망분리 환경에 AI 도입? 서버 구축에 10억 쓰지 마세요 (3가지 대안 비교)

매일 아침 받는 이메일, “우리도 AI 도입합시다”

“ChatGPT 쓰면 되잖아요?”

임원들의 요구는 간단합니다. 하지만 당신은 압니다. 우리 회사는 망분리 환경입니다. 보안 규정상 외부 AI 서비스는 접속조차 불가능하죠.

“그럼 서버를 사서 우리만의 AI를 만들면 되겠네요.”

견적을 받아보니 GPU 서버만 최소 5천만 원. 여기에 구축 비용, 인건비까지 더하면 억 단위 예산이 필요합니다. 재무팀에서는 "ROI가 확실한가요?"라고 되묻고, IT팀은 "우리가 AI 전문가도 아닌데…"라며 부담스러워합니다.

진퇴양난입니다.

오늘 이 글에서는, 망분리 환경에서 AI를 도입하려는 CTO와 전산팀장을 위해 3가지 현실적인 선택지를 객관적 데이터로 냉정하게 비교해드리겠습니다. 억 단위 예산을 쓰기 전에, 반드시 읽어보시길 권합니다.

🔒 망분리 환경 AI 도입, 왜 이렇게 어려울까?

보안과 혁신 사이의 줄다리기

55%의 기업이 데이터 유출을 우려해 클라우드 AI 대신 온프레미스 방식을 선호합니다. (출처: Signity Solutions)

특히 망분리(폐쇄망) 환경에서는 외부 인터넷 접속이 원천 차단되어 있어, ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 AI는 애초에 선택지조차 아니죠.

그렇다면 답은 명확해 보입니다.

“우리만의 AI 서버를 구축하면 되잖아?”

🚨 온프레미스 구축의 함정: “견적서에 없는 진짜 비용”

“GPU 서버 5천만 원이면 되겠네요.”

IT 담당자가 재무팀에 견적서를 올릴 때 가장 흔히 저지르는 실수입니다.

실제로 기업의 85%가 AI 프로젝트 비용을 10% 이상 잘못 예측하고 있습니다. (출처: Xenoss TCO Report)

온프레미스 서버 구축은 단순히 하드웨어 구매로 끝나지 않습니다. 초기 투자액의 40~60%에 달하는 숨겨진 비용이 뒤따라옵니다. (출처: Signity Solutions)

📊 실제 TCO 구조 (검증된 데이터 기반)

1) 초기 하드웨어 비용의 현실

💡 왜 이렇게 차이가 날까요?

GPU 단품 가격만 보고 예산을 짜는 실수를 합니다. 실제로는 서버 섀시, 네트워킹, 스토리지, 냉각 인프라, UPS 등이 모두 필요하며, 이런 주변 장치가 GPU 가격만큼 또는 그 이상 발생합니다.

2) 숨겨진 운영 비용 (연간 기준)

✅ 데이터 엔지니어링: 총 비용의 25~40%

(출처: Xenoss TCO Report)

• 데이터 수집 및 통합: 연간 2억~6.5억 원

• 데이터 정제 및 전처리: 총 AI 예산의 10~20%

• 데이터 거버넌스: 연간 1.3억~4억 원

✅ 모델 유지보수: 매년 15~30% 추가

(출처: Xenoss TCO Report)

• 모델 재학습: 분기당 1회, 초기 학습 비용의 30~50%

• 보안 패치: 연간 1.3억~4억 원

✅ 인력 비용 (한국 기준)

미국 AI 엔지니어 연봉을 한국 환산 (40~60% 수준):

• 주니어 AI 엔지니어: 연간 8천만~1억 2천만 원

• 시니어 AI 엔지니어: 연간 1억 6천만~2억 6천만 원

• 최소 2명 필요 (개발 + 운영)

(출처: Xenoss - Levels.fyi 데이터 기반)

3) 실제 기업 사례 시뮬레이션

[ 중견 제조업 50명 규모 - 3년 TCO 계산 ]

📋 초기 견적서 (IT팀이 제출한 버전)

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• GPU 서버 (H100 1대): 5천만 원
• 서버 랙 및 네트워크: 1천만 원
• 냉각 설비: 500만 원
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초기 투자 합계: 6,500만 원

💰 3년 후 실제 TCO (검증된 비율 적용)

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【초기 투자】
• 하드웨어 초기 투자: 6,500만 원
• 숨은 인프라 비용 (+40%): 2,600만 원
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초기 투자 소계: 9,100만 원

【연간 운영비 (3년간)】
• 데이터 엔지니어링 (예산의 30%):
  9,100만 × 30% × 3년 = 8,190만 원

• 전담 엔지니어 2명 인건비:
  (1억 + 1억 8천만) × 3년 = 8억 4천만 원

• 모델 유지보수 (+20%/년):
  9,100만 × 20% × 3년 = 5,460만 원

• 전력 및 냉각비 (연 1천만):
  1천만 × 3년 = 3,000만 원
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운영비 소계: 10억 750만 원

【3년 총 비용】
9,100만 + 10억 750만 = 10억 9,850만 원
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❌ 초기 견적 대비 약 17배 초과

4) 더 큰 문제: 활용률 저조

• 손익분기점: 하루 200만 토큰 이상 (출처: Introl Hardware Guide 2025)

• 중소기업 50명 기준 실제 사용량:

• 하루 사용량: 50명 × 1,000토큰 = 5만 토큰
• 손익분기점 대비: 200만 ÷ 5만 = 40배 부족

즉, 10억 원을 투자한 서버를 2.5% 수준으로만 활용하는 셈입니다.
GPU 활용률 페널티: 20~40% 가동률 저하도 추가로 발생합니다. (출처: Xenoss)

🎯 핵심 메시지

온프레미스 구축의 진실
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초기 견적:     6,500만 원
실제 3년 TCO: 10억 9,850만 원 (17배)

하지만 실제 활용률은 2.5%
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이래도 정말 서버를 구축하시겠습니까?

📊 3가지 선택지, 냉정하게 비교합니다

옵션 1: 자체 서버 구축 (DIY 방식)

“우리가 직접 만들면 되지 않을까?”

가장 먼저 떠오르는 방법입니다. GPU 서버를 구매하고, 오픈소스 LLM을 설치해서 사내 전용 AI를 구축하는 방식이죠.

💰 초기 투자 비용: 최소 5천만~2억 원

• GPU 서버: H100 1대 기준 5천만~6천만 원 (출처: Introl)

• 인프라: 서버 랙, 네트워크 장비, UPS 등 1천만~3천만 원

• 냉각 설비: 서버실 에어컨 추가 설치 500만~1천만 원

소규모로 시작해도 최소 5천만 원, 제대로 된 시스템을 구축하려면 1억~2억 원이 필요합니다.

⏱️ 구축 기간: 3~6개월

장비 발주부터 세팅, 테스트까지 최소 3개월. 여기에 모델 파인튜닝과 사내 문서 연동(RAG 시스템) 구축까지 더하면 6개월은 기본입니다.

💸 연간 유지 비용: 7천만~3억 원

• 전력비: 연간 500만~2천만 원

• 전담 엔지니어 인건비: 최소 2명, 연간 2억 8천만~3억 8천만 원

• 유지보수: 장비 고장, 모델 업데이트, 보안 패치 등 연간 1천만~2천만 원

📈 3년 총 비용(TCO): 최소 2억~11억 원

• 초기 투자: 5천만~2억 원

• 3년 운영비: 2억~9억 원 (연간 7천만~3억 원 × 3년)

• 총합: 2억 5천만~11억 원

✅ 적합한 조직

• ✔️ 대기업 (예산 여유 있음)

• ✔️ IT 전담 인력이 충분한 조직 (3명 이상)

• ✔️ 장기적 관점의 투자 가능 (3년 이상)

• ✔️ 도메인 특화 모델 개발이 필수인 경우

• ✔️ 대규모 동시 사용자 (100명 이상)

옵션 2: SI 업체 구축형 LLM (전문가에게 맡기기)

“그럼 전문가에게 맡기면 되지 않을까?”

코난테크놀로지, 올거나이즈, 솔트룩스 같은 국내 AI 전문 기업에 구축을 맡기는 방식입니다.

💰 초기 투자 비용: 최소 1억~3억 원

• 솔루션 라이선스: 5천만~1억 5천만 원

• 구축 및 커스터마이징: 3천만~1억 원 (파인튜닝, RAG 구축 포함)

• 하드웨어 (자체 구매 시): 5천만~1억 원

실제 사례:

• 코난테크놀로지: LLM 개발에 100억 원 투자 (출처: iNews24)

⏱️ 구축 기간: 6개월~1년

SI 업체는 요구사항 분석부터 시작합니다. 기획-DB 구축-개발-테스트-론칭까지 최소 6개월, 금융이나 의료처럼 도메인 특화가 필요하면 1년도 걸립니다.

💸 연간 유지 비용: 1천만~5천만 원

• 유지보수 계약: 연간 라이선스의 20~30%

• 추가 파인튜닝: 유상 서비스

• 기술 지원: 계약에 따라 다름

📈 3년 총 비용(TCO): 1억 3천만~4억 5천만 원

• 초기 투자: 1억~3억 원

• 3년 유지비: 3천만~1억 5천만 원

• 총합: 1억 3천만~4억 5천만 원

✅ 적합한 조직

• ✔️ 중견기업 (예산 1억 이상 가능)

• ✔️ IT 전담 인력 부족 (전문가 지원 필요)

• ✔️ 금융·의료·법률 등 도메인 특화가 중요한 산업

• ✔️ 공공기관 (검증된 솔루션 필요)

옵션 3: 온디바이스 AI

“우리 직원 PC에 AI를 깔면 안 될까?”

가장 단순하지만, 의외로 많은 CTO들이 간과하는 선택지입니다.

💰 초기 투자 비용: 0원 (기존 PC 활용)

서버를 살 필요가 없습니다. 직원들이 이미 쓰고 있는 업무용 PC에 프로그램을 설치하기만 하면 됩니다.

참고: 코난 AI PC는 900만~1,000만 원 (출처: 한국일보)이지만, 일반적인 온디바이스 솔루션은 기존 PC를 활용합니다.

⏱️ 구축 기간: 즉시 (다운로드 후 설치)

프로그램 다운로드 → 설치 → 끝.

서버 발주를 기다리거나, SI 업체와 6개월간 미팅할 필요가 없습니다. IT 담당자가 한 시간이면 전 직원 PC에 배포 가능합니다.

💸 연간 유지 비용: 거의 없음

• 전력비: 무시할 수준 (개인 PC 소비 전력은 서버의 1/100)

• 관리 인력: 불필요

• 유지보수 계약: 없음

📈 3년 총 비용(TCO): 수천만 원 이내

델 테크놀로지의 분석에 따르면, 온프레미스 서버는 클라우드 대비 38~88% 비용 효율적이지만, (출처: Dell Technologies) 온디바이스 방식은 서버조차 불필요하므로 훨씬 더 경제적입니다.

🔒 데이터 보안: 최상 (물리적 격리)

• 100% 오프라인 작동: 인터넷 연결 불필요

• 물리적 PC 격리: 각 직원의 PC 내부에서만 데이터 처리

• 망분리 환경 완벽 호환: 폐쇄망에서도 문제없이 작동

• 데이터 외부 유출 원천 차단: 네트워크로 데이터가 전송될 일 자체가 없음

⚠️ 제약사항

• 대규모 동시 사용자 환경에는 부적합 (수백 명 이상)

• PC 성능에 따라 응답 속도 차이

• 중앙 집중식 관리 제한

✅ 적합한 조직

• ✔️ 중소기업 (예산 제약)

• ✔️ 빠른 도입이 중요 (PoC 테스트 원함)

• ✔️ IT 전담 인력 부족

• ✔️ 소규모 사용자 (10~100명 수준)

• ✔️ 데이터 보안이 최우선 (연구소, 법률 사무소 등)

📋 비교표로 한눈에 보는 3가지 옵션

💡 핵심 인사이트

업계 분석에 따르면, 하루 200만 토큰 이상 사용하는 조직은 온프레미스 서버가 경제적입니다. (출처: Introl)

하지만 대부분의 중소기업은 이 기준에 한참 못 미칩니다.

예시: 직원 50명 조직

• 하루 사용량: 50명 × 1,000 토큰 = 5만 토큰
• 서버 구축 Break-Even 기준: 200만 토큰
• 차이: 40배 부족

즉, 대부분의 조직은 서버를 구축할 만큼 사용량이 많지 않습니다.

🎯 당신의 조직에 맞는 선택은?

자체 서버 구축을 선택해야 하는 경우

✅ 예산이 억 단위로 확보 가능

✅ IT 전담 인력이 3명 이상

✅ 장기적 관점의 투자 가능 (3년 이상)

✅ 도메인 특화 모델 개발이 필수

✅ 대규모 동시 사용자 (100명 이상)

대표 사례: 대기업 연구소, 공공기관

SI 업체 구축형을 선택해야 하는 경우

✅ 예산 1억 이상 확보

✅ IT 전담 인력 부족 (전문가 지원 필요)

✅ 금융·의료·법률 등 도메인 특화 중요

✅ 검증된 솔루션 선호

✅ 6개월~1년 구축 일정 수용 가능

대표 사례: 중견 제조기업, 금융사, 병원

온디바이스 AI를 선택해야 하는 경우

✅ 예산 제약 (1억 미만)

✅ 빠른 도입 필요 (1개월 내)

✅ IT 전담 인력 부족

✅ 소규모 사용자 (10~100명)

✅ 데이터 보안 최우선

✅ PoC(개념 검증) 먼저 테스트하고 싶음

대표 사례: 중소 제조업, 법률 사무소, 스타트업, 연구실

🤔 잠깐, 서버 구축이 꼭 필요하신가요?

여기서 한 가지 중요한 질문을 던져야 합니다.

“우리 조직이 정말 범용 AI 서버가 필요한 걸까요?”

대부분의 조직이 착각하는 것

많은 CTO 분들이 "AI 도입 = 서버 구축"이라고 생각합니다. 하지만 실제로 업무 현장에서 직원들이 AI에게 요구하는 것은 단순합니다:

❌ “AI야, 신제품 마케팅 카피를 써줘” (범용 AI 필요)

❌ “AI야, 고객 이메일에 자동으로 답장해줘” (범용 AI 필요)

✅ “AI야, 작년 품질 매뉴얼에서 불량 대응 절차가 어디 있어?” (문서 검색만 필요)

✅ “AI야, 우리 회사 계약서 중에 비밀유지 조항은 어떻게 되어 있지?” (문서 검색만 필요)

실제로는 전 직원의 80% 이상이 AI를 '사내 문서 검색’용으로만 사용합니다.

문서 검색 vs 범용 AI, 무엇이 다를까?

핵심 질문: “우리 조직의 실제 니즈는 무엇인가?”

다음 질문에 답해보세요:

1) 우리 직원들이 AI로 하고 싶은 일이 무엇인가?

• 주로 사내 문서/매뉴얼/보고서에서 정보 찾기 → 문서 검색 특화 솔루션

• 고객 응대 자동화, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 다양한 작업 → 범용 AI 서버

2) 우리 조직에서 가장 시간을 낭비하는 업무는?

• “어디에 있더라…” 하며 문서 뒤지는 시간 → 문서 검색 특화 솔루션

• 반복적인 고객 문의 응대, 보고서 작성 → 범용 AI 서버

3) 예산과 시급성은?

• 예산 1억 미만, 빠른 도입 필요 → 문서 검색 특화 솔루션

• 예산 억 단위 확보, 6개월 이상 여유 → 범용 AI 서버

만약 당신의 답이 “우리는 주로 문서 검색이 필요하다”라면, 범용 AI 서버는 과잉 스펙입니다.

로컬독스: 문서 검색에 특화된 온디바이스 AI

만약 당신의 조직이 다음과 같은 상황이라면, 로컬독스가 정확히 맞는 솔루션입니다:

✅ 직원들이 주로 사내 문서/매뉴얼/보고서에서 정보를 찾는다

✅ 억 단위 서버 예산을 확보하기 어렵다

✅ 3~6개월 구축 기간을 기다릴 수 없다

✅ IT 전담 인력이 부족하다

✅ 망분리 환경에서 100% 오프라인 작동이 필수다

✅ 일단 작은 규모로 테스트해보고 싶다

로컬독스는 "범용 AI"가 아닙니다

로컬독스는 ChatGPT처럼 "뭐든지 물어보세요"식의 범용 AI가 아닙니다.

대신, “우리 회사 문서에서 정확한 답을 1분 만에 찾아주는” 일에만 100% 집중한 전문 도구입니다.

이것이 왜 중요할까요? 과잉 기능은 과잉 비용으로 이어지기 때문입니다.

로컬독스가 하는 일 (문서 검색 특화)

✅ 할 수 있는 것:

• 수백 개의 PDF, Excel, PPT에서 원하는 정보를 1분 만에 찾기

• 표, 이미지, 수식 내용까지 분석하여 답변

• 모든 답변마다 "어떤 문서, 몇 페이지"에서 찾았는지 출처 명시

• 100% 오프라인, 망분리 환경에서 작동

• 사내 문서에 없는 내용은 "모른다"고 정직하게 답변 (환각 없음)

❌ 할 수 없는 것:

• 창의적인 마케팅 카피 작성 (범용 AI 영역)

• 코드 자동 생성 (범용 AI 영역)

• 실시간 번역 (범용 AI 영역)

• 외부 인터넷 정보 검색 (애초에 오프라인 전용)

실제 사용 사례: 문서 검색이 핵심인 조직들

중소 제조업 A사 (직원 50명)

• 과거 문제: 품질 매뉴얼 PDF 30개를 일일이 열어보며 검색 → 평균 30분 소요

• 로컬독스 도입 후: “불량품 A 대응 절차는?” 질문 → 1분 내 정확한 페이지와 답변 제시

• 효과: 직원 1명당 하루 평균 30분 절약 = 월 625시간 생산성 증가

• 핵심: 이 회사는 범용 AI가 필요 없었습니다. 필요한 건 “문서 검색”뿐이었죠.

로컬독스의 5가지 핵심 차별점

1. 서버 없이 즉시 도입

• 기존 업무용 PC에 프로그램을 설치하는 것만으로 끝

• GPU 서버 구매, 서버실 공사, 냉각 설비 추가 불필요

• IT 담당자가 1시간이면 전 직원 PC에 배포 완료

2. 진짜 오프라인, 진짜 보안

• 인터넷 연결이 전혀 필요 없음

• 모든 AI 연산과 데이터 처리가 각 직원의 PC 내부에서만 이루어짐

• 망분리 환경, 폐쇄망에서도 완벽하게 작동

• 데이터가 네트워크로 전송될 일 자체가 없어, 외부 유출 원천 차단

3. 환각 없는 정확한 답변

• AI가 부정확한 정보를 만들어내는 ‘환각 현상’ 없음

• 오직 사내 문서에 있는 사실만을 기반으로 답변

• 모든 답변마다 "어떤 문서, 몇 페이지"에서 찾았는지 출처 명확히 표시

• 문서에 없는 내용은 "해당 정보가 문서에 없습니다"라고 정직하게 답변

4. 표, 이미지, 수식까지 분석

• 단순 키워드 검색(Ctrl+F)을 넘어섬

• PDF 내 표, 이미지, 복잡한 수식의 내용까지 분석하여 답변

• 기술 매뉴얼, 연구 보고서, 계약서 등 어떤 문서든 1분 만에 찾아줌

5. 관리 부담 제로

• 전담 엔지니어 불필요

• 소프트웨어 업데이트 자동

• 서버 유지보수, 모델 재학습, 보안 패치 걱정 없음

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💭 “우리는 범용 AI보다 문서 검색이 더 중요한 것 같다”

💭 “억 단위 서버보다 실용적인 대안을 먼저 시도해보고 싶다”

💭 “일단 작은 규모로 PoC를 돌려보고 효과를 확인하고 싶다”

무료 상담에서 확인할 수 있는 것들

✅ 우리 조직 규모와 사용 환경에서 실제로 작동할까?

✅ 자체 서버 구축 vs LocalDocs 도입 시 3년 총 비용 차이는?

✅ 우리 회사의 문서 형식(PDF, Excel, PPT 등)을 지원할까?

✅ 망분리 환경에서 설치와 배포는 어떻게 진행되나?

✅ PoC(개념 검증) 테스트는 어떻게 진행할 수 있나?

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📚 참고자료

1. 기업용 금융 특화 LLM 모델 만들기 (2) - 학습전략과 비용

2. 인뉴스24 - 코난테크, LLM 개발에 100억 원 투자

3. 한국일보 - 코난 AI PC 가격 900-1,000만 원

4. Dell Technologies: LLM 추론 총 비용 (TCO) 백서 - 한국어판

5. Cloud vs On-Prem LLMs: Long-Term Cost Analysis

6. Total Cost of Ownership for Enterprise AI (Xenoss)

7. Local LLM Hardware Pricing Guide 2025 (Introl)

8. On-Premise vs Cloud-Based LLM (Signity Solutions)

9. 블로터 - 대형 LLM 비용 부담, sLLM 사내 검색 활용

10. MSAP.ai - 한국 LLM 모델 비교 (SOLAR, Konan)