Turnkey AI
Whitepaper.
GPU to Agent.
One package.
하드웨어부터 AI Agent까지 — 중소·중견기업의 자체 AI 도입을 위한 검증 가능한 청사진.
도입 방법론과 의사결정 기준을 담은 백서입니다. 운영 단계까지 책임지는 단일 진입점.
왜 SME의 AI 도입은
실패가 흔한가.
대기업은 인하우스 팀이 있고 스타트업은 빠르게 실험합니다. 중간 규모 조직은 두 모델 모두 맞지 않습니다. 반복되는 세 가지 함정.
SaaS 의존
사용자당 월 구독 — 인원이 늘수록 비용이 직선 증가합니다. 데이터는 외부로 송신되고, 가격 통제권은 공급사에 있습니다.
150명 기준 연 1.5억 · 500명 5억 — 4년 누적 20억+
TIER 3 서버 3,000만 원 + 4년 운영비 5,400만 원 = SaaS 약 4개월치
직접 구축 시도
GPU 구매 · 모델 선정 · vLLM 셋업 · 벡터DB · Agent 프레임워크 · 관측성 — 각 영역에 별도 전문성이 필요합니다. PoC는 되지만 운영은 어렵습니다.
도입 6개월 후 절반이 "우리 조직에 안 맞는다"로 종결
운영 단계까지 책임지는 단일 진입점 — 시스템 엔지니어링 + 도메인 적용
PoC와 운영의 간극
데모는 쉽고 운영은 어렵습니다. 환각 · 상태 꼬임 · 비용 폭증 · 권한 누수 — LLM의 결함이 아니라 시스템 엔지니어링의 결함으로 분류되는 실패들.
PoC에서 잘 되던 것이 운영에서 무한 루프 · 토큰 폭증 발생
Generator–Verifier 분리 · HITL 게이트 · 관측성 1일차부터 내장
네 개 레이어
단일 패키지.
하드웨어 · 모델 · 에이전트 · 도메인 — 한 진입점에서 모두.
GPU 서버
Hardware Layer.
조직 규모에 맞춘 GPU 서버 — TIER 1 (5명~) 부터 TIER 6 (1,000명+) 까지. 전력·공조·UPS 설계 포함.
임베디드 LLM
Model Layer.
오픈웨이트 모델 (Qwen · DeepSeek · Llama · EXAONE) 중 도메인·라이선스에 맞춰 선정. vLLM 프로덕션 서빙.
Agent 워크플로우
Agent Layer.
도메인 업무를 작업 단위로 분해. Generator–Verifier 구조 · HITL 게이트 · 도구 호출 권한 통제 · 관측성 내장.
도메인 적용
Domain Layer.
고객 조직의 업무 규칙을 시스템에 명문화. 운영 단계에서의 규칙 추가 · 검증 규칙 보강은 고객 조직이 직접 관리할 수 있도록 인계.
150명 조직
기준 시나리오.
ChatGPT Enterprise 최소 인원과 정확히 일치하는 지점. 이 구간에서 Build vs Buy가 가장 극명하게 갈립니다.
TIER 3 기준 — SaaS 4개월치 비용으로 4년 인프라 확보
150명 조직 기준 — 서버 + 운영비 차감 후 순 절감액
외부 송신 0 — 컴플라이언스 · 영업비밀 · 고객정보 보호
상세 정량 검토는 On-Prem vs SaaS 노트 에서 다룹니다 — 사용자 수별 손익분기, 하드웨어 매트릭스, TCO 계산.
세 단계
각 단계마다 Go/No-Go.
도입은 일회성 이벤트가 아닙니다. 각 단계의 합격 기준을 명문화합니다.
Initial Review
“이 조직에 AI Agent가 정말 맞는가?”
- 대상
- 조직 진단 · 워크플로우 후보 식별
- 산출물
- 기술 검토 보고서 · 우선순위 매트릭스
- 결정
- Go / No-Go — 진입할 가치가 있는가
Pilot
“좁은 도메인에서 운영 가능한가?”
- 대상
- 1~2개 워크플로우 한정 · 작은 규모
- 산출물
- 운영 가능한 시스템 + ROI 측정 데이터
- 결정
- 확장 / 종결 — 측정 가능한 메트릭으로
Scale
“전사로 확장할 준비가 됐는가?”
- 대상
- 추가 워크플로우 · 사용자 확대
- 산출물
- 운영 매뉴얼 · 조직 내 운영팀 인계
- 결정
- 지속 자문 / 자체 운영 전환
각 단계의 No-Go 결정도 가치 있는 산출물입니다. — "우리 조직엔 지금이 아닐 수도 있다"는 판단을 데이터로 받는 것.
왜 카이렌인가.
네 가지 차별점.
단일 책임
Single Accountability.
하드웨어 · 모델 · Agent · 도메인 적용 — 4개 레이어를 한 진입점에서 책임집니다. 벤더 간 책임 떠넘기기 없음.
운영 검증
Production-tested.
PoC가 아니라 운영 단계까지. Generator–Verifier · HITL · 관측성을 처음부터 내장 — 데모와 운영의 간극을 미리 닫습니다.
벤더 독립
Vendor-agnostic.
특정 모델 공급사에 결합되지 않습니다. 오픈웨이트 + 사내 인프라를 기반으로, 외부 SaaS는 폴백·하이브리드로만 활용.
인계 가능
Handover-ready.
고객 조직이 자체 운영으로 전환할 수 있도록 인계합니다. 영구 자문 의존을 만들지 않습니다 — 그것이 자문의 정의.
만능 솔루션이
아닙니다.
잘 맞지 않는 경우를 미리 분리합니다 — 상호 시간을 아끼는 일입니다.
- 01
AI Agent가 모든 업무에 맞는 건 아닙니다. 비정형 문서 + 반복 프로세스 + 명문화 가능한 규칙의 결합인 경우에만 ROI가 명확합니다.
- 02
도입은 일회성 이벤트가 아닙니다. 도메인 규칙 변화에 따라 운영 단계의 검토·갱신이 지속 필요합니다.
- 03
조직 내 운영 인력이 최소 1명은 필요합니다. DevOps + AI 운영 가능자 — 부재 시 MSP 계약 검토.
- 04
PoC에서 검증된 ROI가 그대로 전사 확장에서 재현되지 않을 수 있습니다. 단계적 확장이 정답입니다.
- 05
라이선스 검토는 필수입니다. EXAONE · Llama 일부 모델은 비상업 조항이 있으며, 사내 활용 조건이 다릅니다.
패키지가 아니라,
방법론을 제공합니다.
Turnkey AI는 판매 카탈로그가 아닙니다. 하드웨어와 모델은 시장에 이미 있고, 도구도 오픈소스로 충분합니다. 부족한 것은 네 개 레이어를 운영 단계까지 결합하는 방법론입니다.
카이렌의 역할은 그 결합을 단일 진입점에서 책임지는 것입니다. PoC가 아닌 운영. Generator–Verifier · HITL · 관측성을 처음부터 내장. 그리고 마지막에는 고객 조직이 자체 운영으로 전환할 수 있도록 인계.
영구 자문 의존을 만들지 않습니다. 그것이 자문의 정의입니다.
자체 AI 도입,
구조부터 설계합니다.
백서가 답하지 못하는 질문이 있습니다 — 우리 조직에는 어떻게 맞출지.
엔지니어링 리드가 48시간 내 회신합니다.