AI 도입,Whitepaper,공공기관

CNCF 가 K8s 를 AI 의 foundational infrastructure 로 공식 규정했고 GenAI 추론 운영 66% 가 이미 K8s 위에 있습니다(백서 §2). 금융위 「금융권 AI 플랫폼」 정책으로 RFP 가 플랫폼 단위로 옮겨갔고, MCP(Model Context Protocol — Agent ↔ 도구 표준)는 Linux Foundation 거버넌스 + 월 SDK 9,700만 회 표준이 됐습니다(백서 §9).

근본 원인은 LLM Serving(대형 언어모델 서빙)·Vector DB(임베딩 검색 DB)·MCP·Observability·Governance 5종이 시스템마다 따로 발주돼 다섯 번 중복 구매된다는 데 있습니다. 거버넌스 응대 비용이 시스템 수만큼 늘고 데이터·프롬프트가 재사용되지 않습니다. 모델 성능이 아니라 Agent 주변 인프라 표준화가 빠진 구조 문제입니다(백서 §3).

AI Native Platform 은 K8s 위에 기반(Observability), 모델(LLM Serving·Embedding·Vector DB), Agent(Builder·Workflow·MCP·Gateway), 운영(Knowledge·Image-Doc·Chat UI·Governance) 13 컴포넌트를 묶은 표준 플랫폼입니다(백서 §5). Cloud Native 자산을 AI 의 OS 1계층으로 재정의해 K8s 경험이 있는 기관은 즉시 활용 가능합니다.

3년 누적 TCO 가 시스템별 발주 대비 절반 이하로 떨어지고 Time-to-First-Agent 가 주 단위로 단축되며, 금융위 정책 정합 11 항목을 단일 콘솔로 충족하실 수 있습니다(백서 §6).

본 백서는 강제 규격이 아닌 참조 자료입니다. 고객사·공공기관이 AI Native Platform 도입을 검토하실 때 점검해 보실 만한 요소를 백서 본문에서 추려 정리합니다.

• 망분리·온프레미스 적합성 13 컴포넌트가 컨테이너 이미지로 자체 K8s 위에서 운영 가능한지, Pinecone·외부 API 의존 없이 셀프 호스팅 후보(vLLM·Milvus·Qdrant 등)가 충분히 갖춰지는지 살펴보시기 바랍니다(백서 §11.1).
• 거버넌스 통합 OPA·Kyverno 같은 K8s 표준 정책 엔진 위에서 정책·RBAC·감사 로그가 한 곳에서 관리되는지, 기존 K8s 운영 인력의 스킬이 그대로 재활용 가능한 구조인지 확인하시기 바랍니다(백서 §11.2).
• 컴포넌트 재사용과 모델 교체 비용 LLM Serving·Vector DB·MCP·Governance 가 시스템마다 중복 구매되지 않는지, LLM Gateway 한 곳의 라우팅 설정 변경만으로 모델 교체가 가능한 구조인지 점검하시기 바랍니다(백서 §6.1, §6.3).
• 한국어·정책 정합 한국어 LLM(HyperCLOVA·솔라 등) 통합 사례가 있는지, 행정안전부 클라우드 네이티브 가이드 및 금융위 「금융권 AI 플랫폼」 정책 요구가 도입 컴포넌트와 어떻게 매핑되는지 검토하시기 바랍니다(백서 §10, §11.3).

Q1. AI Native Platform 이란 무엇입니까?
K8s 위에 LLM Serving·Vector DB·MCP·Governance 등 13 컴포넌트를 묶은 표준 플랫폼으로, 본격 배포 단계의 TCO·거버넌스 비용 곡선을 꺾는 것이 목적입니다.

Q2. 도입 ROI 는 어떻게 계산합니까?
3년 누적 TCO 가 시스템별 발주 대비 절반 이하로 줄어드는 것이 주된 효과이며 Time-to-First-Agent 단축과 거버넌스 감사 비용 절감으로 측정하시면 됩니다.

Q3. 망분리 환경에서도 도입이 가능합니까?
가능합니다. LLM Serving(vLLM·Ollama), Vector DB(Milvus·Qdrant·PGVector), MCP, Governance 모두 온프레미스 K8s 위 실행되며 부록 C 점검표 11 항목으로 검증하실 수 있습니다.

• 홈페이지: https://www.msap.ai/
• 이메일: hello@msap.ai
• 전화: 02-6953-5427