CTGT
실시간 정책 교정과 감사 추적을 통해 고위험 산업군의 안전한 생성형 AI 배포를 지원하는 가버넌스 인프라
가격 문의DesktopAPILLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기ctgt.ai
jcode와(과) 비교하기CTGT 대안 모아보기소개
CTGT는 신경망 내부의 '표현 레벨 제어'를 통해 기업용 AI 배포의 위험을 제거하는 기술적 거버넌스 플랫폼입니다. 단순한 가드레일을 넘어 모델의 내부 작동 방식을 해석하고 직접 수정함으로써 환각을 방지하며, 기존 방식보다 500배 빠른 모델 커스터마이징과 99.99% 이상의 정확도를 제공합니다. Gradient(Google 초기 투자 펀드)·General Catalyst·Y Combinator 주도로 $720만 달러 시드 라운드를 유치했으며, Keras 창시자 François Chollet 등 업계 거물들의 투자를 받았습니다.
활용 워크플로우
입력
엔터프라이즈 LLM API 데이터 스트림기업 표준 운영 절차(SOP) 및 법규 문서실시간 사용자 프롬프트 및 컨텍스트 데이터기존 RAG 파이프라인 및 임베딩 데이터
CTGT
Policy-as-Code: 규제 및 정책의 기계 판독 가능한 규칙 변환Mechanistic Interpretability: 신경망 내부 표현(Representation) 특징 격리Surgical Intervention: 모델 재학습 없는 직접적인 내부 가중치/특징 수정Real-time Remediation: 10ms 미만 지연 시간의 실시간 출력 보정
출력
수학적 확실성이 보장된 정책 준수 AI 응답방어 가능한 결정론적 감사 추적(Audit Trail) 로그비준수 동작의 근본 원인 분석(RCA) 리포트Jira/Slack을 통한 실시간 보안 위협 알림
실시간 거버넌스 모드 (Live Shielding)
모델 출력이 정책을 벗어날 경우, 사용자가 인지하기 전에 즉시 논리 레벨에서 수정하여 안전한 답변만 전달합니다.
동적 모델 최적화 (Dynamic Refining)
운영 환경을 중단하지 않고 실시간으로 모델을 미세 조정하여 드리프트 현상을 방지하고 정확도를 유지합니다.
컴플라이언스 감사 (Regulatory Auditing)
금융, 의료 등 규제 산업을 위해 모든 AI 의사결정 과정을 수학적 근거와 함께 기록하여 감사 대응력을 확보합니다.
핵심 차별점: 기존의 프롬프트 엔지니어링이나 RAG와 달리, 신경망 내부의 표현(Representation) 레벨에서 직접 개입하여 AI의 환각을 수학적 확실성으로 제어합니다.
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 모델을 재학습시키거나 비용이 많이 드는 미세 조정을 거치지 않고도 기업 정책을 즉각 반영할 수 있어 배포 속도가 최대 500배까지 빠르다는 평가를 받습니다. 특히 '표현 계층 제어' 기술을 통해 환각 현상을 96% 이상 억제하며, 이는 단순 텍스트 필터링보다 훨씬 근본적인 안전 장치를 제공합니다. 구글의 Gradient Ventures를 포함해 Keras 창시자 프랑수아 숄레 등 업계 거물들의 투자를 받을 만큼 기술적 기초가 탄탄하며, 모든 AI 의사결정에 대해 규제 기관에 제출 가능한 수준의 결정론적 감사 추적(Audit Trail) 기능을 제공하는 점이 전문가들 사이에서 높게 평가됩니다.
- 10배에서 곧 500배까지 적은 컴퓨팅으로 모델 훈련 가능
- AI가 빠르게 적응하고 결정을 설명하며 마이크로매니지먼트 없이 개선
- 해석 가능한 모델과 편향 제어, 컴퓨팅 효율성 제공
- 자동 환각 완화 기능이 있어 금융, 의료 등 중요 애플리케이션에 안전하게 적용 가능
단점
- 기업의 방대한 SOP와 규약을 기계가 이해할 수 있는 규칙으로 변환하는 초기 정책 설정 과정에 상당한 도메인 지식과 기술적 역량이 요구됩니다. 현재 대형 금융사 및 의료 기관 위주의 엔터프라이즈 플랜에 집중하고 있어 중소기업이나 개인 개발자가 가볍게 도입하기에는 가격과 기술적 진입장벽이 상당히 높습니다. 또한, 오픈소스 모델(Llama, DeepSeek 등)에서는 강력한 제어력을 보여주지만, 내부 구조가 완전히 공개되지 않은 폐쇄형 모델(GPT-4 등)에서 어느 정도 수준까지 깊이 있는 신경망 조정이 가능한지에 대해서는 아직 레퍼런스가 더 축적될 필요가 있습니다.
가격 정보
가격 문의시작 가격: $0.20/1M tokens
엔터프라이즈 전용으로 공개된 표준 가격이 없으며 별도 문의가 필요합니다. 오픈소스 모델(GPT-120B-OSS) + CTGT 조합 기준 월 $380 수준의 비용 사례가 공개된 바 있으며, Claude 4.5 Opus 단독($15,000/월) 대비 대폭 절감 효과를 강조합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 금융·의료 분야 엄격한 컴플라이언스 준수 AI 배포
- 고위험 환경에서 생성형 AI 환각 현상 실시간 제거
- 보안 설문·법률 추론 등 정확도가 핵심인 엔터프라이즈 AI
- 오픈소스 모델로 프론티어 모델 수준 신뢰도 달성
대상 사용자
대기업 AI/보안 담당자금융·의료·기술 분야 규제 준수 팀AI 모델 신뢰성 확보가 필요한 엔터프라이즈 개발팀
연동 서비스
GitHubGitLabJiraLinearSlack
태그
API엔터프라이즈온프레미스클라우드자동화
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-08-02 확인 기준 CTGT는 재학습 없이 프런티어 모델 출력을 조직 정책에 맞춰 제약하는 'Policy Engine'을 제공하는 응용 해석가능성(interpretability) 랩으로 포지셔닝돼 있습니다. 법률 추론 정확도 78%, 엔터티 해석 무결성 96% 수치를 공개하고 있습니다.
- 2026-01-16 포브스가 선정한 CES 주목 기업 12곳에 포함됐습니다.
- 2025-03-15 DeepSeek-R1의 편향·검열을 기능 수준에서 완화하는 연구를 발표했고, 2025-02-20 Google Gradient·General Catalyst로부터 700만 달러 시드를 유치했습니다.
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