Elice Impact 2025 l Empowering AI 2부 : AI 내재화, 도입을 넘어 적용까지

지난 3월 28일, 엘리스가 개최한 ‘Empowering AI’ 행사 2부에서는
AI 모델 연구 개발, AI 클라우드 인프라, 기업 교육, 추론 하드웨어, 데이터센터 냉각 기술까지 AI 실전 적용의 전 과정을 다룬 발표 가 이어졌습니다.
이번 세션은 기업이 AI를 도입하고 내재화하는 과정에서 마주하는 현실적인 고민에 대해 엘리스와 그 파트너들이 어떤 해결책을 제시하고 있는지를 실제 사례 중심으로 조망했다는 점에서 의미가 큽니다.
무려 다섯 명의 연사가 참여한 2부 세션, 지금부터 주요 내용을 함께 살펴볼까요?

1. 오픈소스를 넘어 현장에 바로 적용 가능한 AI의 조건은?

김수인 CRO

김수인 CRO는 엘리스가 자체 개발한 생성형 AI 모델 ‘AI헬피’ 시리즈에 대해 먼저 소개했습니다.
엘리스의 AI헬피는 용도에 따라 세가지 모델을 갖추고 있습니다.

• 헬피 에듀: 교육용, 교과서 기반 지식에 최적화
• 헬피 프로: 기업 실무용, 다국어 비즈니스 모델
• 헬피 리즈닝: 고난도 추론형, GPT-4 미니급 이상의 성능
  

특히 헬피 시리즈는 기본적으로 GPT-4보다 가볍고 빠르면서도 한국어 성능이 우수하고 가격은 1/10 이하라는 점에서, AI 도입을 고민하는 많은 기관에 현실적인 대안이 될 수 있습니다.

이러한 솔루션은 공교육 현장에서도 이미 적용되고 있습니다.
엘리스는 AI헬피를 활용해 주관식 채점 자동화, 음성기반 챗봇, 문항 생성기 모델 등 교실 현장의 실제 문제를 해결할 수 있는 다양한 AI 도구를 제공하고 있죠.

실제 사례를 소개하기 위해 KAIST 안소연 교수님이 참여, 엘리스와의 협력 사례도 소개했습니다.
AI 헬피를 활용한 영어 작문 피드백, 억양 학습, 말하기 심리 장벽 완화 등 연구 결과를 통해 AI가 교육 현장을 실질적으로 바꾸고 있음을 보여주었습니다.

또한 김수인 CRO는 이번 발표에서 그런 고민을 안고 있는 기업을 위한 현실적인 도입 전략과 오픈소스 AI의 가능성에 대해 이야기했습니다.

우선 오픈소스 AI의 장점은 분명합니다.
비용 절감 효과가 크고, 내부 작동을 이해할 수 있는 투명성, 빠른 기술 진화 속도까지 갖추고 있죠.
하지만 실제로 도입해보면 환경 세팅의 어려움, GPU 인프라 부담, 보안 이슈, 그리고 한국어 최적화 부족 등 많은 장벽에 부딪히게 됩니다.

엘리스는 이 문제를 해결하기 위해 ML API 라이브러리를 개발했습니다.

엘리스 ML API 라이브러리는 코드 한 줄도 쓰지 않고 클릭 한 번으로 다양한 Llama, Qwen, Deepseek, Helpy 등 국내외 유명 AI 모델을 서비스에 연결할 수 있도록 만든 솔루션입니다.
STT, TTS, 번역, 요약, 텍스트 생성 등 주요 기능을 고성능 GPU/NPU 환경에 맞춰 경량화·한국어 튜닝한 모델들로 구성한 것이 강점입니다.

마지막으로 김수인 CRO는 “AI는 단순한 유행이 아니라 누구나 쉽게 도입하고 실제 업무에 활용할 수 있어야 한다”는 메시지를 남기며,
엘리스가 앞으로도 모델부터 플랫폼, 교육, 인프라까지 AI의 실전 도입을 위한 연결고리 역할을 하겠다고 강조했습니다.

2. AI 인프라와 클라우드 전략의 핵심

박정국 CTO

박정국 CTO는 엘리스의 AI 인프라 전략의 핵심인 PMDC(모듈형 AI 데이터센터)를 보다 상세히 소개했습니다.
PMDC는 단순한 하드웨어 인프라를 넘어, 기획부터 설계, 구축, 운영까지 전 과정을 턴키 방식으로 제공하는 종합 AI 인프라 솔루션입니다.
특히 온프레미스 클라우드 환경을 원하는 고객사에게도, 맞춤형 인프라 도입을 빠르고 유연하게 지원할 수 있어 도입 접근성을 크게 낮췄습니다.

이러한 PMDC는 평균 3개월 내 구축이 가능하며, 국내 최초로 CSAP IaaS 인증을 획득해 공공·금융·의료 등 보안이 중요한 산업에서도 안심하고 도입할 수 있는 안정성을 자랑합니다.

또한 실제 AI 서비스 운영 기준 AWS 등 퍼블릭 클라우드 대비 50~60% 낮은 TCO(총소유비용)를 기록하며, 운영 효율성 측면에서도 높은 경쟁력을 확보하고 있다는 것을 알렸습니다.

기술적인 유연성도 주목할 만합니다. 센터 구축 시 GPU와 NPU를 자유롭게 혼합 구성할 수 있으며, 선택한 환경에 따라 공랭식 또는 수냉식 냉각 방식을 옵션으로 제공해 성능과 에너지 효율을 모두 고려한 설계가 가능합니다.

마지막으로는 엘리스가 이러한 AI PMDC를 기반으로 클라우드 서비스, AI 솔루션, ML API, 교육 플랫폼까지 아우르는 실전 중심의 AI 에코시스템을 완성형 구조로 제공하고 있다는 점을 강조하며 발표를 마무리했습니다.

3. 기업 교육의 혁신, LXP와 AI 기반 실전형 학습

홍지완 팀리더

기업이 진짜 디지털 전환을 이루기 위해서는 ‘기술’보다 ‘사람의 변화’가 먼저라는 인식이 점점 중요해지고 있습니다.
엘리스 홍지완 팀리더는 발표에서 AI 기업 교육의 5가지 트렌드를 제시하며, 단순한 교육을 넘어 조직 전체의 디지털 역량을 내재화하는 구조를 강조했습니다.

엘리스가 꼽은 기업 교육 트렌드는 다음과 같습니다.

① DX 리더 교육 ② 생성형 AI 교육 ③ 개인 맞춤형 학습 ④ 업스킬링·리스킬링 ⑤ POC 기반 실습 교육

특히 엘리스의 DX 리더 교육은 경영진이 직접 챗봇을 개발하고 AI 전략을 설계해보는 방식으로 구성되어 있으며, 교육 전후로 디지털 전환에 대한 공감도는 88% → 95%로 상승, 평균 만족도는 96.6점에 달할 정도로 현장 반응이 뜨거웠다고 전했습니다.

현업 중심의 POC 교육은 실제 업무 문제를 정의하고 AI로 해결책을 도출한 뒤 그 결과물을 조직에 재확산하는 구조로 설계되어 있어 단순한 학습을 넘어 기업 내 기술 내재화까지 연결됩니다.

또한 엘리스는 엘리스LXP를 통해 Helpy, ChatGPT, Claude 등 다양한 AI를 계정 없이 제공하며, 자동 채점, 실시간 자막, 질문 분석, 안면 인식 출석관리 등 몰입도 높은 교육 환경을 구현하고 있습니다.

흥미로운 점은 AI를 활용해 학습 데이터를 분석하고, 각 임직원의 수준에 따라 콘텐츠를 추천해주는 AI 기반 대시보드까지 함께 제공된다는 것.

마지막으로 AI 에이전트, 바이브 코딩 같은 신기술이 앞으로 프로그래밍 접근 방식 자체를 바꾸고 있으며, “비개발자도 AI와 함께 문제 해결자가 되는 시대”가 올 것이라고 전망하며 엘리스가 기업이 기술을 도입만 하는 것이 아니라, “활용하고 내재화할 수 있는 역량”을 갖출 수 있도록 앞으로도 인재 양성 중심의 교육 혁신을 이어가겠다는 의지를 전했습니다.

4. 리벨리온과의 협업: 추론 최적화 하드웨어 생태계

리벨리온 김광정 사업총괄

리벨리온은 AI 추론에 최적화된 아톰 등의 국산 NPU를 개발·공급하는 기업으로, 엘리스와의 협업을 통해 다양한 AI 모델(LLaMA, Deepseek 등)을 NPU 기반 환경에서도 ML API로 제공하고 있습니다.

리벨리온은 국산 AI 엑셀러레이터 ‘리벨’과 ‘아톰’을 개발해, GPU의 한계를 보완하는 NPU 기반 추론 인프라를 제공하고 있는데요,
엘리스와의 협업을 통해, 다양한 오픈소스 모델을 리벨리온의 NPU 환경에 최적화된 ML API 형태로 제공하며 실제 서비스 도입 장벽을 낮추고 있습니다.
또한 엘리스의 AI PMDC 인프라 구조와 호환되는 스케일러블 렉 솔루션을 통해, AI 클라우드 확장성과 구축 유연성을 함께 확보했습니다.
리벨리온은 엘리스와의 기술 시너지를 바탕으로 국내외 고객들에게 고성능 추론 서비스를 안정적으로 공급할 예정이라는 점을 밝혔습니다.

5. 델 테크놀로지스와의 협력: 냉각 기술과 PMDC 최적화

델 테크놀로지스 진승한 부장

델 테크놀로지스는 AI 시대에 대응하기 위해 고밀도 AI 워크로드에 최적화된 데이터센터 솔루션을 제공하고 있으며, 엘리스와 협력해 B200 서버 기반의 AI PMDC(모듈형 데이터센터)를 공동 개발했습니다.
특히 델 테크놀로지스의 고도화 된 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC) 기술을 적용해 센터 내 냉각 효율을 극대화하고, 고객 맞춤형 전력∙냉각 구성으로 설계부터 구축까지 레벨 12단계의 통합 솔루션을 제공할 수 있다는 것이 인상깊었는데요.
이러한 엘리스의 AI PMDC는 설치 공간의 제약 없이 빠르게 배포할 수 있어, 공공·민간을 아우르는 다양한 산업군의 수요에 대응할 수 있다는 것을 강조하였습니.
앞으로도 델은 엘리스와 함께 AI 인프라 구축의 민첩성과 확장성을 극대화하는 모델을 지속적으로 발전시킬 계획이라는 것도 알렸습니다.

마무리: 기술을 넘어, 실행 가능한 AI 내재화 전략

엘리스 임팩트 ㅣ Empowering AI 2부에서는 기술과 인프라, 교육, 하드웨어, 생태계 구축까지 AI 내재화를 위한 모든 퍼즐이 어떻게 연결되어야 하는지를 각 파트너와의 사례를 통해 확인할 수 있었습니다.

엘리스는 오픈소스 모델, AI 클라우드 인프라, 기업 교육, 하드웨어 파트너십까지 AI 도입의 전 과정을 유기적으로 연결하는 실행 가능한 로드맵, AI 에코시스템을 제시했습니다.

기술과 전략 사이의 간극을 메우는 것. 그것이 바로 엘리스가 정의하는 ‘Empowering’이었습니다.

2025년의 Elice IMPACT는 여기서 마무리되었지만 AI의 진짜 변화는 이제부터 시작입니다.

엘리스는 앞으로도 실용적이고 실행 가능한 기술을 기반으로 기업의 디지털 전환과 AI 내재화를 돕는 파트너로서 성장해갈 예정입니다.

다가올 2026년, 더 진화한 임팩트로 다시 찾아뵙겠습니다.
그때도 함께해 주세요!

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