Applied AI capability
AI Visions
AI products, workflow automation, private model operations, and infra patterns designed for real business use.
AI brief
AI를 실제 운영 구조로 옮길 때 보는 기준
PoC, workflow, private LLM, infra design은 비슷해 보이지만 판단 기준이 다르다.
PHYSIA는 AI를 단독 기능이 아니라 business workflow, service layer, and infrastructure design 전체를 재구성하는 운영 시스템으로 접근한다.
현재 상황에 맞는 AI 라인을 고르는 기준
- 모델 선택보다 데이터 흐름, 권한, observability, runtime cost를 먼저 설계합니다.
- 웹 생성, private LLM, workflow automation을 분리하지 않고 하나의 delivery line으로 연결합니다.
- 데모성 PoC보다 production readiness와 재사용 가능한 구조를 우선합니다.
AI decision guide
현재 상황에 맞는 AI 라인을 고르는 기준
PoC, workflow, private LLM, infra design은 비슷해 보이지만 판단 기준이 다르다.
AI Web Generator
AI-assisted generation pipelines for branded web surfaces, landing experiences, and operational content systems.
GPU Cloud VDS
GPU-backed virtual dedicated servers for model serving, experimentation, and internal AI workloads.
AI Workflow Solutions
Workflow design for teams that need AI to assist internal operations, knowledge tasks, and repeatable business processes.
Self-hosted LLMs
Self-hosted model stacks for companies that need data control, internal access policy, and private inference paths.
AI-based Infra for your own Business
Infrastructure patterns for companies building proprietary AI-enabled services and internal operating systems.
Personal AI-based Services
Personalized AI-oriented services for professionals, creators, and advanced individual operators.
Project scope
AI 아이디어를 실제 운영 범위로 바꾼다.
현재 데이터 경계, 운영 책임, 목표 일정이 정해지면 프로젝트 범위를 더 정확히 잡을 수 있다.