몰릴 때만 크게, 한가할 때는 내려놓습니다
신고가 몰리는 몇 달은 AI 사용량이 크게 늘고, 나머지 기간은 거의 쓰지 않습니다. 서버를 사두면 노는 기간이 아깝습니다. 필요한 때 필요한 만큼만 쓰고, 성수기가 지나면 그만큼 줄입니다.
쓰지 않는 기간에는 비용이 들지 않음 · 장비 구입 없이 이번 달부터 시작 · 시즌 처리량은 사전 검증으로 확정
LLM을 소유하는
완성형 AI 인프라,
설치 즉시 운영.
검증된 GPU · LLM 스택 위에서 운영합니다
NVIDIA
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
ONNX
vLLM
Ollama
LangChain
Ray
Docker
Kubernetes
Linux
NGINX
Grafana
NVIDIA
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
ONNX
vLLM
Ollama
LangChain
Ray
Docker
Kubernetes
Linux
NGINX
Grafana
NVIDIA
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
ONNX
vLLM
Ollama
LangChain
Ray
Docker
Kubernetes
Linux
NGINX
Grafana
[ 적용 시나리오 ]
어디에 두느냐가, 답을 바꿉니다.
LLM API
LLM API
밤에도 멈추지 않는 문의를, 먼저 받아둡니다
문의는 하루 종일 들어오는데 상담 인원은 근무시간에만 있습니다. 반복 문의는 AI가 먼저 답하고, 밤사이 쌓인 상담은 아침에 요약해 넘깁니다. 사람은 판단이 필요한 건에만 붙습니다.
야간 문의 자동 응대 · 상담 요약 자동 작성 · 문의량이 늘어도 인원을 그만큼 늘리지 않음
LLM API
쌓이기만 하던 도면과 계약서를, 읽어 둡니다
현장마다 도면·시방서·변경 계약이 계속 쌓이는데 다 읽을 사람이 없습니다. 필요한 조항과 수량을 물어보면 찾아 주고, 바뀐 부분을 짚어 줍니다. 담당자가 바뀌어도 같은 답을 얻습니다.
문서 확인 시간 단축 · 담당자에 따라 달라지던 답의 품질 표준화 · 초기 투자 없이 시작
GPUaaS
모델을 자주 바꿔 시험하는 팀에 맞춥니다
쓰는 모델과 실험이 매주 바뀌는데, 장비를 사두면 그 구성에 묶입니다. 필요할 때 고성능 자원을 시간제로 빌려 실험을 돌리고, 끝나면 반납합니다. 성과가 확인되면 그때 소유로 넘어갑니다.
장기 계약 없이 시간제 · 실험이 몰리는 주에만 크게 · 검증 뒤 소유로 이관 가능
GPUaaS
납품 직전에만 몰리는 작업을, 나눠서 받습니다
평소에는 여유롭다가 납품 주간에 작업이 한꺼번에 몰립니다. 그때만 자원을 크게 늘려 처리하고, 끝나면 원래대로 돌립니다. 외부 협업 인력도 사무실에 오지 않고 접속해 작업합니다.
바쁜 주에만 자원 확대 · 재택·외부 인력도 동일 환경에서 작업 · 사용한 시간만큼만 정산
Hosting
우리 고객에게 한 약속을, 그대로 지킵니다
고객사에 “데이터는 우리 안에 있습니다”라고 약속해야 하는데, 외부 클라우드를 빌려 쓰면 그 약속까지 대신해 줄 수 없습니다. 고객 전용 서버를 월정액으로 두면 약속을 그대로 옮길 수 있고, 고객이 늘면 서버를 사서 소유로 넘어갑니다.
인프라 비용 57% 절감 · 가동률 99.95%를 계약서에 명시 · 초기 구입비 없이 시작
Hosting
자료는 못 내보내는데, 둘 자리가 없습니다
진료기록과 원무 자료는 밖으로 나갈 수 없지만, 병원 안에 서버를 둘 공간도 전담 인력도 없습니다. 우리 데이터센터에 병원 전용 서버를 두고 월정액으로 씁니다. 운영은 저희가 맡습니다.
전용 서버로 자료 분리 · 전산실 증설 없이 도입 · 운영 인력 채용 없이 시작
On-Premise
공장 자료를 밖으로 내보내지 않고, AI를 씁니다
공정 자료와 설계 데이터는 회사 밖으로 나가는 것 자체가 막혀 있습니다. 외부 AI 서비스에는 올릴 수 없어 검토가 거기서 멈춥니다. 서버를 회사 안에 두면 자료는 그대로 둔 채 AI만 들여옵니다. 하루 종일 돌려도 요금이 따로 늘지 않습니다.
검사 정확도 93.8% → 98.5% · 자료 외부 전송 0건 · 24시간 가동 기준 약 12개월이면 구입비 회수
On-Premise
규정상 외부에 둘 수 없는 자료를, 안에서 씁니다
개인정보와 내부 자료는 규정상 외부 서비스에 올릴 수 없습니다. 기관 안에 서버를 두고 부서별로 나눠 씁니다. 요청이 몰리는 부서에 더 배분하고, 사용 이력은 전부 기관 안에 남습니다.
자료 외부 반출 0건 · 부서별 사용량 배분 · 사용 이력 내부 보관
On-Premise
고객 정보를 다루는 일은, 밖에 맡기지 않습니다
고객 금융정보를 다루는 업무는 외부로 내보낼 수 없고, 시스템은 하루 종일 멈추지 않습니다. 회사 안에 두면 사용량이 늘어도 매달 요금이 뛰지 않고, 예산을 미리 확정할 수 있습니다.
자료 외부 반출 0건 · 사용량이 늘어도 월 비용 고정 · 5년 총소유비용 최대 65% 절감
3
단계
진단 · 설계 · 리포트
이트라이브 EDE(Etribe Deployed Engineer)가 귀사에 상주하듯 들어가 어떤 업무부터 AI에 맡길 수 있는지 직접 점검하고, 절감되는 비용과 단축되는 시간을 수치로 담은 전환 점검 리포트를 드립니다.