300명 사용자를 위한 자체 호스팅 LLM 서버 구축이 가능할까요?

• Reddit /r/ollama 서브레딧에 올라온 질문과 답변 정리
• 300명 규모 법률사무소의 시스템 관리자로서, 모든 직원에게 ChatGPT와 유사한 AI 기반 문서 작성 및 교정 도구를 제공하고자 함
• PII 등 민감 정보 보호를 위해 외부 서비스 대신 사내 서버에 LLM 직접 호스팅(로그인, 2FA, VPN 등 접근 제어 적용)을 생각하고 있음
• 주요 질문
  • 자체 구축 LLM 서버가 300명 이상 사용자를 실제로 지원할 수 있을지?
  • PC+GPU 몇 대로 충분할 것이라 예상했는데, 실제로는 과소평가한 것인지?
  • 사용자 생성/관리가 큰 부담이 될 수 있는지?
  • 내가 놓친 중요 고려사항이 있는지?
• LLM 분야 전문가가 아니라, 확장성·운영 부담·실현 가능성에 대한 현실적 조언을 구함

주요 답변 요약

1. 하드웨어·성능 한계 및 비용

• 상용 모델(예: ChatGPT) 수준을 기대한다면, 수억 원대의 고가 GPU 클러스터가 필요함 (예상치 $200,000~$1,000,000+)
• 오픈소스 모델(30B~70B 파라미터급) 로 다운스케일하면, 성능 저하(지연, 결과 품질) 감수 필요. 10~40명 동시 처리도 한계
• 10명 이하 동시 사용을 가정하고, 점진적 확장(서버 증설) 방식 추천
• 로컬 환경보다 클라우드 GPU 임대가 더 경제적/유연할 수 있음

2. PoC(파일럿) 및 점진적 접근 권장

• 1대 서버+1 GPU로 PoC(파일럿) 구축, 실제 업무 시나리오/부하 측정 후 확대 권장
• 대량 동시 요청 시 대기열 시스템 필수, 실제 사용자 동시성은 300명이 아닌 10~30명 수준일 수 있음
• 단기적으로는 작은 모델(3B~13B 파라미터) + 워크스테이션 조합으로 실험 가능

3. 클라우드/하이브리드/대체 옵션

• 클라우드 기반 LLM(API, VPS, Azure, AWS Bedrock 등) 를 자체 인프라와 연계, 보안 요건에 맞는 하이브리드 구조 제안
• 자체 호스팅시 보안·성능·비용 부담 큼, 실질적으론 ChatGPT Enterprise/Teams, Microsoft Copilot Studio 등 상용 솔루션이 효율적
• 법률 데이터/PII 처리 보안 요건 검토 필수

4. 기타 운영·관리·기술적 이슈

• 유저 관리/인증: AD 연동, OAuth, 자체 인증 등으로 간소화 가능
• 모델 선정/튜닝: 실제 용도(문서 교정 등)에 맞는 중소형 오픈소스 모델(LLama, Deepseek, Gemma, Qwen 등) 테스트 권장
• RAG, 캐싱, 부하분산 등 추가 솔루션 도입 가능성 검토
• 실사용 시나리오 정의와 PoC를 통한 적정 예산/ROI 검증 필요

대표 답변 정리

ithkuil

• 상용 모델과 비교 시 오픈소스 모델은 성능 차이가 크고, 300명 규모라면 수억 원 하드웨어가 필요할 수 있음
• 2년 내 하드웨어와 오픈모델 발전을 기대해볼 만

SlimeQ

• 단일 인스턴스+대기열로 소규모로 시작, 사용량 증가시 점진적 확장 권장
• 300명 모두 동시 사용 불가, 실제 사용량 측정 후 확장 판단

Ok-Internal9317

• 실제 동시 사용자는 10명 미만일 수 있으며, 4~5개 GPU면 충분할 수도 있음
• 장기적으론 API 비용이 자체 하드웨어보다 경제적일 수 있음

dyoh777

• Ollama+WebUI로 간단히 데모 가능, 하지만 모델 품질이 중요

careful-monkey

• Mac Studio + 대용량 RAM으로 소규모 모델 돌리기 가능, 20token/sec 정도의 속도

tshawkins

• Microsoft Copilot Studio 등 SaaS 기반 솔루션 추천, Power Platform 내 통합

roman_fyseek, Cergorach, Space__Whiskey

• 모델 VRAM 한계: 1세션=1GPU, 300명 동시처리는 300 GPU 필요
• 현실적으론 동시 접속 제한, 캐싱, 하이브리드 구조 필요

Siderox, SandboChang, unrulywind

• PoC로 작은 서버부터 실험(ex. 1~2명/모델, 실업무 적용성 점검) → 점진적 확장 권장
• 실제 시나리오 정의/벤치마킹 후 예산과 ROI 검증 필요

Little_Marzipan_2087, morosis1982, Daemonero

• 클라우드 GPU 임대가 저렴하고 확장성 좋음, 자주 활용되는 솔루션임
• 운영 및 유지보수 부담 감안, 하드웨어 투자보다 클라우드 활용을 추천

CtiPath, alew3, faldore, Wheynelau

• vLLM, OpenWebUI, TGI, sglang 등 고성능 오픈소스 LLM 서버 프레임워크 추천
• 큐+로드밸런서 아키텍처 구성 권장

기타

• 보안/법률 이슈: 클라우드 활용시에도 데이터 위치, 암호화, 규정 준수 등 철저 검토 필요
• Mac Studio, RTX 6000 Pro, 4090 등 여러 하드웨어 옵션 언급
• 캐싱, RAG, context 제한, 오프로드 등으로 부하 최소화 가능성 있음

결론 요약

• 자체 호스팅 LLM 서버는 소규모 파일럿(PoC)부터 시작해 실사용자 규모/요구사항/성능/비용을 단계별로 검증하는 것이 현실적임
• 동시 300명 처리는 상당한 하드웨어/운영비용 부담이 수반되며, 실제 용도와 예산에 따라 클라우드, 하이브리드, 상용 솔루션이 더 적합할 수 있음
• 최종적으로는 보안, 비용, 사용자 경험, 유지보수 등 다면적 요소를 종합적으로 고려해야 함