NEWATP Petrichor — 엔터프라이즈 AI 게이트웨이엔터프라이즈 AI,
ENTERPRISE AI CONSULTING & INTEGRATION
엔터프라이즈 AI,
청사진에서 본격 운영까지
미래를 오늘의 기업으로. 지능은 흐르는 것이며, 그것을 본격 운영에 올리는 일이 당사의 몫입니다. 평가와 맞춤 개발에서 연동과 운영까지, 하나의 팀이 끝까지 함께합니다.
도입 평가맞춤 개발시스템 연동운영 거버넌스
THE GAP
기업 생성형 AI 프로젝트의 85%가 PoC에서 멈춥니다
병목은 컴퓨팅 파워도 모델도 아니었습니다. 프로젝트를 PoC에 묶어두는 것은, 엔지니어링만으로는 풀리지 않는 이 네 가지 장벽입니다.
비용의 함정
보이지 않는 인프라·운영 비용이 예산 심사에서 프로젝트를 멈춰 세웁니다. 사용량 통제가 없으면 예측 가능한 AI 지출도 없습니다.
보안 리스크
데이터의 외부 유출, 모호한 권한 경계, 컴플라이언스 공백은 프로젝트가 가장 자주 멈추는 지점입니다. AI 도입은 안전한 아키텍처에서 시작해야 합니다.
정착의 간극
PoC와 본격 운영 사이에는 데이터 거버넌스, SLA, 변경 관리가 놓여 있습니다. 방법론이 없는 프로젝트는 데모가 종착점이 됩니다.
연동의 어려움
ERP·CRM·기존 업무 흐름에 연결되지 않는 AI는 또 하나의 섬일 뿐입니다. 연동의 깊이가 AI의 실제 사용 여부를 좌우합니다.
OUR THESIS
컴퓨팅은 시작일 뿐, 가치는 흐름에서 나옵니다
당사는 기업의 AI를 하나의 순환계로 봅니다. 지능은 조직 안에서 흘러야 비로소 가치가 됩니다.
01
지능의 동맥
가장 적합한 모델과 컴퓨팅을 핵심 업무 시스템으로 안전하고 안정적으로 전달합니다. 고가용 연결, 통제 가능한 비용, 매끄러운 연동.
02
지능의 정맥
문서·회의·시스템에 잠든 데이터를 깨워 조직의 집단 지능으로 되돌립니다. 업무가 한 바퀴 돌 때마다 AI는 기업을 더 깊이 이해합니다.
03
지능의 모세혈관
AI를 구성원 한 사람 한 사람의 일상 업무로 전달합니다. 지식 검색부터 업무 자동화까지, 조직 말단에서 지능이 실제로 작동합니다.
50+
운영 중인 도입 프로젝트
3×
도입 성공률 향상
6주
평가부터 검증 가능한 성과까지
ATP PETRICHOR
One key · Every model
엔터프라이즈 AI 게이트웨이
하나의 프로젝트 키로 모든 주요 모델에 연결합니다. 조직에서 워크스페이스, 프로젝트로 이어지는 계층 거버넌스로 사용량·예산·권한을 처음부터 끝까지 감사할 수 있습니다.
프로젝트 키모델 권한 수렴
단일 게이트웨이16개 이상 주요 모델
요청 로그실시간 감사 가능
투명한 단가100만 토큰 단위까지
curl https://api.atptoken.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $ATP_PROJECT_KEY" \ -d '{ "model": "any-enabled-model", "messages": [...] }' # 200 OK · logged · metered▌ # petrichor /pɛtrʌɪkə/ — 비가 갠 뒤 대지가 깨어나는 냄새
One key · Every model — 16개 이상 주요 모델 지원, 지속 업데이트
gpt-5.4-pro
claude-opus-4-8
gemini-3-1-pro- gpt-5.5
- claude-sonnet-4-6
deepseek-v4-pro- 16개 이상 모델 전체 보기 →
ECOSYSTEM
컴퓨팅이 행동이 되는 곳
Where Compute Becomes Action.
KONST가 에너지를 공급하고, Glows.ai가 컴퓨팅을 공급하며, Horizon AI가 컴퓨팅을 행동으로 바꿉니다 — 하드웨어부터 본격 운영까지, 하나의 그룹이 끝까지 책임집니다.
CASE STUDIES
지능이 뿌리내리는 곳
산업마다 고유의 언어가 있고, AI에도 있습니다. 지능이 여러 산업의 일상으로 어떻게 흐르는지 확인하세요.
INDUSTRY MAP · 함께하는 기업들
PETROCHEMICAL & MANUFACTURING
석유화학·제조
숙련 기술자의 경험은 머릿속에 남고, SOP와 안전 문서는 종이에 흩어져 있습니다 — 지식의 단절이 가장 큰 운영 리스크입니다.
- 설비 유지보수 지식 베이스: 30년 숙련 경험을 즉시 응답으로
- 안전·컴플라이언스 문서 AI 검토
- 생산 라인 이상 징후 실시간 판독 지원
FINANCE & INSURANCE
금융·보험
컴플라이언스는 최저선이고 문서는 방대합니다 — 검토 한 건 한 건이 인력과 리스크의 줄다리기입니다.
- 컴플라이언스 문서 대조와 변경 추적
- 보험 증권·계약서 지능형 검토
- 고객 응대 AI의 사용량·보안 거버넌스
ELECTRONICS & TECH
전자·테크
국경을 넘는 공급망과 다국어 커뮤니케이션이 엔지니어링 지식과 품질 데이터를 의사결정으로 흘려보내지 못합니다.
- 수율 분석과 엔지니어링 지식 어시스턴트
- 협력사 문서 자동 구조화
- 국제 회의 실시간 번역과 회의록
RETAIL & SERVICES
유통·서비스
문의는 많고, 상품 데이터는 잡다하며, 회원 데이터는 잠들어 있습니다 — 인력이 규모를 따라가지 못합니다.
- 고객 응대 지식 베이스와 지능형 응답
- 상품 콘텐츠 자동 생성과 등록
- 회원 행동 인사이트와 세분화
SERVICES
컨설팅·맞춤 개발·연동 — 끝까지 책임지는 AI 도입
패키지 소프트웨어를 팔지도, 제안서에서 멈추지도 않습니다. 본격 운영만을 목표로 AI를 일상 업무에 심습니다.
Assessment & Consulting
AI 도입 평가·컨설팅
업무 시나리오·데이터·기존 시스템을 점검하고, 실행 가능한 도입 청사진과 투자 효과 평가를 제공합니다. 착수 전에 먼저 명확히 합니다.
자세히 보기System Integration
시스템 연동
AI를 ERP·CRM·기존 업무 흐름에 연결합니다. 데이터 파이프라인과 권한 설계를 처음부터 갖춰 AI를 업무 프로세스의 일부로 만듭니다.
자세히 보기Operations & Governance
운영·사용량 거버넌스
모델 연결, 비용 관리, 보안 컴플라이언스의 장기 운영. 기업의 AI 지출을 예측 가능하고 감사 가능한 상태로 유지합니다.
자세히 보기흐르는 지능, 뿌리내리는 미래.
FULL-STACK AI
하나의 방법론으로 인프라부터 애플리케이션까지 전체 스택을 아우릅니다
AI 프로젝트의 실패는 대부분 모델이 아니라 스택의 단절에서 옵니다. 당사는 3계층 아키텍처로 각 계층에 책임자를 둡니다.
Application Layer
01애플리케이션 계층
사용자가 실제로 접하는 화면과 애플리케이션. 업무 시나리오에 맞춘 검색, 문서 처리, 업무 자동화.
Integration Layer
02연동 계층
데이터 파이프라인, API 연동, 업무 흐름 오케스트레이션. AI를 ERP·CRM·기존 시스템에 연결합니다.
Infrastructure Layer
03인프라 계층
모델 연결, 컴퓨팅 조달, 보안과 사용량 거버넌스. 당사의 인프라 기반 ATP Petrichor가 작동하는 계층입니다.
FAQ
생성형 AI 도입 자주 묻는 질문
평가 단계에서 가장 많이 받는 질문에 핵심부터 답합니다.
기업이 AI를 도입하는 데 얼마나 걸립니까?
당사의 방법론으로는 검증 가능한 PoC(개념검증)가 평균 6주, 본격 운영까지는 3~6개월이 목표입니다. 실제 기간은 데이터의 준비 정도와 기존 시스템 연동의 복잡도에 따라 달라지며, 이는 도입 전 평가에서 먼저 명확히 하는 부분입니다.
생성형 AI 도입 비용은 어떻게 산정합니까?
비용은 세 부분으로 구성됩니다. 일회성 평가·개발 비용, 사용량 기반 모델 비용, 그리고 지속적인 운영 비용입니다. 사용량 거버넌스 플랫폼으로 토큰 비용을 예측 가능하고 감사 가능하게 만들어, 가장 흔한 '오픈 후 청구서 폭증' 문제를 막습니다.
당사의 기업 데이터가 유출되지는 않습니까?
그렇지 않습니다. 데이터 권한 경계는 아키텍처 설계 단계에서 정의합니다. 민감 데이터는 사내 환경에서 처리하고, 외부 모델 호출은 감사 가능한 단일 게이트웨이를 거치며, 모든 요청에 로그가 남고, 사용 가능한 모델과 벤더를 필요에 따라 제한할 수 있습니다.
사내에 AI 팀이 없어도 도입할 수 있습니까?
가능합니다. 대부분의 고객사가 여기서 출발합니다. 평가·개발부터 운영까지 당사가 맡고, 그 과정에서 운영과 거버넌스 지식을 고객사 팀에 이전합니다. 필요한 것은 업무 흐름을 잘 아는 담당자이지, 머신러닝 엔지니어가 아닙니다.
PoC 이후 어떻게 본격 운영으로 갑니까?
PoC는 가치를 검증하고, 본격 운영은 엔지니어링을 검증합니다. 당사는 PoC 단계부터 본격 운영 기준으로 설계합니다. 데이터 파이프라인, 권한, 모니터링, 비용 통제를 처음부터 갖추므로 PoC에서 운영으로는 다시 만드는 것이 아니라 확장입니다.
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한 시간 만에 데이터·시스템·업무 시나리오를 점검하고, 실행 가능한 AI 도입 청사진을 드립니다.