기업이 자기만의 AI를 원하는 이유

대부분의 기업은 AI를 임대 서비스로 처음 접합니다. ChatGPT나 Claude의 사용자 계정 하나, 인터페이스를 쓰기 위한 키 하나, 사용자가 늘 때마다 커지는 청구서. 모델은 훌륭하고, 회사 업무 대부분에는 이런 방식이 맞습니다. 저희 회사의 두뇌도 매일 Claude와 ChatGPT에서 일합니다.

어떤 일은 다릅니다. 외부의 누구도 읽어서는 안 되는 계약서. 아직 발표되지 않은 제품의 시험 보고서. 수십 년간 쌓인 엔지니어링 노하우를 마침내 모델이 활용할 수 있는 형태로 기록한 자료. 이런 일에서는 질문이 바뀝니다. 어떤 모델이 가장 좋은가가 아니라, 모델이 누구의 건물 안에서 실행되는가, 그리고 모델이 읽은 것으로부터 누가 배우는가가 질문이 됩니다.

기업들이 말하는 걱정

이 걱정은 측정할 수 있습니다. Cisco는 2026년 벤치마크 연구를 위해 12개 시장에서 IT, 기술, 보안 전문가 5'200명을 조사했습니다. 그중 86퍼센트는 로컬에 저장된 데이터가 본질적으로 더 안전하다고 답했는데, 1년 전의 90퍼센트보다 낮아진 수치입니다. 81퍼센트는 데이터를 로컬에 두려는 요구가 커졌다고 답했습니다. 조직 네 곳 중 세 곳에는 AI 거버넌스를 전담하는 기구가 있었습니다. 그 기구가 성숙했다고 답한 비율은 12퍼센트에 불과했습니다.

스위스의 상황도 비슷합니다. 2026년 5월에 발표된 EY의 604개 기업 대상 조사에서 응답자의 89퍼센트가 일상 업무에 AI를 사용한다고 답했습니다. 51퍼센트에게는 AI 시스템이 스위스 또는 유럽의 데이터 보호 요건을 준수하는 것이 사업상 결정적으로 중요했습니다.

숫자 뒤에는 더 단순한 요점이 있습니다. Hugging Face를 이끄는 Clem Delangue는 7월 TechCrunch에 이렇게 말했습니다. “핵심 역량을 다른 회사에 아웃소싱하고 싶지는 않을 것입니다.” 대부분의 기업에서 핵심은 노하우입니다. 가장 베끼기 어려운 부분이고, 빌려 쓰는 모델이 가장 모르는 부분입니다.

기업용 약관이 이미 보장하는 것

빌려 쓰는 방식은 예전보다 안전해졌습니다. OpenAI는 고객이 동의하지 않는 한 2023년 3월 1일 이후 API로 전송된 데이터를 모델 학습에 사용하지 않았다고 밝힙니다. Anthropic은 기본적으로 상업용 제품의 입력과 출력을 학습에 사용하지 않는다고 밝힙니다.

꼼꼼히 봐야 할 것은 세부 사항입니다. OpenAI에서는 악용 모니터링을 위한 로그가 기본적으로 최대 30일간 보관됩니다. 데이터를 전혀 남기지 않는 제로 데이터 보존은 자격을 갖춘 고객이 승인을 받은 뒤에만 이용할 수 있습니다. EEA와 스위스를 포괄하는 유럽 리전은 고객 콘텐츠를 그 지역 안에 두며, 이를 이용하려면 승인된 보존 통제 중 하나를 적용해야 합니다. 계정, 결제, 사용량 데이터 같은 시스템 데이터는 여전히 다른 곳에서 처리될 수 있고, 2026년 3월 5일 이후 출시된 모델은 리전 엔드포인트 요금이 10퍼센트 더 비쌉니다.

그렇다고 빌려 쓰는 모델을 피할 이유는 없습니다. 다만 약관을 조건의 목록으로 읽어야 할 이유는 됩니다. 계약은 제공업체가 귀사의 데이터로 무엇을 할 수 있는지를 정합니다. 제공업체가 어디에 있는지, 모델이 언제 바뀌는지, 모델이 언젠가 귀사의 업무에 더 능숙해지는지는 정하지 않습니다. 그것은 아키텍처의 문제입니다.

오픈 웨이트 모델은 충분히 가까이 왔습니다

기업이 직접 내려받아 실행할 수 있는 오픈 웨이트 모델은 최고의 폐쇄형 모델에 근접했습니다. Stanford의 AI Index 2026에 따르면 2026년 3월 기준 최상위 폐쇄형 모델은 최상위 오픈 모델을 3.3퍼센트 앞섰습니다. 2024년 8월에는 그 격차가 0.5퍼센트였으니, 다시 조금 벌어진 셈입니다. Arena 리더보드 상위 10개 모델 중 6개는 폐쇄형입니다.

가장 큰 연구소들도 오픈 웨이트를 공개합니다. 2025년 8월 OpenAI는 Apache 2.0 라이선스로 오픈 웨이트 모델 두 개를 공개했습니다. 큰 모델은 80 GB 메모리를 갖춘 GPU 한 장에서, 작은 모델은 16 GB 안에서 실행됩니다.

스위스에도 자체 모델이 있습니다. EPFL, ETH Zurich, 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅 센터가 만든 Apertus는 2026년 7월 버전 1.5로 나왔습니다. 이제 이미지와 오디오도 이해하며, Apache 2.0 라이선스로 연구와 상업적 용도에 개방되어 있습니다. 개발진은 티치노주를 사례로 듭니다. 티치노주는 Apertus 기반의 자체 번역 서비스를 운영해, 민감한 정부 문서를 상업 제공업체에 의존하지 않고 번역합니다.

한 회사 안의 좁은 과제에서는 리더보드보다 모델이 그 회사의 용어, 규칙, 과거의 결정을 아는지가 더 중요합니다. 그것은 회사가 자기 소유의 모델에 가르칠 수 있는 것입니다.

프라이빗 모델이 실행될 수 있는 곳

프라이빗이 가리키는 장소는 세 곳입니다. 자체 키를 쓰는 회사 자체의 클라우드 계정. 자사 건물이나 데이터 센터 안의 서버. 그리고 인터넷에 전혀 닿지 않는 폐쇄망.

어느 쪽이든 대가가 따릅니다. 모델을 소유한다는 것은 그 운영까지 떠맡는다는 뜻입니다. 하드웨어나 클라우드 계약, 업데이트, 보안, 새 버전마다 거치는 테스트, 그리고 이 모든 것을 책임지는 사람까지. 빌려 쓴다는 것은 사용자와 질의가 늘 때마다 커지는 청구서, 그리고 제공업체가 언제든 바꿀 수 있는 모델을 뜻합니다.

대부분의 기업에게 솔직한 답은 둘 다입니다. 폭넓음이 가장 중요한 개방된 업무에는 최고의 임대 모델을, 회사 안에 머물러야 하는 업무에는 자체 모델을. Delangue는 대부분의 프로덕션 워크로드가 기업 내부의 프라이빗 모델이나 오픈 모델에서 실행될 것으로 봅니다. 저희는 더 조심스럽게 말합니다. 둘 사이에 선을 긋는 것이 첫 번째 결정이며, 그 선은 의도를 갖고 그을 가치가 있습니다.

프라이빗이 뜻해야 하는 것

프라이빗은 내세우기 쉬운 말입니다. 저희는 이 말을 쓰기 전에 다음을 묻습니다.

어디서 실행되는가. 이름이 분명한 국가에 있는, 이름이 분명한 클라우드 계정이나 건물. 지도 위의 리전은 출발점일 뿐, 그 이상은 아닙니다.

누가 읽을 수 있는가. 프롬프트, 파일, 로그, 백업마다 보존 기간이 있고, 이를 볼 수 있는 사람과 하위 처리자의 목록이 있어야 합니다.

무엇으로부터 배우는가. 귀사의 데이터는 회사 밖의 어떤 것도 학습시키지 않습니다. 이상적으로는 귀사를 위해 일하는 모델을 학습시킵니다.

누가 바꾸는가. 버전은 귀사가 교체하기로 결정할 때까지 유지되며, 새 버전은 한 번에 되돌릴 수 있습니다.

어떻게 테스트하는가. 모든 새 버전은 실제로 적용되기 전에 귀사의 과제로 이전 버전과 비교해 측정합니다.

누가 떠날 수 있는가. 제공업체를 바꾸면 모델과 그 맞춤화, 그리고 귀사의 데이터도 함께 옮겨 갈 수 있습니다.

누가 책임지는가. 이름이 정해진 한 사람이 모델과 그 규칙, 그 관문을 맡습니다. 모델은 보관된 모든 계약서를 읽을 수 있습니다. 회사가 어떤 조항을 받아들일지 결정하는 일은 사람에게 남고, 그에 대한 책임도 마찬가지입니다.

저희가 Eigna와 함께 일하는 이유

Eigna는 저희 파트너 Eigna Labs가 만들며, 위 목록의 대부분에 설계 단계부터 답합니다. 각 회사는 자기만의 프라이빗 모델을 갖습니다. 회사의 도메인에 맞게 조정되고 회사의 파일, 규칙, 언어로 학습한 오픈 모델입니다. 이 모델은 회사 자체의 클라우드나 서버에서 실행되며, 폐쇄망에서 완전히 오프라인으로 실행되도록 설계되었습니다. 회사 데이터는 그 클라우드를 결코 벗어나지 않습니다.

팀은 법무와 리스크부터 운영과 지원까지, 각자의 업무를 위한 로컬 전문가와 함께 일합니다. 팀이 고친 내용은 울타리 안에 보관되고, 모델은 그 안에서 단계적으로 재학습하며, 새 버전은 테스트에서 이전 버전보다 나은 결과를 낼 때만 실제로 적용됩니다. 그렇지 않으면 적용되지 않습니다.

crue는 Eigna를 가장 먼저 테스트한 회사 중 하나이며, 저희 자신의 업무에도 Eigna를 씁니다. 회사의 Twin에서 다루는 업무가 기밀이거나 중요한 성격을 띠게 되면, Twin은 임대 모델 대신 Eigna 위에서 실행됩니다.

Eigna는 현재 얼리 액세스 단계이며, 저희는 이 점을 분명히 밝힙니다. 민감한 업무라면 아키텍처도 거기서 시작해야 합니다.