삼성이 챗GPT 금지하는 이유는? 클라우드 AI vs 로컬 AI 장단점 비교 총정리

삼성전자, SK하이닉스가 챗GPT를 금지하는 이유

삼성전자의 모바일･가전제품 사업부인 DX 부문에서 챗GPT 사용을 전면 금지하고 있다는 사실, 알고 계신가요?

삼성전자는 챗GPT가 빠르게 성장했던 2022~2023년부터 이미 DX 부문에서는 챗GPT 사용을 전면 금지하고 있었습니다. 클라우드 방식의 SaaS(서비스형 소프트웨어)인 챗GPT에 기밀이 유출될 우려가 있음을 인지했던 것이죠.

삼성의 반도체 사업부인 DS 부문에서는 챗GPT를 허용하고 있었는데, 2023년 챗GPT 학습 데이터에 반도체 관련 기밀이 유출되는 사고가 터졌습니다. 반도체 관련 설비 정보 및 관련 코드, 회의 내용 등이 챗GPT에 학습되는 사고였죠.

이후 삼성전자는 2025년 현재까지 DX 부문에서는 챗GPT 사용을 전면 금지하고 있으며, 자체 생성한 로컬 AI인 ‘가우스’를 사용하고 있습니다. DS 부문에서는 임원 승인 하에 조건부 사용하는 중입니다.

아마존, 애플, SK하이닉스, 포스코, JP모건체이스, 뱅크오브아메리카, 씨티그룹 등 보안을 중시하는 글로벌 기업들 다수가 챗GPT와 같은 클라우드 방식의 생성형 AI를 사내에서 금지하고 있습니다.

혁신 기술을 개발하거나, 경쟁이 치열한 분야에 있거나, 고객 정보의 보안 중요도가 매우 높거나 하는 등 여러 이유로 수많은 기업이 클라우드 방식 AI 사용에 제한을 두고 있습니다.

클라우드 AI, 정말 위험할까?

클라우드 AI는 정말 보안 위험이 있을까요? 그렇습니다.

챗GPT 유출 사고가 터졌을 당시 삼성이 전사적으로 공지한 내용을 보면, 그 위험성을 확인할 수 있습니다.

삼성은 임직원에게 “챗GPT에 내용이 입력되는 순간 데이터가 외부 서버에 전송되고 저장돼 회사가 이를 회수하는 게 불가능하다. 챗GPT에 해당 내용이 학습된다면, 민감한 내용이 불특정 다수에게 제공될 수 있다”며 사용에 주의를 당부했습니다.

삼성전자가 내부 임직원에게 AI 도구 사용에 대한 설문 조사를 했더니, 응답자의 65%가 “보안 위험을 초래할 것으로 보인다”고 답했습니다.

삼성은 아예 기업 블로그에 챗GPT의 보안 위험성에 대한 글을 게재하기도 했는데요.

삼성은 블로그에서 “ChatGPT는 언어 모델의 특성상 파라미터와 데이터의 양이 많으면 많을수록 답변의 정확도가 높아진다. 문제는 이 과정에서 기업의 민감한 정보가 ChatGPT에 남을 수 있다. ChatGPT 모델은 개인정보 보호, 보안 및 규정 준수 측면에서 기업의 요구사항과 일치하지 않을 수 있다”고 지적했습니다.

삼성의 설명처럼, 클라우드 방식 AI는 구조적으로 보안 위험성을 내포하고 있습니다. 클라우드 AI에 입력된 데이터는 외부 서버로 전송되어 저장되고 AI 학습에 활용되기 때문에, 한 번 업로드된 정보는 회수하거나 완전히 삭제하기 어렵습니다. 이로 인해 민감한 기업 정보가 제3자의 질문에 대한 응답 과정에서 재활용될 위험이 존재합니다.

특히 중소기업의 경우 대기업에 비해 보안 인프라나 전문 인력이 부족한 경우가 많으므로, 데이터 유출이 발생하면 고객 신뢰 하락, 법적 책임, 경쟁력 상실로 이어져 기업의 존립 자체가 위협받을 수 있습니다.

그러나 생성형 AI 시대에서 임직원의 생산성, 회사 전체의 생산성을 위해 AI를 적극적으로 활용하지 않을 수는 없습니다. 보안 우려 때문에 고성능 AI 사용을 금지하면, 우리 회사만 뒤처지는 상황을 초래하게 됩니다.

이런 딜레마를 해결하는 방법은 무엇일까요?

바로 ‘로컬 AI’입니다. 이 글에서는 클라우드 AI와 로컬 AI의 차이, 보안이 중요한 기업 입장에서 클라우드 AI와 함께 로컬 AI를 활용하는 방법 등에 대해 알려드립니다.

📝 AI를 안전하게 활용하고 싶은 기업이라면, 끝까지 읽어보세요.

• 클라우드 AI와 로컬 AI의 구조적 차이

• 기업 보안 관점에서 로컬 AI가 안전한 이유

• 로컬 AI 도입 시 반드시 확인해야 할 보안 체크리스트

• 체크리스트를 만족하는 로컬 AI 추천

클라우드 AI란? 클라우드 방식 뜻

클라우드 AI는 인터넷을 통해 외부 서버에서 작동하는 인공지능 시스템입니다.

사용자가 웹 브라우저나 앱을 통해 데이터를 입력하면, 그 정보가 클라우드 서버로 전송되어 AI 모델이 분석하고 답변을 생성합니다.

📌 대표적인 클라우드 기반 생성형 AI 서비스

• ChatGPT - OpenAI

• Claude - Anthropic

• Gemini - Google

• Copilot - Microsoft

이들 서비스는 모두 사용자의 입력 데이터를 외부 클라우드 서버에서 처리하고, 일부는 해당 데이터를 AI 모델 학습에 활용하기도 합니다.

클라우드 AI는 사용 편의성과 성능에서 분명한 강점을 지니지만, 치명적인 보안 리스크도 불가피하게 갖고 있습니다.

💡 장점

• 고성능 AI 모델을 즉시 사용 가능

• 유지보수 및 업데이트가 자동으로 이루어짐

• 다양한 SaaS 도구와의 연동 용이

⚠️ 단점

• 데이터가 외부로 전송되어 통제권 상실

• 민감 정보 유출 위험 존재

• 규제 위반 리스크 (국외 이전, 삭제 불가 등)

• 오프라인 사용 불가

삼성은 2023년 챗GPT 유출 사고를 겪은 뒤, 부랴부랴 자체 개발한 AI ‘가우스’(Gauss)를 발표했습니다. 최신 기술 보안이 가장 중요한 DX 부문에서는 지금도 ChatGPT 대신 가우스를 사용하고 있습니다.

로컬 AI란? 클라우드 AI vs 로컬 AI 차이 장단점 비교

로컬 AI(Local AI)는 AI 모델과 데이터를 외부 서버가 아닌 기업 내부 시스템이나 개인 PC에 설치해 작동하는 방식입니다.

데이터가 외부로 나가지 않고 모든 작업이 로컬 환경에서 이뤄지기 때문에, 보안성과 통제력이 뛰어납니다.

📌 대표적인 로컬 AI 솔루션

• inline AI

• Ollama

• PrivateGPT

• LM Studio

💡 장점

• 데이터 외부 전송 없이 처리 가능

• 보안성 높고 통제 가능

• 우리 회사 상황에 맞춤형 개발 및 적용 가능

• RPA(Robotic Process Automation)처럼 회사 반복 업무를 AI로 맞춤형 대체 가능

• 오프라인에서도 사용 가능

⚠️ 단점

• 초기 도입 및 설정에 기술 리소스 필요

• 클라우드 기반 대규모 모델보다 범용적 성능은 제한 가능성

• 하드웨어 사양에 따른 성능 제약

로컬 AI는 도입 시 기술적·운영적 제약을 고려해야 하지만, 모든 데이터가 기업 내부 환경에서 처리되어 외부 유출 위험이 구조적으로 차단되므로, 특히 민감한 정보를 다루는 기업에서 훨씬 안전하게 사용할 수 있습니다.

🔐 한 눈에 보는 로컬 AI vs 클라우드 AI 보안 비교

그렇다면, 어떤 로컬 AI 솔루션을 선택해야 할까요?

로컬 AI는 분명한 보안상의 장점을 가지고 있지만,

모든 솔루션이 동일한 수준의 보안과 신뢰성을 제공하지는 않습니다.

기업 환경에 적합한 로컬 AI를 선택하려면 반드시 핵심 기준을 먼저 점검해야 합니다.

특히 문서 분석, 보고서 자동화 등 문서 기반 업무에 AI를 활용하고자 한다면 단순한 생성 능력보다 데이터의 흐름과 처리 구조가 안전하게 설계되었는지가 핵심입니다.

RAG란, RAG 모델 뜻

그 중 가장 주목받는 방식이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조입니다.

RAG는 사용자의 질문에 답변을 마구 만들어내는 대신에, 현재 갖고 있는 정보 중에서 관련 문서를 먼저 검색하고 해당 문맥을 기반으로 답을 생성하는 방식으로 작동합니다.

AI가 스스로의 학습에 주안점을 두는 게 아니라, 사용자의 명령이 가진 의도와 의미에 가장 관련이 있는 문서를 즉석에서 찾아서 제공하는 데 초점을 맞추는 겁니다.

내가 입력해서 허용한 자료만 가지고서 ‘오픈북 시험’을 치르듯, 입력한 정보 기반으로 정밀한 생성이 가능한 방식입니다.

사람보다 똑똑한 LLM 기반의 AI를 데리고 생성형 AI 방식으로 업무 생산성은 폭증시키면서도, 우리 회사의 기밀 정보는 밖으로 새어나가지 않도록 제한할 수 있는 것이죠.

따라서 무분별한 AI 학습을 막고 기밀 정보의 외부 노출을 원천적으로 차단하는 데 효과적입니다.

챗GPT vs RAG 차이 비교

👉 더 자세히 읽어보러 가기

📋 로컬 AI 도입 전 반드시 확인해야 할 체크리스트

로컬 AI를 도입할 때는 아래와 같은 항목들을 반드시 체크해야 합니다.

☐ 데이터 저장 위치: 클라우드가 아닌, 기업 내부에서만 저장 및 처리되는가?

☐ 데이터 전송 여부: 원문 전체가 아닌, 난독화된 정보(벡터)만 외부 전송되는가?

☐ AI 처리 방식: 단순 생성형이 아닌, 문맥 기반의 RAG 방식인가?

☐ 모델 공급사의 데이터 정책: Zero Data Retention(데이터 저장 금지) 계약이 체결되어 있는가?

체크리스트를 모두 만족하는 로컬 AI, 인라인 AI

inline AI는 로컬 AI의 강점과 안전성을 대표적으로 구현한 문서 생성형 AI 솔루션입니다.

로컬 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 채택하여,

클라우드 서버가 아닌 사용자의 컴퓨터에서 모든 작업이 수행되도록 설계되었습니다.

⚙️ 내 컴퓨터 안에서 모든 게 처리됩니다

사용자가 파일을 Inline AI에 추가하면, AI는 그 파일을 내 컴퓨터 내부에서 해체하고 분석합니다.

그리고 내가 문서 작성이나 기획 등을 지시하면, 내 자료를 바탕으로 정확하게 문맥에 맞는 응답을 만들어냅니다.

이 모든 과정은 오직 사용자의 컴퓨터 내부에서 처리되며, 파일 그 자체는 절대 외부로 전송되지 않습니다.

🔎 inline AI가 데이터 보안을 지키는 방법 자세히 보기

법률･제약･바이오･IT 등 보안이 중요하다면 로컬 AI가 적합합니다

다음과 같이 민감한 데이터를 다루는 기업에게는, inline AI와 같은 로컬 기반 RAG 시스템을 도입해 보안을 지키면서도 생산성을 증대하는 좋은 대안입니다.

• 법률사무소 / 법무법인: 계약서, 소송 자료, 고객 정보 등 대외비 정보 다수

• 행정사 / 노무법인: 개인정보 및 민감 데이터 다수 취급

• 제약 / 바이오 / 연구소: 연구노트, 실험 기록, 특허 문서 등 유출 시 피해 큼

• IT R&D 기업: 소스 코드, 기술 로드맵, 회의록 등 고위험 기술 문서 존재

이러한 기업들은 클라우드 AI 사용 시 정보 유출로 인한 법적 책임, 경쟁력 상실, 신뢰도 하락의 위험이 크기 때문에 로컬 AI의 데이터 통제성과 보안 구조가 실질적인 경쟁력이 됩니다.

Inline AI는 이러한 기업이 AI를 도입하면서도 기밀 정보 유출에 대한 걱정 없이 안심하고 사용할 수 있도록 설계된 현실적인 솔루션입니다.

보안을 갖춘 맞춤형 생성형 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수입니다

사내 생성형 AI 도입은 이제 기업 생산성 증대를 위해 필수입니다. 그러나 클라우드 방식의 챗GPT, Gemini 등을 그대로 쓸 경우 데이터 유출 위험이 있다는 점은 큰 문제죠.

인라인 AI 같은 로컬 AI 솔루션은 보안은 물론 효율성까지 잡아, 기업의 소중한 데이터 자산을 안전하게 지켜줍니다.

안전한 AI 활용은 지속 가능한 성장과 동시에 고객사와 신뢰를 쌓는 금상첨화의 열쇠입니다.

우리 회사만을 위해 맞춤형으로 개발된 로컬 AI를 도입해보세요.

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우리 회사의 AI 혁신, 사내 데이터와 inline AI에서 시작합니다.