MAYMUSTDell 공인 파트너 · NVIDIA 공식 플레이북 기반

우리 현장에서 GB300은
이렇게 일합니다

제조·금융·의료·공공·국방 — 다섯 현장에서 GB300이 실제로 해내는 25가지 일을 모았습니다. 그리고 그 모든 일에서, 데이터는 책상 위를 떠나지 않습니다.

우리 산업부터 보기NVIDIA 플레이북 허브 ↗
5 핵심 활용5 산업25 현장 사례100% 온프레미스
Dell Pro Max with GB300Dell Pro Max with GB300 · NVIDIA Grace Blackwell Ultra
20PFLOPS · FP4
748GB 통합 메모리
5 Signature Use Cases

GB300으로 가장 먼저
달라지는 다섯 가지 일

보안과 규제는 그대로 지키면서, 도입 첫날부터 효과가 보이는 다섯 가지입니다. 모두 NVIDIA 공식 플레이북으로 검증된 방식이라 안심하고 시작할 수 있습니다.

🤖
USE CASE 01

상시 보안 AI 비서

켜 두면 24시간, 사내 자료로 일하는 보안 AI 비서

🕸️
USE CASE 02

보안 지식그래프

문서와 문서 사이의 관계까지 한눈에 보이는 지식 지도

⌨️
USE CASE 03

로컬 코딩 에이전트

코드 한 줄도 밖으로 내보내지 않는 코딩 짝꿍

📊
USE CASE 04

대규모 텍스트 인텔리전스

수백만 건의 텍스트에서 핵심 주제를 단숨에

🚀
USE CASE 05

온프레미스 LLM 서빙

장비 한 대로 세우는 우리 회사 전용 AI 엔진

25 Industry Scenarios

우리 산업에선 이렇게 쓰입니다

교대 근무 현장부터 망분리 전산실까지, 우리 일터의 상황 그대로 옮겨 담았습니다. 산업을 고르면 우리 이야기만 모여 보입니다.

산업
활용
25가지 사례
🤖
USE CASE 01 · 상시 보안 AI 비서
USE CASE 01

상시 보안 AI 비서

켜는 순간부터 사내 문서를 익힌 AI 비서가 일을 시작합니다. 묻는 말에 답하고 반복 업무를 대신 처리하는데, 그 모든 일이 격리된 공간 안에서만 일어나 자료가 밖으로 새어 나갈 일이 없습니다.

PLAYBOOK · OpenShell · 장기 실행 보안 에이전트PLAYBOOK · Run NemoClaw with a Local LLM
AGENT CONSOLE3호기 베어링 교체 절차?매뉴얼 근거로 절차·규격 즉답근거 인용 · 로컬 처리✓ 데이터 장비 밖 미반출24/7ALWAYS-ON샌드박스 격리
🏭 제조 · 스마트팩토리

설비 매뉴얼을 통째로 외운 현장 비서

두꺼운 설비 매뉴얼과 작업표준이 캐비닛 가득이지만, 막상 야간 교대 때 절차 하나 찾기가 쉽지 않습니다. 그렇다고 공장 도면과 공정 데이터를 외부 AI에 올릴 수도 없는 노릇이고요.

이제 현장에서 묻기만 하면 됩니다. 매뉴얼을 익힌 AI가 근거와 함께 바로 답하고, 일일 생산일지처럼 매번 손 가던 보고서 초안도 알아서 채워 둡니다. 모든 일은 GB300 한 대 안에서 끝나, 도면도 공정 데이터도 공장 밖으로 나가지 않습니다.

현장에서는“3호기 베어링 교체 절차랑 토크 규격 알려줘”→매뉴얼 근거와 함께 절차·규격 즉답 + 교체 이력 일지 초안까지
  • 밤에도 주말에도 늘 같은 답을 주는 비서
  • 열어 볼 자료와 연결 범위는 우리가 정한 대로만
  • 도면·공정 데이터는 공장을 벗어나지 않음
스마트팩토리교대 근무 현장설비보전팀
“퇴근한 뒤에도 일하는 직원, 단 자료는 공장 안에만 머뭅니다.”
AGENT CHAT계좌개설 한도 예외 기준?최신 내규 조항 짚어 안내최신 내규 조항 근거반복 점검 체크리스트 자동 처리망 안에서
🏦 금융 · 은행·증권

내규를 꿰고 있는 24시간 창구 도우미

약관과 내규는 수시로 바뀌는데, 창구와 심사 직원이 매번 최신 기준을 확인하기는 어렵습니다. 고객정보가 얽혀 있어 외부 AI는 망분리 규정에 막혀 쓸 수도 없고요.

이제 직원이 묻는 순간, 최신 내규 조항을 근거로 답이 바로 돌아옵니다. 반복되는 내부통제 점검도 알아서 챙겨 주고요. 망을 분리한 환경 그대로, 어떤 데이터도 밖으로 나가지 않습니다.

현장에서는“비대면 계좌개설 한도 예외, 처리 기준이 뭐였지?”→최신 내규 조항을 짚어 기준과 예외 절차까지 안내
  • 바뀐 규정도 즉시 반영해 늘 최신 기준으로
  • 열람 범위는 정책으로 통제, 고객정보는 비공개
  • 외부 연결 없이 망 안에서만 작동
은행·증권 영업점심사·여신내부통제·준법
“규정은 매일 바뀌어도, 답은 망 안에서 1초면 나옵니다.”
진료지침 · 서식수술 동의서 최신 서식?서식 위치·작성 주의 정리✓ 환자정보 미반출원내 전용
🏥 의료 · 병원·헬스케어

원내 규정을 훤히 아는 행정 도우미

진료지침과 감염관리 규정, 각종 서식이 워낙 방대해 정작 필요한 문서 한 장 찾는 데 시간을 빼앗깁니다. 환자정보 탓에 외부 AI는 손도 못 대고요.

이제 묻기만 하면 지침과 서식을 근거로 바로 답하고, 반복되는 행정문서 초안까지 만들어 둡니다. NVIDIA가 의료용으로 공개한 Local Healthcare Agent 플레이북도 똑같이 원내에서만 돌아가는 방식입니다.

현장에서는“수술 동의서 최신 서식이랑 작성할 때 주의할 점?”→최신 서식 위치 안내 + 빠뜨리기 쉬운 작성 포인트 정리
  • 원내 폐쇄 환경에서만 작동
  • 답에는 늘 지침·서식 근거를 함께
  • 환자정보는 건드리지 않고 행정·연구 문서만
병원 행정감염관리·QI의무기록팀
“환자 곁에 쓸 시간을 돌려주는, 병원 안에서만 일하는 도우미.”
Local Healthcare Agent ↗
공문 자동 작성이 민원 근거 법령은?근거 법령처리 기준회신문 초안승인AI DRAFT자료 외부 반출 0
🏛️ 공공 · 정부·행정

법령과 민원 매뉴얼을 늘 곁에 둔 담당자 비서

법령과 지침은 계속 바뀌고, 비슷한 민원에도 매번 근거 조항과 선례를 찾느라 응대가 늦어집니다. 행정자료 특성상 외부 클라우드는 쓰기도 조심스럽고요.

이제 담당자가 묻는 즉시 근거 법령과 함께 답이 나오고, 공문·회신 초안처럼 손 많이 가던 일도 대신 처리합니다. 자료는 기관 밖으로 한 건도 나가지 않습니다.

현장에서는“이 민원, 근거 법령이랑 표준 회신문 좀 만들어줘”→근거 조항 정리 + 바로 쓸 수 있는 회신문 초안
  • 근거 법령·지침을 짚어 주는 답변
  • 공문·회신 같은 반복 업무를 대신
  • 행정자료는 기관 밖으로 반출 0
지자체 민원실행정·감사공공기관
“근거도 초안도, 자료 한 건 내보내지 않고 바로 손에.”
AIR-GAPOFFLINE이 장비 정비 주기?교범 근거로 주기·항목 정리✓ 외부 통신 없음AIR-GAP
🛡️ 국방 · 군·폐쇄망

폐쇄망 안에서 묵묵히 일하는 행정·교범 비서

교범과 규정, 행정문서는 방대한데 보안 등급이 높아 외부 AI는 아예 선택지가 아닙니다. 그래도 반복 행정과 교범 찾기의 부담은 그대로 남고요.

이제 인터넷과 완전히 끊긴 폐쇄망 안에서도, 교범을 익힌 AI가 묻는 말에 답하고 반복 행정을 처리합니다. 바깥과는 단 한 번도 통신하지 않습니다.

현장에서는“이 장비 정비 주기랑 관련 교범 항목 정리해줘”→교범 근거와 함께 정비 주기·항목을 한눈에
  • 인터넷 없이도 작동하는 완전 오프라인
  • 답마다 교범·규정 근거 제시
  • 외부 통신·반출은 처음부터 차단
부대 행정정비·군수교육·훈련
“선이 끊긴 곳에서도, AI의 손길은 멈추지 않습니다.”
🕸️
USE CASE 02 · 보안 지식그래프
USE CASE 02

보안 지식그래프

문서를 쌓아 두는 데서 끝나지 않습니다. 무엇이 무엇과 이어지는지 AI가 읽어내 한 장의 지도로 보여 주고, 클릭만으로 그 연결을 따라갈 수 있습니다. 망을 분리한 환경 그대로요.

PLAYBOOK · Text to Knowledge Graph
공정3부품A설비7납품처X불량 E-204Q.관계를 따라 연결 문서 탐색
🏭 제조 · 스마트팩토리

부품·공정·불량을 잇는 품질 지도

불량이 한 번 터지면 BOM에 공정이력, 설비점검, 납품기록까지 뒤져 가며 원인과 영향 범위를 쫓습니다. 문서는 넘치는데, ‘무엇이 무엇과 얽혀 있는지’는 베테랑 머릿속에만 있습니다.

이제 그 연결을 AI가 대신 읽어 한 장의 지도로 펼쳐 줍니다. ‘이 불량과 닿아 있는 공정·부품·납품처’를 클릭으로 따라가기만 하면 됩니다. 도면도 공정 데이터도 장비 안에서만 다뤄집니다.

현장에서는“불량코드 E-204랑 엮인 공정·부품이 뭐지?”→E-204 ↔ 공정3 ↔ 부품A ↔ 납품처X, 연결을 그래프로
  • 흩어진 문서에서 관계를 알아서 추출
  • 원인과 파급 범위를 눈으로 추적
  • 온프레미스 — 도면·공정 데이터 비공개
품질관리설비보전구매·SCM
“베테랑 머릿속 지도가, 누구나 따라가는 한 장이 됩니다.”
계약A위약 조항내규 §7리스크보고서조항 → 규정 → 보고서 연결
🏦 금융 · 은행·증권

계약과 규정의 숨은 연결을 한눈에

약관과 계약, 내규, 리스크 문서가 거미줄처럼 얽혀, 조항 하나 손대면 어디까지 영향이 가는지 가늠하기 어렵습니다. 단순 검색으로는 그 ‘관계’가 보이질 않습니다.

이제 문서 사이의 연결을 AI가 끄집어내 그래프로 보여 줍니다. ‘이 조항과 이어진 규정·계약·보고서’를 한 화면에서 짚어 볼 수 있습니다. 모든 작업은 망 안에서, 자료 반출 없이 이뤄집니다.

현장에서는“이 위약 조항이랑 엮인 계약·내규는?”→해당 조항을 중심으로 연결된 계약·규정을 한눈에
  • 조항·계약·규정의 관계를 눈에 보이게
  • 고치기 전에 영향 범위부터 확인
  • 망 안에서 구축하고 망 안에서 탐색
준법·법무리스크관리여신심사
“조항 하나 건드리기 전에, 파장이 먼저 보입니다.”
가이드라인약물금기질환서식지침에서 약물·금기까지 가지치기
🏥 의료 · 병원·헬스케어

지침·약물·질환을 잇는 임상 지식 지도

진료지침과 약물정보, 연구문서가 제각각 흩어져 있어, 특정 질환의 지침과 약물·금기 관계를 한눈에 보기가 어렵습니다.

이제 개념과 개념 사이의 연결을 AI가 정리해 지식 지도로 보여 줍니다. 지침에서 약물, 금기까지 자연스럽게 따라가며 살펴볼 수 있습니다. 환자정보가 아닌 지침·연구·행정 문서를 대상으로 원내에서만 만듭니다.

현장에서는“이 가이드라인이랑 연결된 약물·금기 항목은?”→지침 ↔ 약물 ↔ 금기·상호작용을 그래프로
  • 지침·약물·질환의 관계를 시각화
  • 교육과 연구 자료로 그대로 활용
  • 비식별 문서만, 원내에서만 구축
임상 교육약제·DUR의학연구
“흩어진 지침이, 따라 읽는 한 장의 지도가 됩니다.”
상위법시행령지침민원사례법령 체계
🏛️ 공공 · 정부·행정

법령 체계가 한눈에 보이는 정책 지도

법령과 시행령, 지침, 민원사례가 층층이 얽혀, 한 규정의 상위법과 관련 사례를 짚어 보는 데만도 한참이 걸립니다.

이제 규정들 사이의 연결을 AI가 풀어 그래프로 보여 줍니다. ‘이 규정과 이어진 상위법·지침·사례’를 클릭으로 따라가면 됩니다. 자료는 기관 안에서만 다룹니다.

현장에서는“이 지침의 근거 상위법이랑 관련 민원사례는?”→지침 ↔ 상위법 ↔ 비슷한 민원사례로 연결
  • 법령·지침·사례의 관계를 한눈에
  • 정책 검토와 민원 대응에 바로
  • 기관 안에서만 구축
정책·법무민원행정감사
“규정의 뿌리와 가지를, 한 화면에서 따라갑니다.”
교범규정점검표부품정비 절차폐쇄망 내 연결망
🛡️ 국방 · 군·폐쇄망

교범과 절차의 연결망을 한눈에

교범과 규정, 절차 문서가 워낙 방대한 데다 서로 참조 관계가 흩어져 있어, 필요한 순간 빠르게 확인하기가 어렵습니다.

이제 문서들의 연결을 AI가 정리해 한 장의 연결망으로 보여 줍니다. 폐쇄망 안에서, 절차에서 교범과 규정으로 막힘없이 따라갈 수 있습니다. 바깥과는 통신하지 않습니다.

현장에서는“이 절차랑 연결된 상위 교범·규정은?”→절차 ↔ 교범 ↔ 규정으로 이어지는 연결망
  • 교범과 절차의 관계를 시각화
  • 빠른 참조와 교육에 그대로
  • 인터넷 없이 폐쇄망에서 구축
교육사령부정비·군수작전 절차
“복잡한 교범 체계가, 한눈에 잡히는 연결망으로.”
⌨️
USE CASE 03 · 로컬 코딩 에이전트
USE CASE 03

로컬 코딩 에이전트

최신 AI 코딩 도구는 쓰고 싶지만 소스코드는 절대 밖으로 못 내보내는 팀을 위한 방식입니다. 코딩 비서가 장비 안에서만 돌아가, 코드 한 줄도 외부로 나가지 않습니다.

PLAYBOOK · Local Coding Agent (Ollama)
plc_comm.py — LOCALdef handler(req):# AI: 예외·재시도 추가+ retry(connect, 3) return ok(req)온디바이스 추론코드 반출 0
🏭 제조 · 스마트팩토리

공장 코드를 책상 밖으로 내보내지 않는 코딩 비서

MES 연동 스크립트나 PLC·임베디드 펌웨어는 회사의 핵심 기밀이라, 외부 클라우드 코딩 도구에는 절대 올릴 수 없습니다. 그래서 현장 개발만 AI 생산성의 사각지대로 남아 있었습니다.

이제 코딩 비서가 장비 안에서만 돌며 개발을 거듭니다. 속도가 급할 땐 가벼운 모델로, 품질이 중요할 땐 더 똑똑한 모델로 골라 쓰고, 코드는 단 한 줄도 밖으로 나가지 않습니다.

현장에서는“이 PLC 통신 함수에 예외처리랑 재시도 로직 넣어줘”→검증·재시도 코드를 제안 (외부 전송 0)
  • 처음부터 끝까지 장비 안에서 추론
  • 상황에 맞춰 속도·품질 모델 선택
  • 산업 제어 코드는 반출 없음
MES·SCADA임베디드·펌웨어스마트팩토리 SW
“현장 코드도 밖으로 한 줄 안 내보내는 짝꿍 개발자.”
payment.py — DIFF- ship(req)# before+ validate(req.schema)+ test(req)BEFOREAFTER소스코드 반출 0건
🏦 금융 · 은행·증권

소스코드 한 줄 안 내보내는 짝꿍 개발자

코어뱅킹과 핀테크 소스코드는 반출 금지라, 보안 프로젝트룸 개발자는 외부 AI 코딩 도구를 아예 쓸 수 없습니다.

이제 망을 분리한 개발실 안에서도 AI와 함께 코드를 쓰고 다듬고 리뷰합니다. 모든 추론이 장비 안에서 끝나, 소스코드 반출은 0건입니다.

현장에서는“이 결제 모듈 테스트 케이스랑 입력 검증 보강해줘”→테스트·검증 코드를 제안 (외부 호출 없음)
  • 망분리 개발실 안에서 그대로 작동
  • 소스코드 반출 0건
  • 속도·품질 모델을 골라 적용
코어뱅킹핀테크정보보안 개발
“보안 프로젝트룸에서도, 최신 AI 코딩 그대로.”
emr_api.py — LOCALquery(emr)# AI: 권한 체크 추가+ check_acl(user, rec)✓ 코드·데이터 미전송원내 EMR
🏥 의료 · 병원·헬스케어

환자데이터에 닿는 코드일수록 더 안전하게, 로컬에서

HIS나 EMR을 손보는 일은 환자데이터에 직접 닿는 코드라, 외부 도구를 쓰기가 늘 부담스럽습니다.

이제 원내 폐쇄 개발환경 안에서 AI가 연동과 커스터마이징을 거듭니다. 코드도 데이터도 밖으로 전송되지 않습니다.

현장에서는“이 EMR 조회 API에 권한 체크 좀 넣어줘”→권한 검증 코드를 제안 (원내에서만 처리)
  • 원내 폐쇄 개발환경에서 작동
  • 코드·데이터 모두 미전송
  • 속도·품질 모델 선택
HIS·EMR의료정보팀헬스케어 SW
“민감한 코드일수록, 더 안전한 자리에서 함께.”
Controller.java — LOCALcontroller()// AI: 입력 검증 추가+ validate(form)✓ 외부 연결 없음클라우드 차단
🏛️ 공공 · 정부·행정

전자정부 개발을 폐쇄망 안에서 그대로

공공 시스템과 전자정부 프레임워크 개발은 보안 요구가 높아, 외부 코딩 도구를 들이기가 까다롭습니다.

이제 폐쇄 개발환경 안에서 AI가 코드를 함께 쓰고 검토합니다. 바깥과 연결하지 않고도 개발 속도를 끌어올립니다.

현장에서는“이 표준프레임워크 컨트롤러에 입력 검증 추가해줘”→검증 코드를 제안 (망 안에서만 처리)
  • 망분리 개발실에서 작동
  • 외부 연결 없음
  • 속도·품질 모델 선택
전자정부공공 SI정보화 사업
“보안 기준은 그대로, 개발 속도만 끌어올립니다.”
AIR-GAP ZONEcomm_mod.ccomm_mod()// AI: 경계값 테스트+ test_boundary(buf)무선 차단
🛡️ 국방 · 군·폐쇄망

무기체계 SW를 한 줄도 밖으로 내보내지 않고

국방 SW 소스코드는 최고 수준의 보안 대상이라, 외부 AI 도구는 사용 자체가 허용되지 않습니다.

이제 완전히 끊긴 폐쇄망 안에서 AI와 함께 개발합니다. 바깥으로 나가는 통신이 아예 없어, 코드가 망을 벗어나지 않습니다.

현장에서는“이 통신 모듈 경계값 테스트 코드 만들어줘”→경계값 테스트 코드를 제안 (외부 호출 없음)
  • 인터넷 없이 폐쇄망에서 작동
  • 외부 통신 자체가 없음
  • 속도·품질 모델 선택
무기체계 SW국방 SI보안 개발실
“가장 민감한 코드를, 가장 안전한 자리에서.”
📊
USE CASE 04 · 대규모 텍스트 인텔리전스
USE CASE 04

대규모 텍스트 인텔리전스

수백만 건의 고객 목소리와 보고서를, 사람이 다 읽지 않아도 됩니다. GPU가 순식간에 주제별로 묶어 무엇이 늘고 있는지 짚어 줍니다. 개인정보가 담긴 원본은 장비를 벗어나지 않습니다.

PLAYBOOK · Topic Modeling · cuML BERTopic
소음발열마모토픽 비중 TOPA/S 200만 건 · GPU 전수원천 데이터 외부 반출 없음
🏭 제조 · 스마트팩토리

클레임 수백만 건에서 불량의 패턴을 건져 올리다

품질 클레임에 A/S 리포트, 설비 알람로그까지 수백만 건이 쌓이지만, 사람이 다 읽어 유형을 가르는 건 애초에 불가능합니다.

이제 GPU가 수백만 건을 단숨에 주제별로 묶어, 어떤 불량이 늘고 있는지 패턴과 추세로 보여 줍니다. 원본 데이터는 GB300 안에서 통째로 처리됩니다.

현장에서는A/S 리포트 200만 건→‘소음·발열·부품 마모’ 같은 주제 묶음 + 증가 추세
  • 수백만 건도 GPU로 통째 분석
  • 주제와 추세를 한눈에
  • 온프레미스 — 원본은 반출 없음
품질·CS신뢰성 분석설비 로그
“수백만 건의 불만이, 오후 한나절 만에 패턴이 됩니다.”
부정사용앱 오류급증 추세상담 100만 건개인정보 미반출 전수 분석
🏦 금융 · 은행·증권

고객의 목소리 100만 건, 점심 먹기 전에 인사이트로

민원과 상담로그, VOC가 매일 쏟아지는데, 개인정보가 섞여 있어 외부 분석 도구에는 올릴 수 없습니다.

이제 장비 안에서 수십·수백만 건을 주제별로 묶어, 어떤 불만과 위험 신호가 고개를 드는지 빠르게 짚어 줍니다. 개인정보가 담긴 원본은 장비를 벗어나지 않습니다.

현장에서는콜센터 상담로그 100만 건→‘카드 부정사용·앱 오류·한도 문의’ 묶음 + 급증 알림
  • 많은 양도 GPU로 빠르게 군집
  • 위험·민원 신호를 조기에 포착
  • 개인정보 반출 없이 통째 분석
VOC·CS리스크·이상거래마케팅 인사이트
“고객의 목소리를 전부 듣되, 개인정보는 한 건도 내보내지 않고.”
대기시간낙상이슈 히트맵비식별 · 원내 처리
🏥 의료 · 병원·헬스케어

환자의 목소리에서 안전 신호를 먼저 읽다

만족도 설문에 상담 기록, 이상사례 보고까지 텍스트는 쌓이는데, 안전·서비스 문제를 일찍 묶어 보기가 어렵습니다.

이제 비식별 처리한 텍스트를 주제별로 묶어, 안전과 서비스 이슈를 빠르게 가려냅니다. 분석은 원내에서, 통째로 이뤄집니다.

현장에서는만족도·이상사례 보고 텍스트→‘대기시간·낙상·투약’ 같은 주제 묶음 + 추세
  • 많은 텍스트를 주제별로 군집
  • 환자안전·QI 신호를 조기에
  • 비식별로, 원내에서만 처리
환자안전·QI고객경험병원 운영
“흩어진 환자의 목소리에서, 안전 신호를 먼저 봅니다.”
지역·시기별 추세주차소음복지신청기관 내 처리
🏛️ 공공 · 정부·행정

민원 빅데이터에서 다음 정책의 단서를 찾다

민원과 국민제안, 콜센터 기록이 수백만 건이지만, 어떤 정책 수요가 커지는지 사람 손으로 짚기엔 늘 한발 늦습니다.

이제 민원 텍스트를 주제별로 묶어, 무엇이 늘고 어디서 몰리는지 추세로 보여 줍니다. 모든 분석은 기관 안에서 통째로 처리됩니다.

현장에서는민원·국민제안 300만 건→‘주차·소음·복지신청’ 묶음 + 지역·시기별 추세
  • 수백만 건 민원도 GPU로 분석
  • 정책 수요와 추세를 도출
  • 기관 안에서만 처리
정책기획민원행정데이터 기반 행정
“민원의 바다에서, 다음 정책의 방향을 건집니다.”
반복 이슈반복 발생 TOP1부품 결함2절차 미준수3지연에어갭 분석
🛡️ 국방 · 군·폐쇄망

정비·훈련 보고에서 반복되는 문제를 끄집어내다

정비와 점검, 훈련 보고 텍스트가 방대해, 어떤 결함과 이슈가 반복되는지 한눈에 보기 어렵습니다.

이제 폐쇄망 안에서 보고 텍스트를 주제별로 묶어, 되풀이되는 이슈와 개선 지점을 짚어 줍니다. 바깥으로 내보내는 건 없습니다.

현장에서는정비·훈련 보고 텍스트→‘특정 부품 결함·절차 미준수’ 묶음 + 추세
  • 많은 보고 텍스트를 주제별로 군집
  • 반복 이슈와 개선점을 도출
  • 인터넷 없이 폐쇄망에서 분석
정비·군수훈련 평가안전관리
“반복되는 문제를, 보고서 더미가 아니라 패턴으로 봅니다.”
🚀
USE CASE 05 · 온프레미스 LLM 서빙
USE CASE 05

온프레미스 LLM 서빙

장비 한 대가 곧 우리 회사의 AI 엔진이 됩니다. 챗봇도, 문서 요약도, 개발 도구도 이 한 대에 붙여 쓰고, 클라우드 요금이나 데이터 반출 걱정은 내려놓습니다.

PLAYBOOK · vLLM for InferencePLAYBOOK · NVFP4 Quantization
오픈 LLMNVFP4 양자화vLLM 서빙사내 챗봇기술문서현장 단말분석OpenAI 호환 API · gb300.internal
🏭 제조 · 스마트팩토리

공장 한 대로 세우는 우리 회사 AI 엔진

부서마다 AI 도구를 따로 들이자니 클라우드 비용은 쌓이고, 기술자료가 밖으로 나가는 것도 마음에 걸립니다.

이제 큰 오픈 모델 하나를 장비에 올려, 챗봇도 기술문서 도우미도 현장 단말도 한 대에 붙여 씁니다. 클라우드 요금은 0, 기술자료는 공장 안에 그대로 둡니다.

현장에서는사내 도구들이 gb300.internal:8000/v1 호출→OpenAI 호환 API 하나로 여러 도구가 공유
  • 여러 도구가 한 대를 함께 사용
  • GB300의 성능을 최대로 끌어 씀
  • 장비 한 대가 곧 사내 AI 엔진
사내 챗봇기술문서현장 단말
“GPU 클라우드 청구서 대신, 공장 안의 AI 엔진.”
행내 챗봇문서요약개발도구분석오픈 LLMvLLM·NVFP4부서·도구가 한 대를 공유
🏦 금융 · 은행·증권

망분리 안에 두는 우리 은행 전용 AI

챗봇이며 문서 요약이며 코드 도구까지, 저마다 외부 LLM을 쓰자니 고객정보 반출과 망분리 규정에 번번이 걸립니다.

이제 장비 한 대를 OpenAI 호환 API로 열어, 사내 도구들이 다 같이 붙여 씁니다. 고객정보가 클라우드로 나갈 일이 없고, 운영도 망 안에서 직접 합니다.

현장에서는행내 도구들이 내부 LLM API 호출→API 하나로 챗봇·요약·코드도구가 공유
  • 망 안에서 OpenAI 호환 API 제공
  • GB300 성능을 최대로 활용
  • 고객정보 클라우드 전송 없음
행내 챗봇문서요약개발도구
“망 안에서 우리가 직접 운영하는, 우리 은행만의 AI.”
오픈 LLMvLLM · NVFP4문헌요약행정자동화연구챗봇원내 전용 LLM API
🏥 의료 · 병원·헬스케어

원내에 두는 병원 전용 AI 플랫폼

문헌 요약에 행정 자동화까지 여러 도구가 LLM을 필요로 하지만, 환자정보 보호 탓에 외부 API는 쓰기 어렵습니다.

이제 GB300 한 대를 원내 LLM API로 열어, 문헌 요약과 행정 자동화 도구가 함께 붙여 씁니다(연구·행정용). 환자정보는 밖으로 나가지 않습니다.

현장에서는원내 도구들이 내부 LLM API 호출→플랫폼 하나로 여러 도구가 공유
  • 원내에서 OpenAI 호환 API 제공
  • GB300 성능을 최대로 활용
  • 환자정보 미반출 (연구·행정용)
문헌요약행정 자동화의학연구
“병원 안에서 우리가 직접 운영하는 AI 플랫폼.”
오픈 LLMvLLM·NVFP4부서 챗봇행정자동화민원분석부서가 함께 쓰는 기관 API
🏛️ 공공 · 정부·행정

부서가 함께 쓰는 기관 내부 AI

부서마다 AI 도구를 따로 도입하면 비용도, 데이터 반출도 매번 같은 고민을 반복하게 됩니다.

이제 장비 한 대를 OpenAI 호환 API로 열어, 여러 부서의 업무 도구가 함께 붙여 씁니다. 행정·국민 데이터는 기관 밖으로 나가지 않습니다.

현장에서는부서 도구들이 내부 LLM API 호출→기관 단일 플랫폼으로 부서가 공유
  • 기관 안에서 OpenAI 호환 API 제공
  • GB300 성능을 최대로 활용
  • 행정·국민 데이터 미전송
행정 자동화부서 챗봇정보화
“기관이 직접 갖추고 함께 쓰는 공용 AI.”
AIR-GAP오픈 LLMvLLM · NVFP4작전 보조행정교육분석완전 오프라인 · 외부 연결 없음
🛡️ 국방 · 군·폐쇄망

완전 오프라인으로 도는 부대 자체 AI

작전과 행정을 돕는 도구마다 LLM이 필요하지만, 보안상 바깥과의 연결은 어떤 경우에도 허용되지 않습니다.

이제 완전히 끊긴 폐쇄망 안에서 GB300 한 대를 LLM API로 열어, 작전·행정 보조 도구가 함께 붙여 씁니다. 처음부터 끝까지 오프라인으로 돕니다.

현장에서는폐쇄망 도구들이 내부 LLM API 호출→오프라인 단일 플랫폼으로 공유
  • 폐쇄망 안에서 OpenAI 호환 API 제공
  • GB300 성능을 최대로 활용
  • 처음부터 끝까지 오프라인
작전 보조행정 자동화교육·훈련
“선이 닿지 않는 곳에서도 도는, 부대만의 AI.”
도입 여정

검증된 방식 그대로,
우리 현장에 자리 잡을 때까지

이미 검증된 방식이라 처음부터 무리가 없습니다. 시연으로 먼저 눈으로 확인하고, 우리 업무에 자연스럽게 자리 잡을 때까지 함께합니다.

STEP 1

먼저 보여 드립니다

우리 데이터 샘플로 시연해, 효과를 눈으로 먼저 확인합니다.

STEP 2

현장에 올립니다

실제 업무 한 가지를 올려 ‘매일 쓰는 도구’가 되도록 함께 세팅합니다.

STEP 3

직접 다루게 됩니다

운영자·개발자가 스스로 다룰 수 있도록 한글 실습서로 전수합니다.

STEP 4

오래 함께 갑니다

플레이북·드라이버 업데이트를 분기로 챙겨 오래 안정적으로 씁니다.

Dell Pro Max with GB300

우리 현장엔 어떻게 들어올지, 메이머스트와 이야기 나눠요

어떤 장비가 맞을지 가늠하는 일부터 시연과 정착까지, Dell 공인 파트너 메이머스트가 처음부터 끝까지 함께합니다.

도입·파트너 문의 →