Я протестировал AI для создания музыки и понял, почему бизнес скоро перестанет покупать треки у людей

Недавно наткнулся на обсуждение о том, что стриминговые сервисы начали массово заполняться музыкой, созданной нейросетями. Для этого уже даже появился отдельный термин — «нейрослоп». Если коротко, это огромный поток автоматически сгенерированных треков, которые появляются быстрее, чем их успевают прослушивать.

Сначала мне показалось, что это очередная громкая история из мира ИИ. Но чем глубже начал разбираться, тем больше понял: проблема касается не только музыкантов. Она напрямую затрагивает рекламу, маркетинг, видеопродакшн и вообще любой бизнес, который регулярно использует музыку в своем контенте.

Я решил проверить это самостоятельно.

За последние несколько недель протестировал несколько популярных AI-сервисов для генерации музыки. Меня интересовал не вопрос «можно ли написать песню», а совсем другой:

Может ли искусственный интеллект заменить музыку, которую сегодня покупает бизнес?

И если честно, результаты удивили.

Переключаться между разными сервисами не удобно, поэтому для тестов я использовал единый интерфейс, который работает без ограничений и где доступны Suno v5.5, Kling, Lyria 3 Pro, Nano Banana и другие модели в одном месте.

Воспользовался токенами для теста и так же пользовался через интерфейс бота с телефона.Так оказалось проще сравнивать ответы и сразу выбирать лучший вариант для конкретной задачи. И спустя время надыбал это - "NEYRO" вводите если соберетесь покупать что то, какие то ништяки получите.

Что умеют современные AI

Еще год назад большинство генераторов делали что-то похожее на музыкальную заготовку. Сейчас ситуация изменилась.

Сегодня за несколько минут можно получить:

1. музыку для рекламного ролика;
2. фон для Reels и Shorts;
3. интро для YouTube;
4. джингл для бренда;
5. атмосферный трек для презентации;
6. музыку для подкаста;
7. фоновое сопровождение для корпоративного видео.

Причем качество уже вполне рабочее.

Для большинства задач малого бизнеса такой музыки более чем достаточно.

Что я тестировал

Во время тестов использовал несколько популярных моделей.

Например:

1. Suno;
2. Udio;
3. Musicfy;
4. генераторы фоновой музыки;
5. несколько менее известных AI-сервисов.

Каждый запускал на одинаковых задачах.

Например:

«Создай энергичную музыку для рекламы кофейни.»

или

«Нужен современный трек для короткого рекламного ролика IT-компании.»

или

«Фоновая музыка для видео про недвижимость.»

Меня интересовало сразу несколько параметров:

1. скорость генерации;
2. качество звучания;
3. разнообразие вариантов;
4. возможность использовать музыку в коммерческих проектах;
5. насколько результат вообще похож на работу живого композитора.

Что удивило больше всего

Честно говоря, ожидал получить набор однотипных мелодий.

Но получилось иначе.

Большинство сервисов уже умеют очень неплохо работать с настроением.

Можно написать буквально несколько строк:

спокойная музыка для ресторана

или

динамичный корпоративный ролик

и получить вполне адекватный результат.

Да, профессиональный композитор сделает лучше.

Но возникает другой вопрос.

А всегда ли бизнесу нужен именно профессиональный композитор?

Если компания делает десятки коротких роликов для соцсетей каждую неделю, ей зачастую важнее скорость и стоимость, чем идеальная музыкальная композиция.

И именно здесь искусственный интеллект начинает выигрывать.

Почему это важно именно для бизнеса

Многие воспринимают генераторы музыки как игрушку.

На самом деле это обычный инструмент оптимизации расходов.

Представьте небольшое агентство.

Каждый месяц оно выпускает:

1. десятки Reels;
2. рекламные ролики;
3. презентации;
4. видео для клиентов;
5. контент для YouTube.

Практически везде используется музыка.

Раньше вариантов было немного:

1. покупать лицензии;
2. искать бесплатные библиотеки;
3. заказывать музыку;
4. долго подбирать подходящий трек.

Теперь многие задачи закрываются буквально за несколько минут.

И это уже меняет рынок.

Кто потеряет рынок первым

После тестов я поймал себя на одной мысли.

ИИ не убивает музыку.

Он убивает типовые заказы.

И это большая разница.

Есть огромный рынок, где музыка никогда не была искусством.

Это:

1. фон для рекламы;
2. музыка для корпоративных роликов;
3. заставки;
4. YouTube-интро;
5. музыка для презентаций;
6. видео для маркетплейсов;
7. контент для соцсетей.

Именно этот сегмент сейчас автоматизируется быстрее всего.

Если раньше компания платила композитору 10–20 тысяч рублей за минутный трек, то сегодня многие попробуют сначала сделать его через ИИ.

И зачастую результат их устроит.

Что будет со стримингами

Самая интересная история — музыкальные платформы.

Когда тысячи людей начинают ежедневно загружать сгенерированные треки, рекомендации постепенно превращаются в бесконечный поток похожей музыки.

Алгоритмы начинают рекомендовать алгоритмы.

Именно поэтому всё чаще появляется термин «нейрослоп» — огромное количество контента, который технически нормальный, но эмоционально практически не отличается друг от друга.

Для слушателя это означает одну проблему.

Музыки становится больше.

Но интересной музыки — не становится.

Кто заработает на этом больше всех

Здесь начинается самое интересное.

Большинство обсуждает, кто потеряет работу.

Но гораздо интереснее посмотреть, кто заработает.

Я вижу минимум несколько направлений.

1. Маркетинговые агентства

Сегодня практически каждый клиент хочет короткие видео.

И каждому ролику нужна музыка.

Если раньше агентство тратило деньги на лицензии или поиски подходящих треков, то теперь многие задачи закрываются внутри команды буквально за несколько минут.

Себестоимость производства контента снижается.

2. Создатели контента

Блогеры выпускают огромное количество коротких роликов.

Для каждого ролика нужен новый звук.

AI позволяет быстро получать десятки уникальных вариантов под конкретную тему.

Особенно если контент выходит ежедневно.

3. Малый бизнес

Небольшим компаниям раньше было сложно позволить себе индивидуальное музыкальное оформление.

Теперь даже кофейня, салон красоты или интернет-магазин могут получить собственную музыку без серьёзного бюджета.

Для малого бизнеса это хороший инструмент экономии.

Где ИИ пока проигрывает

После всех тестов я бы не сказал, что нейросети уже заменили композиторов.

До этого ещё далеко.

Есть вещи, которые пока невозможно автоматизировать.

Например:

1. музыка под конкретную драматургию фильма;
2. сложные оркестровые произведения;
3. работа с режиссёром;
4. создание действительно узнаваемого музыкального стиля.

Там по-прежнему нужен человек.

Но если говорить о массовом коммерческом контенте — преимущество уже начинает переходить к ИИ.

Мой вывод после тестов

Лично для себя я сделал довольно простой вывод.

Каждый раз, когда появляется новая нейросеть, большинство начинает обсуждать, какие профессии она уничтожит.

Но гораздо полезнее задать другой вопрос:

какие расходы она позволит убрать моему бизнесу уже сегодня?

С музыкой произошло именно это.

Если раньше генераторы казались развлечением, то сейчас это вполне рабочий инструмент для маркетинга, рекламы и создания контента.

Я не думаю, что нейросети убьют музыкальную индустрию.

Скорее они разделят её на две части.

Первая — массовая коммерческая музыка, где главными станут скорость, стоимость и автоматизация.

Вторая — авторская музыка, где люди по-прежнему будут платить за личность исполнителя, живые эмоции и уникальный стиль.

И, судя по тому, что я увидел во время тестов, этот переход уже начался.

А вы уже пробовали создавать музыку через ИИ? Если да — интересно узнать, использовали бы её в рабочих проектах или всё ещё доверяете только традиционным библиотекам и композиторам?