300명 사용자를 위한 자체 호스팅 LLM 서버 구축, 현실적인가?
300명 사용자를 위한 자체 호스팅 LLM 서버 구축, 현실적인가?
기업 내 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서, ChatGPT 수준의 AI 도구를 내부적으로 제공하고자 하는 수요가 늘고 있습니다. 특히 법률, 의료, 공공기관 등 개인정보(PII) 보호가 중요한 산업에서는 클라우드 기반 AI보다는 자체 호스팅(온프레미스)을 고려하는 경우가 많습니다.
최근 Reddit의 /r/ollama 서브레딧에 올라온 질문을 계기로, 300명 규모의 법률사무소가 자체 LLM 서버를 구축하는 것이 가능한지에 대해 전문가들의 논의가 활발히 이루어졌습니다. 본 글에서는 실제 커뮤니티 의견과 전문가 인사이트를 바탕으로, 현실적인 접근 방안을 요약하고 실질적인 가이드를 제공합니다.
🔍 현실적인 질문들
- 300명 이상 사용자를 자체 LLM 서버로 실질적으로 지원할 수 있을까?
- PC + GPU 몇 대면 될 줄 알았는데, 과소평가한 건 아닐까?
- 사용자 관리도 생각보다 복잡한가?
- 중요한 고려사항을 놓치고 있는 건 아닐까?
1. 성능 한계와 하드웨어 비용
많은 이들이 “PC 몇 대에 고성능 GPU만 달면 되지 않을까?” 하는 기대를 가졌지만, 현실은 훨씬 복잡합니다.
ChatGPT 수준의 품질과 응답 속도를 원하는 경우, 수억 원대의 GPU 클러스터가 필요하다는 것이 전문가들의 의견입니다. 실제로 LLaMA 30B~70B 같은 대형 모델을 안정적으로 운영하려면, NVIDIA A100이나 H100급 GPU 다수가 필요하며, 하드웨어 구축 비용만 $200,000 ~ $1,000,000+에 이를 수 있습니다.
게다가 300명의 사용자가 모두 동시에 접속한다는 전제는 현실적이지 않지만, 동시 사용자 기준 10~40명 수준이 한계일 가능성이 높습니다.
2. 작은 모델로 시작하는 파일럿(PoC) 전략
현실적인 접근법으로는 소규모 PoC(파일럿 프로젝트)부터 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 추천됩니다.
- 1대의 서버 + 1개의 GPU로 내부 PoC 수행
- 실제 사용 시나리오에 기반한 부하 테스트
- RTX 4090, Mac Studio 등으로도 소규모 실험 가능
- OpenLLM, Mistral, LLaMA 13B 등 상대적으로 가벼운 모델 사용
300명 전원이 동시에 사용하는 것은 드물며, 내부 테스트 결과를 바탕으로 실제 동시 사용자 수를 예측하고 시스템을 조정하는 것이 핵심입니다.
3. 클라우드 및 하이브리드 대안 고려
모든 것을 자체적으로 구축하는 대신, 클라우드 API와 내부 시스템을 연계하는 하이브리드 전략도 매우 유용합니다.
- Azure OpenAI, AWS Bedrock 등 외부 API를 내부 시스템과 연동
- 민감 데이터는 VPN, 암호화, 로그 추적 등으로 보호
- 사용자 요청 중 고빈도/민감 요청만 자체 처리
- 나머지는 클라우드 호출로 비용/성능 균형 확보
특히, ChatGPT Enterprise나 Microsoft Copilot Studio 같은 SaaS도 매우 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.
4. 운영 및 사용자 관리 이슈
LLM 서버 운영에는 단순한 하드웨어 외에도 다양한 시스템 구성 요소가 필요합니다.
- 유저 인증: AD(Active Directory), OAuth로 통합
- 큐잉, 캐싱: 트래픽 폭주 시 안정성 확보
- 로드밸런싱: GPU 간 부하 분산
- 모델 튜닝: 법률 문서 작성용으로 커스터마이징
- RAG 기술: 검색 + 생성 기반으로 실사용 성능 보완
이 모든 요소가 통합되어야 안정적이고 유용한 서비스를 사내에서 제공할 수 있습니다.
5. 현실적인 구축 전략 요약
| 항목 | 제안 |
|---|---|
| 초기 구축 | 작은 모델 + 단일 GPU로 PoC |
| 하드웨어 | RTX 4090, A100, Mac Studio 등 |
| 성능 확장 | 큐 시스템 + 로드밸런서 활용 |
| 클라우드 연계 | 자주 쓰이는 요청만 API 호출 |
| 사용자 인증 | AD 또는 OAuth 연동 |
| 보안 강화 | VPN, 암호화, 데이터 위치 추적 |
✅ 결론
300명 규모의 자체 호스팅 LLM 서버 구축은 결코 불가능하지 않습니다. 그러나 무턱대고 시작하기보다는 작은 파일럿으로 출발해, 점진적으로 확장하는 것이 현실적인 전략입니다.
보안, 성능, 예산, 유지관리 리소스를 고려해 온프레미스 + 클라우드의 하이브리드 전략도 적극 고려해보아야 할 부분입니다.
결국 중요한 것은 “무엇을 위해 AI를 도입하는가?”라는 목적을 분명히 하고, 그에 맞춘 실용적이고 유연한 기술적 선택을 해나가는 것입니다.
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