PrivateAI2 생성형 AI의 진짜 핵심은 모델이 아니라 데이터 거버넌스다 생성형 AI의 진짜 핵심은 모델이 아니라 데이터 거버넌스다LLM의 성능 경쟁만 따라가다 보면 운영에서 더 중요한 질문을 놓치기 쉽습니다. ‘이 데이터를 어디로 보내도 되는가? 누가 사용했는가? 어떤 모델이 답을 만들었는가?’를 관리하지 못하면 AI는 곧 보안과 감사의 문제가 됩니다.데이터 등급부터 정해야 한다공개 자료, 내부 문서, 민감 데이터, 고보안 데이터는 같은 방식으로 처리할 수 없습니다. 공개 논문이나 보도자료는 외부 상용 LLM을 활용할 수 있지만 개인정보, 계약 자료, 연구 핵심 데이터는 내부 인프라에서 처리해야 할 수 있습니다.라우터는 정책 집행 지점이다하이브리드 LLM 환경에서 라우터는 단순히 빠른 모델을 고르는 장치가 아닙니다. 사용자 권한, 데이터 등급, 법적 관할권, 비용 한도, 품.. 2026. 9. 16. 상용 LLM과 로컬 LLM, 무엇을 써야 할까 — 정답은 ‘라우팅’이다 상용 LLM과 로컬 LLM, 무엇을 써야 할까 — 정답은 ‘라우팅’이다기업이 생성형 AI를 도입할 때 흔히 ‘상용 LLM이냐, 로컬 LLM이냐’를 선택 문제로 생각합니다. 그러나 실제 운영에서는 두 방식이 경쟁 관계라기보다 역할 분담 관계에 가깝습니다.상용 LLM의 강점상용 LLM은 최신 모델 성능, 운영 편의성, 멀티모달 기능, 도구 연동 생태계에서 강합니다. 별도의 GPU 클러스터를 구축하지 않고도 고성능 추론과 문서 처리, 코드 보조 기능을 빠르게 사용할 수 있습니다.로컬 LLM의 강점사내 또는 전용 인프라에서 운영하는 로컬 LLM은 데이터 통제와 정책 반영이 쉽습니다. 내부 문서 검색, 설계 자료 분석, 제조 로그 처리처럼 외부 전송이 부담스러운 작업에서는 로컬 모델의 가치가 커집니다. 로컬이라는.. 2026. 9. 16. 이전 1 다음