안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.
이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다.
1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?
1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정
기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄형 LLM을 선택하면 모델 사용권에 대한 제약과 라이선스 비용이 발생할 수 있습니다. 반면 개방형 LLM은 오픈소스 라이선스가 적용되어 자유롭게 활용·수정이 가능하지만 자체 연구·개발 역량이 필요합니다. 조직의 규모, 예산, 보안 정책에 따라 최적의 모델 전략이 달라집니다.
2) 확장성 및 커스터마이징 가능성
폐쇄형 LLM은 모델 구조나 파라미터에 대한 접근이 제한적일 수 있지만, 공급 업체(벤더)로부터 안정적인 기술 지원을 받을 수 있습니다. 개방형 LLM은 오픈소스 커뮤니티의 도움을 받아 자유롭게 커스터마이징할 수 있으나 자체 유지·관리 노하우가 필수적입니다.
3) 사용자 데이터 보안 및 개인화
일부 기업이나 기관은 내부 기밀 데이터를 처리하기 위해 자체 서버에서 LLM을 운용해야 합니다. 폐쇄형 LLM은 모델 접근 권한을 외부에 의존하기 때문에 민감 정보 관리에 제약이 있을 수 있습니다. 반면 개방형 LLM은 직접 호스팅할 수 있어 보안 요구사항을 엄격히 적용할 수 있지만 구축·운영 부담이 클 수 있습니다.
2. 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM의 주요 특징 비교
아래 표는 폐쇄형과 개방형 LLM 각각의 특징을 간단히 요약한 것입니다.
| 구분 | 폐쇄형 LLM | 개방형 LLM |
| 라이선스 | 벤더나 플랫폼에서 사용권 구매 (SAAS 형태 등) | 주로 오픈소스 라이선스 (Apache, MIT 등) |
| 모델 접근 | 모델 내부 구조 및 파라미터 비공개, API 위주 사용 | 모델 가중치 및 소스 코드 공개, 직접 커스터마이징 가능 |
| 기술 지원 | 벤더의 전문적 기술 지원 (버그 수정, 신규 기능 등) | 커뮤니티 중심의 지원, 이슈 트래킹 및 자발적 기여 |
| 커스터마이징 | 제한적(퍼미션이 허용하는 범위 내에서) | 자유롭게 수정·추가 모델 개발 가능 |
| 보안/프라이버시 | 외부 벤더 의존, 특정 보안 규정 준수 필요 | 내부 인프라에 직접 배포, 보안 요구사항 유연 적용 |
| 성능 업데이트 | 벤더가 주기적으로 모델 업그레이드 제공 | 커뮤니티 또는 자사 연구팀이 직접 모델 개선 |
| 비용 구조 | API 호출 기반 과금, 종량제, 사용자 규모별 구독 형태 등 | 모델 학습·추론 위한 인프라 비용 직접 부담 |
1) 라이선스 및 접근성
- 폐쇄형은 주로 구독형/API 호출량에 따른 과금 모델을 사용합니다.
- 개방형은 오픈소스 커뮤니티 기반으로 무료 또는 좀 더 저렴한 비용에 모델을 사용할 수 있으나 GPU 인프라나 기술 인력이 필요합니다.
2) 기술 지원과 유지보수
- 폐쇄형은 전문적인 벤더 지원이 가능하므로 AI 인력이 적어도 빠른 문제 해결이 가능합니다.
- 개방형은 오픈소스 커뮤니티가 활발하지만 이슈 해결에 다소 시간이 걸리거나 직접 기여해야 할 수도 있습니다.
3) 확장성과 성능 개선
- 폐쇄형 LLM은 벤더에서 성능 개선 패치를 주기적으로 제공하므로 업그레이드가 자동화되어 관리가 편리합니다.
- 개방형 LLM은 새로운 연구나 알고리즘이 발표되면 빠르게 반영할 수 있으나 자체 연구개발 역량이 갖춰져 있어야 합니다.
3. 폐쇄형 및 개방형 LLM을 위한 기술적 요구사항
LLM이 갈수록 대형화·고도화되면서 실제 비즈니스 환경에서 활용하기 위해서는 상당한 수준의 인프라와 기술이 필요합니다.
1) 고성능 컴퓨팅 자원
- LLM은 대규모 모델 학습 및 추론을 위해 NVIDIA A100, H100 등의 GPU 자원을 필요로 합니다.
- 폐쇄형 LLM을 사용할 때는 외부 API를 호출하는 형태가 많아 직접 인프라를 마련하지 않아도 되지만 대규모 요청이 몰릴 경우엔 해당 벤더와 협의가 필요합니다.
- 개방형 LLM을 자체 학습·운영하려면 온프레미스 또는 클라우드 기반으로 GPU 클러스터를 구축해야 합니다.
2) 데이터 레이크 및 스토리지
- 폐쇄형 LLM 사용 시에는 상대적으로 데이터 관리가 간단할 수 있으나 커스텀 파인튜닝을 하려면 학습 데이터 준비와 스토리지 관리가 필요합니다.
- 개방형 LLM은 원본 모델 자체를 직접 호스팅하고 파인튜닝·추론에 필요한 데이터셋을 체계적으로 관리해야 합니다.
3) 분산 학습 및 오케스트레이션
- 폐쇄형 LLM은 주로 API 기반이므로 오케스트레이션보다는 API 요청 최적화, 캐싱 전략, MLOps와의 연동 등에 집중하게 됩니다.
- 개방형 LLM을 자체적으로 트레이닝하거나 대규모 파인튜닝을 하려면 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 분산 학습 환경이 필수적입니다.
4) 모니터링 및 버전 관리
- 폐쇄형 LLM은 벤더 측 업데이트를 모니터링하고 서비스 호환성을 유지할 수 있도록 API 버전을 꼼꼼히 확인해야 합니다.
- 개방형 LLM은 모델 자체의 버전, 커스터마이징된 파라미터, 학습 이력, 성능 지표 등을 직접 관리해야 합니다.
5) 보안 및 개인 정보 보호
- 폐쇄형 LLM은 외부 서버를 사용하는 경우가 많으므로 데이터 유출 위험성과 벤더의 보안 준수 사항을 충분히 검토해야 합니다.
- 개방형 LLM은 자체 인프라 운영 시 중요한 데이터가 외부로 전송되지 않도록 관리할 수 있지만 내부적으로 보안 체계와 액세스 제어를 철저히 구축해야 합니다.
4. 카카오클라우드와 함께하는 LLM 운영 전략
LLM을 성공적으로 활용하기 위해서는 안정적이고 유연한 클라우드 인프라가 필수입니다. 카카오클라우드는 다음과 같은 서비스를 통해 폐쇄형·개방형 LLM 모두에 최적화된 환경을 제공합니다.
1) GPUaaS(GPU-as-a-Service)
- NVIDIA의 고사양 GPU를 온디맨드로 제공해 대규모 모델 학습과 추론을 빠르고 안정적으로 처리합니다.
2) 컨테이너 서비스
- 쿠버네티스 기반으로 마이크로서비스 환경을 손쉽게 구성하고 운영할 수 있습니다.
- 대규모 파인튜닝 작업 시 자동 스케일링과 자원 할당이 가능해, 복잡한 인프라 운영 부담을 줄여줍니다.
3) 데이터베이스 및 스토리지 솔루션
- 확장성 높은 스토리지, 고성능 데이터베이스를 통해 대규모 데이터, 학습 파라미터를 안정적으로 관리할 수 있습니다.
- 폐쇄형 LLM API와 연동하거나 개방형 LLM 학습 데이터를 저장·처리할 때도 안정성과 속도를 보장합니다.
4) 보안 및 네트워크 서비스
- SSL/TLS 암호화, 방화벽, VPN 등을 통한 안전한 네트워크 환경을 지원합니다.
- 폐쇄형 LLM 사용 시에도 내부망과 벤더 API 간 트래픽을 안전하게 관리할 수 있고, 개방형 LLM 자체 운영 시에는 권한 관리와 액세스 제어를 강화할 수 있습니다.
5) 모니터링 및 운영 자동화
- 카카오클라우드의 모니터링·로깅 서비스를 활용해 성능 지표, 호출 현황, 속도 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.
- 파이프라인을 연동해 모델 배포, 업그레이드, 롤백 등의 작업을 자동화할 수 있습니다.
5. 폐쇄형·개방형 LLM 도입 시 고려사항
1) 조직의 기술 역량과 비용 구조
- 빠른 도입과 안정적인 지원을 원하거나 사내 AI 역량이 아직 미흡하다면 폐쇄형 LLM이 적합할 수 있습니다.
- 자체 연구개발 팀을 보유하고 있고 대규모 인프라 투자가 가능하다면 개방형 LLM이 유연한 선택일 수 있습니다.
2) 데이터 보안 및 규제 요구사항
- 금융·의료·공공 분야 등은 민감 정보 보호가 최우선입니다. 이러한 경우 자체 인프라에 개방형 LLM을 구축하거나 보안 요건을 충족하는 폐쇄형 LLM 벤더를 선택해야 합니다.
3) 지속적인 모델 업그레이드 및 유지보수 계획
- 폐쇄형 LLM: 벤더가 제공하는 정기 업그레이드 정책을 준수하면서 호환성을 점검해야 합니다.
- 개방형 LLM: 새로운 연구 결과를 빠르게 반영할 수 있지만 자체 업그레이드 프로세스와 품질 보증이 필요합니다.
지금까지 살펴본 것처럼 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 각각 장단점이 뚜렷합니다. 벤더의 기술 지원과 빠른 도입을 중시한다면 폐쇄형 LLM이, 자유로운 커스터마이징과 높은 자율성을 원한다면 개방형 LLM이 더 적합할 수 있습니다.
결국 핵심은 조직의 목표, 인프라 환경, 기술 역량, 보안 요구사항 등을 종합적으로 고려해 최적의 모델을 선택하고, 이를 효율적으로 운영·관리하는 것입니다.
카카오클라우드는 고성능 GPU 인프라, 컨테이너 기반 분산 환경, 체계적인 보안·모니터링 솔루션 등을 통해 기업이 어떤 유형의 LLM을 선택하더라도 안정적인 운영이 가능하도록 지원하고 있습니다. 앞으로도 카카오클라우드는 AI 분야의 혁신을 이끌 수 있도록 고객 여러분께 필요한 기술과 솔루션을 아낌없이 제공하겠습니다.
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