기업 LLM 자체 구축하기 | 개발·외주·SaaS, 실무자 선택 기준 5가지

기업 내부 데이터를 활용해 AI를 만들고 싶어 [기업 LLM 자체 구축] 관련 키워드들을 검색해보아도 막상 선택지는 더 복잡해집니다. 자체 개발은 리소스가 부담스럽고, 외주는 이후 운영이 걱정되며, SaaS는 우리 업무에 딱 맞지 않는 경우가 많죠.

이 글은 기술 트렌드를 설명하기보다 실무자가 지금 상황에서 어떤 선택을 해야 하는지 판단할 수 있는 기준을 정리합니다. 기업 LLM 구축을 고민하는 팀이 가장 많이 헷갈리는 지점을 기준으로 하나씩 짚어볼게요.

1. 기업 LLM을 구축할 때 가장 먼저 결정해야 할 기준은 무엇인가요?

기업 LLM 구축에서 가장 먼저 정해야 할 것은 기술이 아니라, 이 시스템을 누가 책임지고 운영할 것인지에 대한 결정입니다. 이 기준이 정해져야 자체 개발, 외주, SaaS 중 선택이 명확해집니다.

그래서 기업 LLM 구축을 기술 문제로만 접근하면 선택이 꼬이기 쉬워요. 실제로는 개발 방식의 차이가 아니라 조직과 리소스를 어떻게 쓰느냐의 문제에 가깝기 때문입니다. 같은 LLM이라도 내부 개발팀이 운영할 때와 외주가 끝난 이후, 또는 SaaS로 쓰는 경우의 결과는 크게 달라지는데요.

실무에서 혼란이 생기는 이유는 대부분 이 질문을 뒤로 미뤘기 때문입니다. '일단 만들어보고 보자'는 접근은 운영 단계에서 책임 공백을 만들기 쉽습니다.

☑️ 기업 LLM 구축 시 가장 먼저 정해야 할 5가지 기준

• 보안과 데이터 통제는 어느 수준이 필요한가
• 우리 업무에 맞춘 커스터마이징이 필요한가
• 초기 비용이 아니라 장기 비용을 감당할 수 있는가
• 빠른 실험과 방향 전환이 가능한가
• 구축 이후 운영 책임은 누가 지는가

이 다섯 가지 기준에 따라 자체 개발이 합리적인 경우도 있고, SaaS로 충분한 경우도 있으며, 지속적으로 개선이 필요한 팀이라면 '개발팀 구독' 같은 운영형 구조가 더 현실적인 선택이 될 수 있습니다.

2. 기업 LLM 자체 구축 시, 보안과 데이터 통제는 얼마나 중요한가요?

기업 LLM 구축에서 보안과 데이터 통제는 선택 사항이 아니라, 구축 방식 자체를 결정하는 전제 조건입니다.

기업 LLM은 일반적으로 사내 문서, 데이터베이스, 내부 시스템의 정보를 외부 모델과 연결해 활용하는 구조를 의미하며, 이 과정에서 데이터 접근·저장·처리 방식이 핵심 보안 이슈로 작용합니다. 사내 데이터가 조금이라도 들어간다면 SaaS, 외주, 자체 개발 중 어떤 방식이 가능한지는 보안 요구 수준에 따라 거의 결정됩니다.

기업 LLM을 검토하는 팀 대부분은 이미 ChatGPT 같은 SaaS를 사용해봤을 겁니다. 하지만 내부 문서, 고객 데이터, 영업 정보처럼 민감한 데이터가 들어가는 순간 단순한 활용 도구가 아니라 사내 시스템의 일부가 되는데요. 이 지점부터 보안은 기능 옵션이 아니라 필수 요건이 됩니다.

2-1) SaaS 기반 LLM, 보안에서 안전할까요?

SaaS LLM은 빠르게 도입할 수 있지만 데이터 저장 방식과 학습 정책을 기업이 완전히 통제하기 어렵습니다. 대부분의 SaaS는 '학습에 사용하지 않는다'고 명시하지만 데이터 처리 위치, 보관 기간, 접근 주체까지 세밀하게 관리하기는 쉽지 않아요.

특히 금융, B2B SaaS, 헬스케어처럼 규제나 감사 요구가 있는 산업에서는 이 한계가 명확해집니다. 내부 데이터를 외부 API로 전달하는 구조 자체가 리스크로 평가되는 경우도 많죠.

2-2) 외주 개발로 LLM을 구축한다면?

외주 개발은 초기 설계 단계에서 기업 보안 요구사항을 반영할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 문제는 운영 단계의 책임 소재인데요. 계약 범위를 벗어난 보안 이슈가 발생했을 때 누가 수정하고 대응하는지가 불명확해지기 쉽습니다.

실무에서는 '초기에는 문제없었지만 데이터가 늘어나고 기능이 추가되면서 보안 설계가 어긋나는' 상황이 자주 발생해요. 이 경우 추가 계약 없이는 대응이 어렵고, 대응이 늦어질수록 리스크는 커집니다.

2-3) 자체 개발은 보안 측면에서 가장 안전한 선택일까요?

자체 개발은 데이터 통제 수준만 보면 가장 안전한 선택입니다. 모델 접근 권한, 데이터 흐름, 저장 방식까지 모두 내부 기준에 맞게 설계할 수 있기 때문이에요. 다만 그만큼 보안 설계와 운영 부담이 전부 내부 팀에 쌓입니다.

프롬프트 변경, 데이터 추가, 권한 관리 같은 작업이 반복되면서 보안 이슈는 초기보다 운영 단계에서 더 자주 발생하는데요. 내부에 이를 지속적으로 관리할 리소스가 없다면 이 역시 현실적인 리스크가 됩니다.

기업 LLM 보안을 안정적으로 유지하려면 어떤 운영 구조가 필요할까요?

실무에서는 보안 수준과 운영 가능성을 동시에 맞추기 위해 완전한 자체 개발이나 일회성 외주 대신 '운영을 전제로 한 개발 구조'를 선택하는 경우가 늘고 있습니다. 중요한 것은 보안을 한 번 설계하는 것이 아니라 보안 요구가 바뀔 때마다 구조를 조정할 수 있느냐입니다.

개발팀 구독 방식은 내부 보안 기준에 맞춰 기능을 추가하거나 수정할 수 있고, 운영 중 발생하는 보안 이슈에도 동일한 개발 주체가 책임지고 대응할 수 있다는 점에서 현실적인 대안이 됩니다. 특히 기업 LLM처럼 지속적으로 데이터와 사용 범위가 바뀌는 시스템에서는 이 운영 구조가 보안 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다.

🔎 운영 구조(SaaS, 외주 개발, 자체 개발)별 기업 LLM 보안 비교

3. 기업 LLM 구축 비용은 어떻게 되나요?

기업 LLM 구축에서 가장 중요한 비용 기준은 초기 견적이 아니라, 장기 운영을 포함한 총비용(TCO)입니다. 

그래서 기업 LLM 구축 비용의 평균값을 내기 어렵습니다. 데이터 규모와 사용자 수, 내부 시스템 연동 범위, 운영 포함 여부 등 다양한 변수에 따라 비용이 크게 달라지기 때문이죠. 기업 LLM 구축 비용은 모델 개발 비용뿐 아니라, 인프라 운영, 프롬프트 관리, 데이터 업데이트, 시스템 통합 비용까지 포함해 판단해야 합니다. Gartner는 생성형 AI 및 커스텀 AI 프로젝트의 경우 PoC 단계에서도 수만 달러 단위의 초기 비용이 발생하며, 실제 운영 단계에서는 통합과 유지 비용이 더 크게 작용한다고 설명합니다.

• PoC 단계: USD 5만 ~ 20만 달러
• 프로덕션 단계: USD 20만 달러 이상

(Gartner, 2023)

초기 비용만 보고 선택하면 운영 단계에서 예상보다 훨씬 큰 비용 부담을 겪는 경우가 많아요. 기업 LLM은 단발성 프로젝트가 아니라 지속적으로 개선되는 시스템이기 때문입니다. 데이터가 늘고, 사용자가 늘고, 업무 범위가 확장되면서 비용 구조도 함께 변하죠. 이때 어떤 방식으로 구축했는지가 장기 비용에 직접적인 영향을 줍니다. 

3-1) 외주 개발은 비용이 명확한 선택 아닌가요?

외주 개발의 장점은 초기 비용이 비교적 명확하다는 점입니다. 요구사항과 범위가 정해져 있으면 예산을 세우기 쉬워요. 다만 문제는 요구사항이 거의 항상 바뀐다는 점입니다.

LLM 프로젝트에서는 운영 중 '이 기능도 필요하다'는 요청이 반복적으로 발생하는데요. 이때마다 추가 계약과 비용이 붙으면서 처음 예상했던 예산과 실제 비용 사이의 차이가 점점 커집니다.

3-2) SaaS LLM은 정말 가장 저렴한 선택일까요?

SaaS는 도입 비용이 거의 없고 바로 사용할 수 있다는 점에서 가장 저렴해 보입니다. 하지만 대부분 사용량 기반 과금 구조를 갖고 있어 사용자 수나 호출량이 늘수록 비용 예측이 어려워지는데요.

초기에는 문제없던 비용이 조직 전체로 확산되는 순간 빠르게 증가하는 경우도 많습니다. 특히 기업 LLM처럼 내부 업무 전반에 쓰이는 경우에는 장기 비용 관리가 쉽지 않아요.

3-3) 개발팀 구독 방식은 비용 구조에서 어떤 차이가 있나요?

개발팀 구독 방식은 초기 구축 비용과 운영 비용을 분리하지 않고 월 단위로 예측 가능한 구조를 만듭니다. 기능 추가나 수정이 발생해도 비용 구조가 크게 흔들리지 않는 것이 특징이에요.

기업 LLM처럼 PoC 이후에도 계속 개선이 필요한 경우, 이 방식은 비용보다 의사결정 속도와 운영 안정성에서 강점을 가집니다. 기능 추가에 따른 비용을 고민하기보다 '지금 필요한 기능인가'에 집중할 수 있습니다.

🔎 기업 LLM 구축 방식별(SaaS, 외주개발, 자체개발, 개발팀구독) 비용 구조 비교

4. 기업 LLM 운영, 어느 팀에서 맡고 운영 난이도는 얼마나 높을까요?

기업 LLM 구축 실패의 가장 큰 원인은 기술이 아니라, 운영을 책임질 주체가 명확하지 않다는 점입니다.

기업 LLM 운영에는 프롬프트 수정, 데이터 최신화, 사용자 권한 관리, 성능 모니터링과 같은 반복적인 관리 작업이 지속적으로 포함됩니다. 누가 이 시스템을 계속 관리할지 정해지지 않으면, LLM은 빠르게 방치됩니다. 기업 LLM은 만들고 끝나는 시스템이 아니에요. 데이터가 바뀌고, 업무가 바뀌고, 사용자 요청이 쌓이면서 운영 난이도는 시간이 지날수록 올라갑니다. 이때 운영 책임이 명확하지 않으면 초기 기대와 달리 실제 활용도는 급격히 떨어집니다.

기업 LLM 운영 단계에서 실무자가 가장 자주 겪는 문제는 무엇인가요?

운영 단계에서 가장 흔한 문제는 모델 성능보다 사소해 보이는 관리 작업입니다. 프롬프트 수정, 데이터 업데이트, 접근 권한 조정 같은 작업이 반복되면서 운영 부담이 누적되는데요.

특히 여러 팀이 함께 사용하는 기업 LLM일수록 '누가 이 요청을 처리하나'가 불명확해지는 순간 운영은 멈춥니다. 이때부터 LLM은 실험용 도구로 밀려나기 쉬워요.

• 기업 LLM 운영 단계에서 자주 발생하는 이슈
  • 프롬프트 변경 요청 누적
  • 데이터 최신화 지연
  • 사용자별 접근 권한 관리
  • 성능 저하에 대한 원인 파악 어려움
  • 현업 요청과 개발 우선순위 충돌

4-1) 외주 개발 이후 운영 공백은 왜 자주 발생할까요?

외주 개발은 계약 범위 내에서는 명확하지만 운영 단계로 넘어가면 이야기가 달라집니다. 계약이 끝난 이후 발생하는 요청은 대부분 추가 비용이나 재계약으로 이어지는데요. 이 과정에서 운영은 자연스럽게 미뤄집니다. 긴급하지 않은 요청은 쌓이고, 그 사이 LLM은 실제 업무에서 점점 멀어져요. 외주 방식에서 운영 공백이 반복되는 이유입니다.

4-2) SaaS LLM은 운영 부담이 적은 편 아닌가요?

SaaS는 운영 자체는 가장 편한 방식입니다. 인프라 관리나 모델 업데이트를 직접 신경 쓸 필요가 없기 때문이에요. 다만 그만큼 운영 통제권도 제한적입니다. 업무에 맞는 기능을 추가하거나 세밀한 운영 정책을 적용하기 어렵기 때문에 '관리하기 쉬운 대신 바꾸기 어려운' 구조가 됩니다. 기업 LLM처럼 업무 밀착도가 중요한 경우에는 이 한계가 분명해져요.

4-3) 개발팀 구독 방식은 운영 측면에서 어떤 차이가 있나요?

개발팀 구독 방식은 기업 LLM을 운영을 전제로 설계하는 구조입니다. 구축 이후에도 동일한 개발팀이 개선과 운영을 함께 맡기 때문에 요청 처리와 방향 조정이 빠르게 이뤄지는데요. 운영 업무가 별도의 예외 작업이 아니라 정기적인 업무 흐름 안에 포함됩니다. 이 구조는 기업 LLM처럼 지속적인 조정이 필요한 시스템에서 운영 안정성을 크게 높여줍니다.

🔎 기업 LLM 구축 방식별(SaaS, 외주개발, 자체개발, 개발팀구독) 운영 부담 비교

👉 개발팀 구독 활용 사례 보기

그래서 우리 회사에 맞는 기업 LLM 구축 방식은 무엇일까요?

기업 LLM 구축은 결국 기술 선택이 아니라 운영 구조 선택입니다. SaaS, 외주, 자체 개발은 모두 가능한 선택지지만 각 방식은 전혀 다른 책임과 리스크를 동반해요.

단순 활용과 빠른 도입이 목적이라면 SaaS가 맞을 수 있습니다. 충분한 내부 리소스와 장기 계획이 있다면 자체 개발도 고려할 수 있어요. 하지만 대부분의 기업은 그 중간 지점에 있습니다. 빠르게 검증하고 싶고, 실제 업무에 맞게 고쳐가야 하며, 운영 부담은 통제하고 싶은 상태인데요.

이런 상황에서 기업 LLM은 한 번에 완성하는 프로젝트보다 지속적으로 개선되는 내부 시스템으로 접근하는 편이 현실적입니다. 그래서 최근에는 초기 대규모 투자를 하기보다, PoC부터 운영까지 이어갈 수 있는 개발팀 구독 구조를 선택하는 팀도 늘고 있어요.

개발팀 구독은

• 구축 이후에도 같은 팀이 운영과 개선을 맡고
• 요구사항 변화에 따라 기능을 유연하게 조정할 수 있으며
• 비용과 리소스를 예측 가능한 범위 안에서 관리할 수 있다는 점에서

기업 LLM 구축의 현실적인 대안이 될 수 있습니다.

우리 회사에 맞는 선택이 궁금하다면

기업 LLM 구축은 글만 보고 판단하기 어렵습니다. 현재 팀 구조, 데이터 환경, 실제 쓰려는 업무에 따라 정답은 달라지기 때문입니다.

• 지금 상황에서 SaaS로 충분한지
• 외주로 시작해도 괜찮은지
• 아니면 개발팀 구독 구조가 더 맞는지

이런 판단이 필요하다면, 현재 우리팀의 상황을 기준으로 정리해볼 수 있습니다.

FAQ

1. 기업 LLM 구축은 스타트업도 현실적으로 가능한가요?
   기업 LLM 구축은 스타트업도 가능합니다. 다만 처음부터 완성형 시스템을 만들기보다, 핵심 업무 기준으로 PoC를 진행하고 실제 활용도를 검증하는 방식이 더 현실적이에요. 구축과 운영을 함께 고려하지 않으면 내부 리소스 부담이 빠르게 커질 수 있습니다.
   
2. 기업 LLM 구축과 ChatGPT Enterprise는 어떻게 다른가요?
   ChatGPT Enterprise는 범용 업무 지원에는 적합하지만, 기업 내부 업무 프로세스에 깊게 맞추기에는 한계가 있습니다. 기업 LLM 구축은 내부 데이터, 시스템 연동, 보안 정책을 반영해 특정 업무 흐름에 최적화된 AI를 만든다는 점에서 목적이 달라요.
   
3. 기업 LLM 구축에는 보통 어느 정도 기간이 걸리나요?
   기업 LLM 구축 기간은 범위에 따라 다르지만, PoC 기준으로는 보통 4~8주 내외가 일반적입니다. 이후 운영 단계에서는 업무 범위 확장과 개선 작업이 반복되며, 조직의 의사결정 속도에 따라 전체 기간이 달라질 수 있어요.
   
4. 외주 개발로 시작했다가 운영이 어려워지는 이유는 무엇인가요?
   외주 개발은 초기 구축에는 효과적이지만, 계약 범위를 벗어난 운영이나 개선 요청이 발생하면 대응이 느려지기 쉽습니다. 기업 LLM은 운영 중 수정이 잦은 시스템이기 때문에, 운영 주체가 명확하지 않으면 실제 활용도가 떨어질 수 있어요.
   
5. 개발팀 구독 방식은 기업 LLM 구축에 어떤 경우에 적합한가요?
   개발팀 구독 방식은 기업 LLM을 단발성 프로젝트가 아니라, 지속적으로 개선해야 하는 내부 시스템으로 운영하려는 경우에 적합합니다. PoC 이후에도 같은 팀이 운영과 개선을 맡아야 하는 조직에서 특히 효과적이에요.
   
6. 기업 LLM 구축은 내부 개발자가 없어도 가능한가요?
   기업 LLM 구축은 내부 개발자가 없어도 가능합니다. 다만 이 경우, 구축 이후 운영과 개선을 누가 담당할지에 대한 구조를 함께 설계해야 해요. 운영 주체가 명확하지 않으면 초기 도입 이후 활용도가 빠르게 떨어질 수 있습니다.

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