기업들이 AI 음악 산업에 투자하는 이유
요즘 유튜브나 숏츠 등을 보면 자신의 이야기 또는 사회와 관련된 이야기를 AI 음악으로 만들어 공유하는 경우를 종종 발견한다. 물론 재미를 위해, 독창적인 콘텐츠를 제작하기 위해서일수도 있지만, 다른 이유가 더 있지 않을까라는 의구심을 가질 수밖에 없다. 가장 먼저 떠오르는 생각은 혹시 저작권 문제 때문에?
<AI 내부자들>이라는 책에서는 이 부분에 대해 공감하고 있었다. 대기업들이 AI 음악 사업을 확장시키는 이유는 바로 저작권료 때문이라는 것이다. 영상을 만들려면 이미지, 소리 등 기본이 되는 소스가 필요하다. 그렇기 때문에 기업들이 콘텐츠를 만들 때 지불하는 저작권료가 생각보다 많은 부분을 차지한다고 한다. 그래서 AI 음악 생성 도구를 빠르게 개발하고 있다고 한다.
문제는 단순히 저작권료를 아끼는 수준이 아니다. 기업들이 AI 음악 산업에 투자하는 이유는 콘텐츠 생산 구조 자체를 바꾸기 위해서이다.
영상 하나를 만들기 위해 필요한 요소를 나열해 보면 명확해진다. 이미지, 영상 클립, 음성, 효과음, 배경음악. 이 중에서도 음악은 사용 빈도가 높고, 교체 주기가 짧으며, 플랫폼마다 조건이 다른 영역이다. 같은 영상이라도 유튜브, 인스타그램, 틱톡에 올릴 때 음악 사용 조건이 달라지고, 광고가 붙는 순간 저작권 문제는 더욱 복잡해진다. 즉, 음악은 가장 자주 쓰이면서도 가장 관리 비용이 큰 자원이다.
이 지점에서 AI 음악은 단순한 ‘창작 도구’가 아니라 비용 구조를 재설계하는 기술로 작동한다. 기업 입장에서 AI 음악은 매번 라이선스를 협상할 필요가 없고, 플랫폼별 정책 변화에 덜 휘둘리며, 대량 콘텐츠 생산에 즉시 투입할 수 있는 일종의 인프라가 된다.
여기서 중요한 점은, 기업들이 AI 음악을 ‘히트곡을 만들기 위한 기술’로 투자하고 있지 않다는 사실이다. 그들의 관심사는 차트가 아니라 백그라운드다. 숏폼 영상, 광고, 브랜디드 콘텐츠, 튜토리얼, 사내 콘텐츠처럼 수명이 짧고 반복적으로 생산되는 영역에서 음악은 ‘작품’이 아니라 ‘소모품’에 가깝다. 이 소모품을 외부 저작권 시장에 의존하지 않고 내부에서 안정적으로 공급할 수 있다면, 그 효과는 누적된다.
또 하나의 이유는 데이터 문제다. 음악을 외주로 쓰는 순간, 기업은 그 음악에 대한 데이터—어떤 음악이 어떤 상황에서 효과적인지—를 온전히 축적할 수 없다. 반면 AI 음악 생성 시스템을 직접 보유하면, “이 길이의 영상에는 어떤 템포가 유지율을 높이는가”, “이 감정 톤의 음악은 어떤 카피와 잘 결합되는가” 같은 정보가 모두 내부 자산으로 남는다. AI 음악은 콘텐츠 생산을 자동화하는 동시에 콘텐츠 성과를 학습하는 센서가 된다.
그래서 요즘 유튜브나 숏츠에서 보이는 AI 음악 콘텐츠는 단순한 유행이라기보다, 이 변화의 부산물에 가깝다. 개인 창작자들이 쓰기 시작한 이유는 ‘편리함’이지만, 기업들이 투자하는 이유는 훨씬 구조적이다. 저작권 리스크 관리, 제작 비용 절감, 대량 생산 체계 구축, 그리고 데이터 확보까지—이 모든 요구가 만나는 지점에 음악이 있었던 것이다.
이제 질문은 이렇게 바뀐다. 기업들이 AI 음악을 쓰는 이유가 이것이라면, 다음으로 자동화될 창작 영역은 무엇일까? 음악 다음은 이미지일까, 목소리일까, 아니면 서사 그 자체일까. 이 질문에서부터 AI 콘텐츠 산업의 다음 국면이 보이기 시작한다.
