박준영 | 기자 2026년 04월 29일
셀론이 개발 중인 Memory.inc는 분산된 업무 데이터를 연결해 AI 답변의 정확성과 맥락 이해력을 높이는 메모리 레이어 솔루션이다
AI 스타트업 셀론이 프라이머와 더벤처스로부터 시드 투자를 유치하며 초기 성장 발판을 마련했다. 셀론은 AI가 여러 서비스에 흩어진 정보를 연결해 더 정교한 판단을 내릴 수 있도록 돕는 '메모리 레이어' 기술을 개발 중인 기업이다.
AI 경쟁의 새 무대: 모델 성능에서 '기억'으로
생성형 AI 시장에서 모델 성능 경쟁이 어느 정도 수렴되는 가운데, 업계의 관심은 점차 'AI가 얼마나 잘 기억하고 맥락을 이해하느냐'로 이동하고 있다. 아무리 성능이 뛰어난 AI 모델도 대화가 길어지거나 여러 툴에 걸친 정보를 다뤄야 할 때는 한계를 드러낸다. 정보가 채팅, 문서, 코드, 이메일 등 각기 다른 채널에 분산돼 있어 AI가 충분한 맥락을 반영하지 못하는 구조적 한계 때문이다.
셀론은 바로 이 지점에 주목했다. 분산된 데이터를 연결하는 '기억 레이어'를 통해 AI가 사용자와의 축적된 맥락을 바탕으로 더 나은 답을 내놓도록 하겠다는 접근이다.
프라이머·더벤처스 공동 투자 유치
셀론은 한국을 대표하는 초기 스타트업 액셀러레이터 프라이머와 벤처캐피털 더벤처스로부터 공동으로 시드 투자를 유치했다고 밝혔다. 구체적인 투자 금액은 공개되지 않았다.
프라이머는 국내 스타트업 생태계에서 오랜 기간 초기 투자와 보육을 담당해 온 대표적인 액셀러레이터다. 더벤처스 역시 검증된 기술 스타트업에 집중하는 초기 전문 투자사로 이름을 알려왔다. 두 기관의 공동 참여는 셀론의 기술 방향성과 시장 가능성에 대한 업계의 신뢰를 보여주는 신호로 읽힌다.
Memory.inc란 무엇인가
셀론이 개발 중인 'Memory.inc'는 채팅·문서·코드·메일 등 여러 서비스에 분산된 데이터를 연결해 AI가 더 정교한 답변과 판단을 할 수 있도록 지원하는 메모리 레이어 솔루션이다.
기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식이 주로 특정 문서를 참조해 답변을 생성하는 방식이라면, Memory.inc는 단순 저장을 넘어 정보의 맥락과 활용 흐름까지 함께 축적하는 구조를 지향한다. AI가 필요한 순간 적절한 데이터를 자동으로 불러오고, 이를 기반으로 답변하도록 설계된 것이 특징이다. 사용할수록 AI의 판단 근거가 강화되는 점진적 학습 구조도 갖추고 있다.
장준하 대표는 "AI 성능은 모델뿐 아니라 어떤 정보를 어떻게 기억하고 활용하느냐에 달려 있다"며 "Memory.inc를 통해 AI가 더 잘 이해하고 더 나은 답을 내는 환경을 만들겠다"고 밝혔다.
만 18세 창업자의 3년 개발 여정
셀론의 또 다른 주목 포인트는 창업자의 이력이다. 장준하 대표는 만 18세에 셀론을 단독으로 창업했으며, 지난 3년간 제품 개발과 다양한 창업 경험을 바탕으로 실제 사용자 문제 해결에 집중해왔다. 이번 시드 투자 유치는 그 경험의 결과물로, 이제 본격적인 제품 완성도 고도화와 시장 진출 단계에 진입하게 됐다.
셀론은 이번 투자를 발판으로 제품 완성도를 높이고, 실제 업무 흐름 속에서 자연스럽게 활용되는 사용자 경험 구축에 집중할 계획이다.
AI 메모리 기술, 왜 지금 주목받는가
가트너는 2026년이면 30% 이상의 기업이 비즈니스 데이터를 활용한 AI 구축을 위해 벡터 데이터베이스를 채택할 것으로 전망한다. RAG 기술 역시 단순 문서 참조를 넘어 Agentic RAG(자율적 추가 조회), Multimodal RAG(텍스트·이미지 혼합 처리) 등으로 진화하는 추세다.
이 같은 흐름 속에서 '메모리 레이어'는 AI 에이전트가 개인·조직의 맥락을 장기 기억하도록 하는 핵심 인프라로 부상하고 있다. 한국 시장의 생성형 AI 관련 투자 규모는 2024년 기준 전년 대비 약 50% 증가하는 등 이 분야에 대한 업계 관심은 계속 높아지는 상황이다.
셀론은 개인과 팀 단위에서 실질적인 업무 생산성을 높이는 것을 목표로, AI가 단순 답변 도구를 넘어 업무 맥락을 이해하는 파트너로 기능하는 미래를 만들어가겠다는 비전을 제시하고 있다.