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[금융IT혁신 2026] vLLM·양자화·LLM-D로 금융권 추론 인프라 재편

[디지털데일리 이안나기자] 금융권 에이전트 AI 도입이 가속화되고 있지만 성공적인 상용화를 위해서는‘추론 최적화’가 선행돼야 한다는 목소리가 나왔다.에이전트 AI는 일반 챗봇 대비 5배에서 최대 20배 이상의 추론 그래픽처리장치(GPU) 자원을 소모하기 때문에 최적화 전략 없이는 운영 비용이 급증하고 서비스 품질이 저하될 수 있다는 분석이다.

성희경 한국레드햇 이사는 11일 서울 소공동 롯데호텔에서 열린‘제21회 2026년 전망 금융 IT 이노베이션 콘퍼런스’에서 “에이전트 AI는 여러 단계의 워크플로우를 거치며 반복적으로 추론을 수행하기 때문에 추론 최적화 없이는 실제 운영이 어렵다”고 강조했다.

성 이사는 모건스탠리와 글로벌 신용평가사 보고서를 인용하며 “AI 추론 시장이 2025년 155조원 규모에서 2030년 373조원으로 연평균 19% 이상 성장할 것으로 전망된다”며 “S&P 글로벌과 무디스는 에이전트 AI를 금융 산업 재편 핵심 트렌드로 지목했다”고 말했다.그는 “추론 영역은 학습과 달리 사용자 수와 프롬프팅 패턴을 예측하기 어려워 GPU 자원 계획이 까다롭다”고 설명했다.

추론 과정은 크게 3단계로 구성된다.사용자 질문을 토큰으로 분해해 메모리에 올리는 프리필(Prefill) 단계에서 GPU 자원이 일회성으로 집중 사용되고,이후 캐시 값을 비교하며 답변을 생성하는 디코딩(Decoding) 단계에서 지속적인 연산이 발생한다.에이전트 AI는 이 과정을 여러 번 반복하며 워크플로우를 처리하기 때문에 추론 최적화가 필수다.

레드햇은 추론 최적화를 위한 핵심 기술로 가상대형언어모델(vLLM)을 제시했다.vLLM은 대규모 언어모델의 추론 성능을 개선하기 위해 2023년 초 오픈소스 프로젝트로 시작됐으며 GPU 메모리 비효율성과 낮은 처리율 문제를 해결하는 엔진이다.레드햇은 지난해 vLLM 원천 기술을 보유한 뉴럴매직을 인수하면서 오픈소스 vLLM 커뮤니티에 가장 많이 기여하는 상용 기업이 됐다.

실제 적용 사례도 소개됐다.링크드인은 후보자 자동 평가 서비스인‘하이어링 어시스턴트’에서 vLLM을 도입해 첫 번째 토큰 이후 후속 토큰을 생성하는 평균 시간을 말하는 TPOT(Time Per Output Token)을 70% 개선했다.입력 값 50%가 중복 계산되던 문제를 레드햇 vLLM 커미터(개발자)와 협력해 내부 연산을 묶어 처리하는 방식으로 해결한 것.

또 다른 사례에서는 700억개 파라미터 규모 LLM을 8개 GPU에서 운영하던 금융사가 레드햇‘LLM 컴프레서’를 활용한 재양자화를 통해 2개 GPU로 축소하면서도 추론 정확도 99%를 유지했다.



성 이사는 “메타가 라마3를 공개한 당일 vLLM에서 즉시 추론 가능하도록 지원했고 딥시크 모델도 초대형 전문가혼합방식(MoE) 기술을 직접 구현해 vLLM에서 사용할 수 있도록 했다”며 “단순히 오픈소스를 사용하는 것과 달리 레드햇은 내부 프로덕트 팀과 협력해 최적화 솔루션을 만들고 이를 커뮤니티에 기여하고 있다”고 설명했다.

양자화 기술 중요성도 강조됐다.같은 모델이라도 하드웨어 가속기와 양자화 방식에 따라 처리량이 크게 달라진다.H100에서 딥시크 모델을 사용할 경우 처리량이 4.3배까지 증가하는 것으로 나타났다.다만 양자화 시 정확도 유지가 관건인데 레드햇은‘가이드LLM’도구를 통해 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 지연 발생 지점,cab 토토 사이트 카지노사이트검증사이트처리량,토큰 생성 속도,SLA 준수 여부 등을 자동 평가한다.

금융권 특화 요구사항으로는 안전한 온프레미스 환경 구축이 제시됐다.성 이사는 “금융사가 외부 AI 모델로 의사결정 서비스를 만들려면 혁신금융서비스 신청과 승인을 받아야 하는데 행정 부담과 보안 이슈로 내부 모델 플랫폼 구축을 선호하고 있다”고 말했다.레드햇은 라마,cab 토토 사이트 카지노사이트검증사이트딥시크 등 주요 모델을 사전 검증하고 최적화해 허깅페이스에 인증을 부여한 형태로 제공한다.

추가 기술로는 대규모 LLM을 여러 GPU와 서버에 분산해 추론하는 LLM-D 엔진이 소개됐다.올해 5월 레드햇 커뮤니티로 출범한 LLM-D는 캐시 재사용과 분리형 서빙 아키텍처를 통해 GPU 사용률을 극대화하고 비용을 절감한다.프리필과 디코드 단계가 사용하는 GPU 목적과 패턴이 다른 점을 활용해 여러 컨테이너로 나눠 라우팅하는 방식이다.

성 이사는 “에이전트 AI를 준비하는 기업은 추론을 어떻게 최적화할지,cab 토토 사이트 카지노사이트검증사이트어떤 도구를 선택할지 함께 고민해야 한다”며 “레드햇은 AI 인퍼런스 서버 단독 구매부터 오픈시프트 AI,cab 토토 사이트 카지노사이트검증사이트전사적 프라이빗 AI 플랫폼까지 단계별 로드맵을 제공하고 있다”고 전했다.레드햇은 지난 10월 AI 매니지먼트 시스템 인증인 ISO 42001을 최초로 획득하기도 했다.

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