BC카드, AI 모델 다이어트로 사내 AI 서비스 속도 3배 높였다

<사진=BC카드>

BC카드(대표이사 사장 김영우)가 AI 모델 크기를 줄이면서 업무 처리 속도는 3배 가까이 향상시킨 기술을 개발 및 적용 완료했다고 19일 밝혔다.

최근 AI 업계에서는 모델 성능을 유지하면서 크기와 연산 부담을 줄이는 ‘AI 경량화’ 기술의 중요성이 높아지고 있는 추세다. 같은 장비라도 보다 빠르고 많은 요청을 처리할 수 있어 추가적인 GPU 투자 없이 기존 AI 인프라의 활용도를 높일 수 있기 때문이다.

특히 생성형 AI 서비스에 활용되는 대규모언어모델(LLM)은 수십억개부터 최대 수백억 개의 파라미터로 구성돼 규모가 커질수록 많은 GPU 메모리와 연산 자원이 필요하다. 생성형 AI 서비스를 확대할수록 고성능 GPU 확보와 운영에 필요한 비용도 함께 증가되는 구조다.

BC카드는 보다 효율적인 인프라 운영을 위해 AI 성능은 최대한 유지하면서 모델이 사용하는 숫자를 단순하게 만들어 가볍게 하기 위한 ‘양자화’ 기술을 적용했다. 기술 적용 후 모델 구성 숫자의 정밀도를 16비트에서 4비트로 낮춰 크기와 연산의 부담을 줄였다.

실제 BC카드가 310억 개의 파라미터를 가진 AI 모델(31B)에 해당 기술을 적용한 결과 모델 용량이 62.5GB에서 19.5GB로 69% 감소했다. 반면 동일한 GPU 환경에서의 한국어 생성 처리량은 초당 205토큰에서 530토큰으로 3배 가까이 증가했고, 평균 응답 완료 시간도 24초에서 9초로 크게 단축됐다.

모델 용량은 줄었지만 AI 성능은 대부분 유지됐다. BC카드가 원본 모델과 경량화된 모델을 대상으로 한국어 이해 및 추론 능력 등 8종류의 성능 평가를 진행한 결과 원본 대비 98.7% 수준의 성능을 유지했다.

이 결과 최근 과학기술정보통신부가 주관하고 제 3자 기관이 직접 채점하는 ‘K-AI 리더보드’ 내 한국어 평가 대형 모델(30B 초과) 부문에서 종합 10위, 한국어 지식 평가 항목(KMMLU-Pro)에서는 7위를 차지했다. ‘K-AI 리더보드’에 등재된 모델 중 4비트 양자화를 명시한 모델은 BC카드가 유일하다.

이번 과정에서 확보한 기술 특허 출원 절차도 동시에 진행되고 있다. 특허 진행 기술은 AI 경량화 과정에서 나타나는 한국어 성능 저하를 최소화하기 위해 한국어와 영어의 특성을 반영해 압축 기준을 잡고 구조에 맞춰 압축 강도를 세밀하게 조정하는 기술 2건이다.

연구, 개발 및 공개에 그치지 않고 실제 사내 업무에도 적용시켰다.

지난 7월부터 사내 금융 특화 생성형 AI 플랫폼 ‘BCGPT’와 ‘MOAI’에 경량화 모델을 적용한 결과 용량이 줄어들었지만 GPU 한 대에서 동시 처리 가능한 업무량은 증가했다.

고성능 서버용 GPU뿐 아니라 사내에서 활용 가능한 일반 PC급 GPU까지 AI 연산 자원으로 활용해 추가적인 장비 투자 부담을 낮춰 중소기업이나 스타트업에서도 도입할 수 있도록 운영 효율을 높였다. 이는 사내 데이터가 외부 AI 서비스로 전송되지 않고 자체 인프라에서 처리할 수 있어 금융회사의 보안 환경에도 적합하다는 평도 받고 있다.

오성수 BC카드 상무는 “AI 모델의 성능을 유지하면서 비용과 속도를 함께 개선하는 것이 실제 업무 활용의 핵심”이라면서 “이번 경량화 기술을 사내 AI 서비스에 적극 적용하고 외부에도 공개해 보다 효율적인 AI 활용 환경을 만드는 데 기여할 것”이라고 말했다.

한편, BC카드는 지난 5 미국 애틀랜타에서 열린 ‘레드햇 서밋 2026’에 국내 금융사 최초로 발표자로 초청돼 에이전틱 AI 플랫폼 운영 사례를 소개하기도 했다.