로컬 AI vs 클라우드 AI — 보안 프로젝트에서의 선택 기준

NDA가 걸린 프로젝트에서 AI 도구를 쓸 때 가장 먼저 확인할 것은 성능이 아니라 '데이터가 어디로 가는가'입니다.

클라우드 AI (Runway, 각종 웹 서비스)

장점: 설치 없음, 최신 모델, GPU 불필요

리스크: 업로드한 이미지·영상이 외부 서버로 전송됩니다. 서비스에 따라 학습 데이터로 활용될 수도 있습니다 (약관 확인 필수)

미공개 영화 프레임, 클라이언트 미공개 제품 디자인을 올리는 것은 대부분의 NDA 위반입니다

로컬 AI (ComfyUI, 로컬 업스케일러, Nuke CopyCat)

장점: 데이터가 내 GPU를 벗어나지 않음 — 보안 프로젝트에서 유일한 선택지

비용: VRAM 12GB 이상 GPU 권장 (24GB면 여유), 초기 세팅 학습 곡선

실무 기준 (권장)

공개돼도 무방한 소스(레퍼런스 탐색, 개인 연습) → 클라우드 자유롭게

클라이언트 소스가 포함된 작업 → 로컬 온리, 또는 클라이언트가 승인한 엔터프라이즈 계약 서비스만

계약서에 보안 조항이 있으면 → AI 사용 자체를 사전 서면 승인 받기

스튜디오들이 외주 프리랜서에게 'AI 도구 사용 내역서'를 요구하는 사례가 늘고 있습니다. 어떤 툴을 어느 단계에 썼는지 기록해두는 습관이 곧 신뢰가 됩니다.