터를 다루는 정부 기관, 환자 기록을 다루는 의료기관, 비밀유지 대상 자료를 다루는 법무팀이 있으며, 더 넓게는 계약이나 규제 기관이 데이터 처리 위치를 제한하는 모든 규제 대상 조직이 해당합니다.
통제권을 지키는 AI 도입
데이터를 어디에 두어야 하는지, AI로 무엇을 하려는지, 어떤 규정을 기준으로 보고하는지 알려 주십시오. 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 폐쇄망 중 조직의 환경에서 소버린 AI 배포와 LLM 구축을 어떻게 구성할 수 있는지 보여 드리겠습니다.