비교 가이드
성격이 다른 솔루션을 한 줄로 비교하면 판단이 흐려집니다. 정부 공통 플랫폼, 클라우드 최적화 도구, 모델 마켓플레이스, 산업 특화 솔루션을 같은 항목으로 나란히 놓고, 자사 상황에서 후보를 두세 개로 좁히는 것이 이 페이지의 목표입니다.
이 세 항목이 정해지지 않으면 어떤 비교표도 결론으로 이어지지 않습니다. 모델 성능은 그 다음 단계에서 후보를 좁히는 용도로 쓰는 편이 낫습니다.
데이터 위치
데이터가 어디에 저장되고 누가 관리하는지부터 확인합니다. 사내망 안에 두어야 하는지, 공공기관 보안 요건을 따라야 하는지에 따라 후보군이 크게 달라집니다. 저장 위치가 정해지기 전의 성능 비교는 근거가 약합니다.
기존 시스템 연동
기존 업무 시스템과 어떻게 연결되는지도 먼저 봅니다. 문서 도구 안에서 끝나는지, 사내 데이터베이스나 설비 데이터를 읽어야 하는지에 따라 구축 난이도와 검토 인력이 달라집니다. 연동 방식이 맞지 않으면 도입 후 운영 단계에서 다시 손봐야 합니다.
비용 구조
비용이 사용량 기반인지 고정인지 구분합니다. 사용량 기반은 시작 부담이 작지만 쓸수록 늘고, 고정 비용은 예산을 세우기 쉽지만 쓰지 않는 달에도 부담이 남습니다. 이 항목을 빼면 비교표가 순위표로 흐릅니다.
같은 표에 놓더라도 성격이 다른 묶음은 항목을 분리해야 합니다. 아래 네 갈래는 도입 목적과 검토 주체가 서로 다르므로, 각 갈래 안에서 후보를 좁힌 뒤 마지막에 한 번 더 나란히 놓고 비교하는 편이 현실적입니다.
한국 정부 업무에는 공통 AI 플랫폼이 쓰이는 것으로 보도됐습니다. 부처별 개별 도입 대신 표준화된 배포를 지향하고, 공공기관의 보안·관리 요구를 반영한 구조입니다. Upstage의 Solar Pro 4가 탑재됐고 삼성SDS의 FABRiX를 통해 제공됩니다. 여러 부서에 같은 기준을 적용해야 하는 조직에 맞는 형태입니다.
비교 시 확인할 점: 부처·부서별 배포 기준이 하나로 유지되는지, 보안 검토를 어느 단계에서 통과해야 하는지입니다.
공공·행정 AI 플랫폼 해설 보기
Cast AI는 클라우드 자원 최적화와 운영 효율성 맥락에서 알려져 있으며, KT의 AI 코딩 및 에이전트 확장 파트너로 보도됐습니다. 이미 클라우드를 쓰고 있고 운영비가 문제인 조직에 해당합니다. AI 도입 자체보다 운영 단계의 효율을 다루는 도구라는 점이 다른 후보들과 구분됩니다.
AI 인프라와 비용 관리 살펴보기위 두 갈래는 검토 주체가 다릅니다. 공통 플랫폼은 표준 배포와 보안·관리 구조가 핵심이고, 비용 최적화 도구는 이미 돌아가는 운영 환경의 효율이 핵심입니다.
OpenRouter는 여러 외부 AI 모델을 한 서비스에서 연결하는 모델 유통·접속 계층으로 알려져 있습니다. KT의 Token Factory 확대 파트너로 보도됐고, 모델 선택을 단일 인터페이스로 묶으려는 흐름과 맞물립니다. 어떤 모델을 쓸지 아직 정하지 못한 단계에서 후보를 시험해보는 용도에 가깝습니다.
이 갈래를 비교표에 넣을 때는 모델 이름 목록보다 접속 방식이 먼저입니다. 사내에서 어떤 모델을 허용할지, 로그를 어디에 남길지, 요금이 어느 계정으로 청구되는지를 함께 봐야 합니다. 모델을 자주 바꾸는 조직이라면 접속 계층을 따로 두는 편이 관리 부담을 줄입니다.
모델·플랫폼 리뷰 읽기
ChatGPT는 한국 기업들이 내부 업무에 도입한 외부 생성형 AI 도구로 보도됐습니다. 검색, 초안 작성, 요약, 기획 보조에서 가장 먼저 비교되는 기준점입니다. 별도 구축 없이 시작할 수 있다는 점이 장점이지만, 사내 데이터 처리 기준은 조직이 따로 정해야 합니다.
확인할 점: 입력 데이터가 학습에 쓰이는지, 사내 규정과 충돌하는 사용 사례가 없는지입니다.
MakinaRocks는 제조 현장의 데이터와 설비 문제를 AI로 다루는 한국 산업 AI 스타트업으로 소개됩니다. 고장 예측, 공정 최적화, 원인 분석 같은 업무에 초점을 둡니다. 문서 작업 중심의 범용 도구와는 적용 지점이 완전히 다르므로, 같은 표에 넣더라도 평가 항목을 분리하는 편이 낫습니다.
산업 특화 AI 사례 확인하기Lunit은 의료 영상과 암 진단 보조 AI로 알려져 있고, Lunit INSIGHT와 Lunit SCOPE가 핵심 제품군으로 언급됩니다. Fujifilm, GE Healthcare, Philips 등과의 협력이 보도됐습니다. 의료기관이라면 정확도 외에 기존 판독 워크플로에 어떻게 얹히는지를 비교 항목에 넣어야 합니다.
확인할 점: 판독 순서가 바뀌는지, 기존 장비·영상 시스템과 별도 연동이 필요한지입니다.
SK텔레콤 발표에서 2027년 가동 예정의 첫 AI 팩토리가 언급됐습니다. 이는 솔루션이 아니라 대규모 데이터와 컴퓨팅을 묶는 인프라 개념입니다. 솔루션 비교표에 인프라를 같은 줄로 넣으면 예산 규모와 검토 주체가 달라 혼선이 생깁니다. 인프라는 별도 항목으로 분리해 다루는 편이 맞습니다.
예산 검토 단계가 다르므로 같은 비교표에 섞지 않는 편이 안전합니다.
처음부터 전체 목록을 비교하려 하면 시간이 오래 걸립니다. 아래 순서를 거치면 대개 후보가 두세 개로 줄어듭니다.
먼저
추상적인 "AI 도입" 대신 실제로 반복되는 업무를 하나 고릅니다. 예를 들어 사내 규정 문서 검색, 설비 고장 원인 정리, 보고서 초안 작성처럼 담당자가 매주 하는 일이 좋습니다. 시나리오가 구체적일수록 뒤 단계에서 걸러낼 기준이 분명해집니다.
다음
그 시나리오에 필요한 데이터가 어디에 있고, 어떤 시스템과 연결되어야 하는지 적습니다. 이 조건을 만족하지 못하는 후보는 이 단계에서 제외합니다. 성능이 좋아 보여도 데이터를 옮길 수 없으면 실제 도입으로 이어지지 않습니다.
마지막
남은 후보들의 비용 구조를 같은 방식으로 적어 둡니다. 사용량 기반과 고정 비용은 총액을 비교하는 방식 자체가 다르므로, 월 단위 예산안과 1년 단위 검토를 함께 두고 보는 편이 좋습니다.
이 순서를 마치면 남는 후보는 보통 두세 개입니다. 그 시점에서 모델 성능과 사용성 같은 부가 항목을 비교하면 판단이 훨씬 빨라집니다.
데이터 저장 위치, 기존 시스템 연동 방식, 비용 구조(사용량 기반인지 고정인지)를 기본으로 넣습니다. 여기에 조직 특성에 따라 보안 요건이나 배포 방식을 추가합니다. 모델 성능은 후보를 좁히는 보조 항목으로 두는 편이 현실적입니다.
목적이 다르므로 같은 표에 넣더라도 항목을 분리하는 편이 낫습니다. 공통 플랫폼은 표준화된 배포와 보안·관리 구조가 핵심이고, 민간 도구는 운영 효율과 비용 관리가 핵심입니다. 두 축을 섞으면 결론이 흐려집니다.
제조나 의료처럼 현장 데이터와 설비·장비가 얽히는 영역은 문서 작업 중심의 범용 도구와 적용 지점이 다릅니다. 같은 표에 넣더라도 연동 대상, 검증 방식, 담당 부서가 달라지므로 항목을 분리해 두는 편이 비교에 도움이 됩니다.
도입 목적과 검토 주체, 예산 범위를 알려주시면 어떤 항목부터 확인해야 하는지 정리해 안내드립니다. 비교 기준을 함께 잡는 단계부터 도와드립니다.
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