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Enterprises Are Quietly Moving Their AI Back On-Premises. Here Is Why.
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Infrastructure

기업 42%의 Cloud Repatriation 가속화와 AI 인프라 On-Premises 회귀

Enterprises Are Quietly Moving Their AI Back On-Premises. Here Is Why.

Arnav Sharma2026년 6월 5일5intermediate

Context

Public Cloud 기반 AI 인프라의 Vendor Lock-in 심화 및 데이터 주권 문제 발생. 특히 RAG 시스템의 Vector Database 운영 시 데이터 레지던시 규제와 지적 재산권 보호 한계에 직면한 상황.

Technical Solution

  • Data Sovereignty 확보를 위한 Sovereign Cloud 및 On-Premises 기반의 인프라 격리 설계
  • GDPR, HIPAA 등 규제 준수를 위해 데이터 플로우를 조직 내부 Perimeter 내로 제한하는 구조 채택
  • HNSW 기반 Vector Search의 높은 Memory 비용 문제를 해결하기 위해 NVMe 스토리지 중심의 자체 서버 구축
  • 개발 단계의 Managed Cloud와 운영 단계의 On-Premises를 통합 관리하는 Hybrid Architecture 설계
  • 환경 간의 동일한 API 인터페이스를 보장하여 마이그레이션 비용을 최소화한 인프라 추상화 구현
  • 오픈소스 기반 엔진 채택을 통한 소스 코드 감사 가능성 확보 및 Exit Strategy 수립

1. Vector DB 선정 시 On-Premises 배포 지원 여부 및 API 호환성 검토

2. 데이터 민감도에 따른 Managed Cloud와 Private Cloud의 Workload 분리 기준 수립

3. HNSW 인덱스 규모에 따른 메모리 비용 추산 및 자체 인프라 구축 시의 Break-even Point 분석

4. 규제 산업(BFSI, Healthcare) 진출 시 데이터 레지던시 및 감사 가능성(Auditability) 체크리스트 작성

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