오프라인 LLM을 쓰는 이유와 감수할 점
이 글은 기업이 LLM을 클라우드 API가 아니라 내부 환경에서 직접 돌리는 방식을 설명합니다. 오프라인 LLM은 비용 절감, 위험 감소, 빠른 응답, 민감한 업무 처리, 더 큰 통제권 때문에 쓰일 수 있다고 말합니다. 다만 하드웨어 비용, 모델 드리프트, 관리 공백, 직원이 임의로 쓰는 섀도 AI 같은 문제가 생길 수 있다고 설명합니다.
핵심 포인트
용어 한 줄 설명
- 클라우드 API
- 인터넷으로 외부 회사의 AI 서비스를 호출해 쓰는 연결 방식입니다.
- 클라우드
- 내 컴퓨터가 아니라 인터넷으로 연결된 외부 컴퓨터를 쓰는 방식입니다.
- 오프라인 LLM
- 인터넷의 외부 AI 서비스가 아니라 회사 기기나 서버에서 직접 실행하는 AI 모델입니다.
- 하드웨어
- 컴퓨터를 구성하는 기계 장치나 부품을 말합니다.
- 모델 드리프트
- 시간이 지나며 모델의 답변 품질이나 성향이 기대와 달라지는 현상입니다.
- AI 에이전트
- 사람 대신 정보를 찾거나 작업을 처리하도록 만든 AI 프로그램입니다.
- API 비용
- 서비스 기능을 프로그램으로 호출할 때 사용량에 따라 내는 돈입니다.
- AI 도구
- 사람의 일을 도와 글, 코드, 이미지 등을 만들어 주는 소프트웨어입니다.