익숙한 연동
익숙한 채팅과 스트리밍 요청으로 애플리케이션을 모델에 연결하세요.
캐나다와 미국 기업을 위한 AI 인프라.
Accentrust는 캐나다와 미국 기업을 위한 통합 모델 접근과 추론 서비스를 계획합니다. Figena, Cilila AI와 고객 자체 애플리케이션을 적합한 모델에 연결하고 배포, 사용량과 비용을 관리할 수 있도록 하는 방향입니다.
비즈니스 애플리케이션을 모델과 컴퓨팅에 연결합니다.
Figena는 비즈니스 운영과 재무를 연결합니다. Cilila AI는 팀이 업무 맥락을 이해하고 일을 진전시키도록 돕습니다. Accentrust의 인프라 계획은 이 기반을 통합 모델 접근과 추론 용량으로 확장하며, Figena 제품군과 독립된 서비스로 고객 자체 애플리케이션도 지원하는 방향입니다.
- Figena
- Cilila AI
- 고객 애플리케이션
애플리케이션 게이트웨이
테넌트 신원 · 범위 지정 키 · TLS · 요청 한도
정책 및 경로 선택
모델·지역·예산 규칙 · 허용 경로가 없으면 명확한 오류
데이터 요청은 저장 서비스로, 모델 요청은 승인된 추론 경로로 전달됩니다.
승인된 지역별 배포
자체 또는 계약 용량 · 합의된 처리 위치
데이터 저장
- 업무 데이터베이스 및 암호화 객체 저장소
- 권한에 따라 필터링된 검색 인덱스
- 보호된 백업 및 복원 검증
승인된 컨텍스트
AI 컴퓨팅
- 추론 대기열 및 요청 스케줄링
- GPU / CPU 작업 인스턴스 · 공유 또는 예약 풀
- 라이선스 모델 레지스트리 → 추론 인스턴스
애플리케이션 권한에 따라 선택된 컨텍스트만 추론에 전달됩니다. 저장된 데이터가 자동으로 모델에 전송되지 않습니다.
시설 및 네트워크 기반
네트워크 분리 · 전력 및 냉각 · 물리적 접근 통제
승인된 모델 제공업체
선택된 모델 · 검증된 처리 지역 · 공개된 데이터 조건
- 정책으로 검증된 외부 전송 · 최소 필요 요청 내용
- 응답 스트리밍 · 사용량 귀속 정보 반환
제공업체 경로는 데이터 저장 계층에 직접 접근하지 않습니다.
응답은 게이트웨이를 통해 호출자에게 반환됩니다. 결과 저장에는 데이터 서비스에 대한 별도의 쓰기 권한이 필요합니다.
관리 및 운영 보장
- 테넌트, 범위 지정 키 및 배포 정책
- 저장·컴퓨팅·토큰 측정 · 프로젝트별 귀속
- 키 관리, 메타데이터 감사 및 서비스 모니터링
관리와 원격 측정은 두 경로에 적용되며 고객 콘텐츠에 대한 무제한 접근 권한을 부여하지 않습니다.
하나의 API. 업무에 맞는 배포 선택.
두 시장 기업의 요구에 맞춘 모델 접근, 관리형 추론과 전용 용량을 계획합니다.
통합 모델 접근
선정된 모델을 공통 진입점으로 이용하도록 계획합니다. 개별 연동 부담을 줄이면서 모델 기능과 제공업체 차이를 명확히 하는 것이 목표입니다.
관리형 추론
성능, 비용과 데이터 요구에 맞춰 적격 모델과 승인된 배포를 연결하는 서비스를 계획합니다. 모델 라이선스, 용량과 처리 조건은 배포별로 확인하는 방향입니다.
전용 용량
예약된 컴퓨팅 자원과 강화된 격리를 위한 향후 옵션으로, 업무에 맞는 용량, 성능 목표와 지원 조건을 협의하는 방향입니다.
한 번 연동하고, 선택지는 넓게.
캐나다와 미국 팀을 위해 선택의 폭과 관리 편의성을 높이는 모델 API를 계획하고 있습니다. 아직 공개 이용은 시작하지 않았습니다.
업무에 맞는 모델
기능, 처리 위치, 가격을 비교해 필요한 모델을 찾으세요.
내 규칙에 맞는 경로
승인한 지역과 예산 안에서 모델 선택과 대체 경로를 관리하세요.
접근 권한 관리
애플리케이션별로 접근과 사용량을 관리하고 권한 범위를 명확히 하세요.
한눈에 보는 성능
응답 시간, 오류, 사용량을 함께 살펴 필요한 조치를 파악하세요.
명확한 비용
이용을 결정하기 전에 사용 요율과 서비스 비용을 확인하세요.
AI를 어디에서 어떻게 실행할지 선택하세요.
캐나다와 미국 팀을 위한 배포 옵션을 계획하고 있습니다. 업무에 맞춰 모델, 처리 위치, 데이터 조건을 비교하세요.
캐나다 호스팅
밴쿠버에 계획 중인 용량으로, 업무에 맞춰 처리 방식과 데이터 조건을 협의합니다.
제공업체 배포
모델, 처리 지역, 데이터 요구에 맞는 인가된 제공업체를 살펴보세요.
배포 위치와 데이터 조건은 이용 전에 확인합니다.
데이터가 어디로 가는지 확인하세요.
모델뿐 아니라 데이터의 전체 경로, 보관 방식과 접근 권한을 함께 평가하세요.
명확한 처리 범위
고객 프롬프트와 출력을 모델 학습에 사용하지 않는 정책을 목표로 합니다. 외부 제공업체의 처리 및 학습 조건은 당사와 같다고 가정하지 않고 선택 경로별로 공개할 계획입니다.
평가 가능한 보관 조건
요청 메타데이터와 저장된 프롬프트 및 출력 본문을 구분하고 보관과 삭제 옵션을 명시할 계획입니다. 무보관 옵션은 선택한 처리 경로 전체에서 지원 여부를 검증해야 합니다.
기업별 준수 요구
접근, 백업, 지원과 계약상 약속을 함께 검토해 보안 및 규정 준수 요구에 맞는 배포를 선택하는 방향입니다. 추론 데이터, 계정 기록과 청구 기록은 각각의 위치와 처리 조건을 명확히 할 계획입니다.
AI를 위한 더 깨끗한 기반.
시설 계획은 효율적 운영과 검증 가능한 청정 전력 조달을 우선하며, 에너지 관련 설명을 확인할 수 있는 근거와 연결하는 방향입니다.
이는 설계 및 조달 목표입니다. 시설 전력 사용, 전력 공급원과 환경 정보 공개는 최종 위치 및 운영 방식에 따라 달라집니다.
서비스를 검증하고, 용량을 확장합니다.
캐나다와 미국 팀과 함께 모델 접근 및 실제 사용 목적을 단계적으로 검증하고, 서비스와 시설 계획에 따라 승인된 용량을 활용할 계획입니다.
- 01
접근과 모델 적합성 검증
Figena, Cilila AI와 독립 API 고객을 위한 호환성, 모델 기능, 라우팅 및 사용량 측정을 평가합니다.
- 02
명확한 조건으로 시범 운영
승인된 자체 또는 파트너 용량에서 한정된 업무를 계획하며, 제한, 데이터 조건, 청구와 지원을 명확히 합니다.
- 03
실제 수요에 따라 확장
두 시장 고객의 요구, 운영 경험과 확인된 용량 필요에 따라 모델 선택지와 전용 용량을 확장하는 방향입니다.
2028–2029년은 초기 시설의 목표 계획 기간입니다. API 시범 운영과 시설 개발은 단계적으로 진행하고, 접근 시기와 배포 위치는 확인되는 대로 각각 발표할 계획입니다.
계획에 관한 질문
Accentrust는 Figena와 Cilila AI를 만드는 회사입니다. Figena는 대표 기업 소프트웨어 제품이며, Cilila AI는 팀이 업무 맥락을 이해하고 일을 진행하도록 돕는 지능 계층입니다. AI 인프라 계획은 Accentrust가 주도하며, 모델 API는 이 제품들과 고객 자체 애플리케이션을 함께 지원하는 방향입니다.
Figena의 더 많은 업무 기능을 살펴보세요.
관련 도구를 연결해 비즈니스의 다음 단계를 준비하세요.