데이터 유출 없이 AI 사용하는 방법

우리 회사 데이터를 외부로 보내지 않는 AI

— 로컬 LLM 온프레미스 구축 전략과 아키텍처

AI를 도입하려는 기업이 가장 먼저 마주하는 질문은 성능이 아니라 이것이다.

“우리 데이터가 밖으로 나가지 않는가?”
“이 데이터가 모델 학습에 쓰이지 않는가?”

 

이 글은
클라우드 API 기반이 아닌
온프레미스(로컬) LLM 인프라를 직접 구축하는 방법과
데이터 유출 없이 사용하는 아키텍처 설계 원칙을 정리한 실무 가이드다.

 

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1. 왜 온프레미스(로컬) AI가 필요한가

일반적인 구조:

사내 데이터 → OpenAI / Anthropic / Google API → 결과 반환

 

이 구조의 리스크:

• 데이터 외부 전송
• 로그 저장 가능성
• 규제 / 컴플라이언스 이슈
• 지속적인 API 비용

온프레미스 구조:

사내 데이터 → 사내 LLM → 결과 반환

 

핵심 차이:

AI 인프라의 소유권이 우리에게 있다.

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2. 온프레미스 LLM 전체 아키텍처

2.1 물리 인프라 레이어

선택지:

Mac 기반 클러스터

• Mac Studio / Mac mini
• Unified Memory 활용
• 저전력 / 저소음
• 24/7 운영 가능

GPU 서버

• RTX 4090 / A6000 / H100
• 고속 추론 / 파인튜닝 가능

2.2 모델 서빙 레이어

대표 스택:

• vLLM
• Ollama
• llama.cpp
• TensorRT-LLM
• EXO (분산 추론)

역할:

• 모델 로딩
• KV cache 관리
• 토큰 생성
• API 형태로 서비스

즉 사내 전용 OpenAI 서버를 만드는 개념이다.

2.3 데이터 연결 레이어

기업 환경에서 핵심은 여기다.

연결 대상:

• 데이터 웨어하우스 (Databricks, Snowflake 등)
• RDB (Postgres, MySQL)
• 파일 스토리지 (S3 / NAS)
• 사내 시스템 (SAP, CRM)

구조:

사내 데이터 → 벡터화 / SQL Agent → 로컬 LLM

모델은 직접 학습하지 않고 조회만 한다.
이게 데이터 보호의 핵심이다.

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3. LLM이 우리 데이터를 학습하지 않게 하는 방법

이건 기술 문제가 아니라 아키텍처 설계 문제다.

원칙 1 — 파인튜닝 금지

학습이 발생하는 지점:

• 파인튜닝
• 지속 학습 구조

기업 내부 AI는 대부분 학습이 필요 없다.
조회 + 추론이면 충분하다.
(파인튜닝 하면 안 되는 이유 자세히 알아보기👇)

파인튜닝 하면 내 데이터가 모델에 흡수 된다

 

원칙 2 — RAG 기반 조회 구조

데이터 흐름:

질문
→ 벡터 DB 검색
→ 관련 문서만 프롬프트에 삽입
→ 응답 생성

모델은:

• 데이터를 저장하지 않는다
• 기억하지 않는다
• 학습하지 않는다

단순히 읽고 답할 뿐이다.

원칙 3 — 네트워크 차단

가장 확실한 방법:

• 인터넷 outbound 차단
• 내부망 전용 배치

이렇게 하면 물리적으로 외부 유출이 불가능하다.

원칙 4 — 로깅 통제

차단 대상:

• 프롬프트 저장
• 응답 저장

필요 시:

• 마스킹
• PII 필터링

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4. 기업 환경에서의 실제 구성 예시

4.1 기본 구조

[Databricks / DW]
↓
Delta Sync
↓
[사내 Postgres / Vector DB]
↓
SQL / RAG Agent
↓
Local LLM Server
↓
사내 서비스 (대시보드 / 챗봇)

4.2 역할 분리 전략

클라우드:

• 데이터 적재
• 대규모 ETL
• 모델 학습

온프레미스:

• 추론
• 에이전트 실행
• 내부 데이터 분석

이게 현실적인 하이브리드 구조다.

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5. 보안 관점 체크리스트

인프라

• 내부망 전용
• 외부 포트 차단
• VPN 접근

애플리케이션

• RBAC
• 사용자별 데이터 접근 제어

데이터

• PII 마스킹
• 컬럼 레벨 권한

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6. 비용 구조 변화

클라우드:

사용량 기반 OPEX

온프레미스:

초기 투자 CAPEX
이후 한계 비용 ≈ 전기료

AI 에이전트를 24/7 돌릴 경우
온프레미스가 훨씬 유리하다.

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7. 언제 온프레미스를 선택해야 하는가

다음 조건이면 검토 대상이다:

• 사내 민감 데이터 사용
• AI를 상시 실행해야 함
• API 비용이 커지고 있음
• AI를 인프라로 쓰려는 경우

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8. 한계도 명확하다

온프레미스가 만능은 아니다.

어려운 것:

• 초거대 모델 학습
• 최고 성능 유지
• 인프라 운영 인력 필요

그래서 현실적인 정답은

온프레미스 + 클라우드 하이브리드 구조다.

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9. 핵심 정리

온프레미스 AI의 본질은
모델을 로컬에서 돌리는 것이 아니라

AI 연산 능력을 우리 회사 자산으로 만드는 것이다.

그리고 데이터 보호의 핵심은 하나다.

모델에게 데이터를 주입하지 말고
필요할 때 조회하게 만들어라.

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마무리

AI 도입의 다음 단계는
어떤 모델을 쓰느냐가 아니라

AI 인프라를 어디에 둘 것인가다.

그리고 그 선택이

• 데이터 주권
• 비용 구조
• AI 자동화 수준

을 결정한다.