AI 풀스택 기업 엘리스, GPU 클라우드 구축 노하우 공개

본문에서는 기업의 데이터 보안(Data Security)을 위해 외부 API 사용에 대한 제약 사항을 언급하며, 하이브리드 아키텍처(Hybrid Architecture)의 중요성을 강조한다. 금융, 의료, 공공기관과 같이 데이터 유출에 민감한 업종의 경우, 데이터 격리(Data Isolation)를 위해 자체 인프라와 외부 클라우드를 혼합하는 하이브리드 방식을 고려해야 한다. 엘리스는 고객사 데이터센터와 자사 인프라를 연결하는 하이브리드 구조를 제공하여, 데이터 주권(Data Sovereignty)과 유연성을 동시에 확보한다.

기사에 따르면 PoC(Proof of Concept) 성공 이후 전사 확장에 실패하는 주요 원인으로, 의사결정권자의 이해 부족과 내부 AI 챔피언 부재를 지적한다. 엘리스는 임원 교육을 통해 AI 리터러시를 높이고, PoC 단계부터 전사 확장을 고려한 설계를 강조한다. 이는 AI 도입의 성공적인 확장(Successful Expansion)을 위한 핵심 요소이며, 조직 전체의 AI 역량 강화로 이어진다. 엘리스는 AX 교육을 통해 이러한 문제 해결을 지원한다.

엘리스는 AI 풀스택 기업으로서, 인프라, 플랫폼, 모델, 서비스 전반을 직접 운영하며 엔드 투 엔드(End-to-End) 솔루션을 제공한다. 이는 고객의 AX 전환 과정에서 발생하는 다양한 문제들을 해결하고, 맞춤형 솔루션(Customized Solution)을 제공하는 데 기여한다. 엘리스는 교육 플랫폼에서 시작하여 GPU 클라우드 구축, AI 모델 개발, 서비스 제공까지, 막힘없는 AI 여정(AI Journey)을 지원하며, 고객의 성공적인 AI 도입을 돕는다.