Песни роботов: почему музыка от нейросетей набирает популярность в России

Какая часть новой российской музыки создается ИИ и что это значит для музыкантов, стримингов и слушателей, читайте в материале РИАМО.

Что известно о росте популярности ИИ-музыки в России

Фото - © Дина Етова / Фотобанк Лори

Сегодня нейросети могут создавать мелодии, аранжировки, тексты и даже вокальные партии — и спрос на это есть, говорит в беседе с РИАМО президент фонда «Наука. Искусство. Технологии» Елена Орлова. По данным Yota, с начала 2026 года трафик на сервисы для создания музыки и обработки голоса с помощью ИИ в России вырос более чем на 20%, а время, которое пользователи проводят в них — на 45%.

«ИИ-музыка в России перешла из стадии любопытства в стадию инфраструктуры. По данным „Яндекс Музыки“, на ИИ-контент уже приходится около 27% новых релизов на платформе — то есть каждая четвертая новая песня создается с участием нейросетей, пусть большинство из них и не набирает значимых прослушиваний», — отмечает заместитель руководителя направления Т1 ИИ (IT-холдинг Т1) Сергей Карпович. При этом, по словам эксперта, в самом каталоге доля ИИ заметно скромнее — около 4–5%.

Самый популярный инструмент для генерации музыки — Suno: на него приходится 73% аудитории музыкальных нейросетей и 94% времени их использования. Лидирует Москва, за ней идут Новосибирск и Санкт-Петербург, дополняет старший менеджер по связям с общественностью PR Partner Ольга Ястребова. При этом основной пользователь таких сервисов — человек 26–45 лет. Молодежь занимает меньшую долю аудитории, зато именно она чаще разгоняет вирусные музыкальные тренды.

Кто и зачем создает музыку от нейросетей

Фото - © Pixel_shot / Фотобанк Лори

Создателей ИИ-музыки можно условно разделить на три основные группы, рассказывает Сергей Карпович. Первые — это лейблы и продакшн-студии, которые используют генерацию, чтобы в разы удешевить фоновую музыку для рекламы, игр и коротких видео. Вторые — честные независимые музыканты, для которых нейросеть — это «карандаш»: черновик гармонии, бит, демо-вокал, который потом дорабатывается вручную.

«Третья группа — это „фермы контента“: анонимные паблики, штампующие по сотне однотипных треков в месяц ради стриминговых выплат и накрутки. Вот именно от третьей группы и идет основной информационный шум», — говорит собеседник РИАМО.

Сегодня в плане ИИ-музыки речь идет как о полностью сгенерированных композициях, так и о произведениях, где нейросеть использовалась лишь на отдельных этапах, дополняет Ольга Ястребова. Один из самых обсуждаемых примеров — проект СДП с треком «Сыпь, гармоника!» на стихи Сергея Есенина. Композиция с нейросетевым вокалом добралась до первых мест крупных российских стриминговых чартов.  Еще несколько ИИ-проектов в начале 2026 года попали в топ-10 российского чарта TopHit. По данным исследования ИМИ, в апреле в топ-50 «Яндекс Музыки» находились семь ИИ-треков, а в топ-50 VK Музыки — девять.

Есть и другой вирусный сценарий — нейрокаверы. Например, кавер на «Седую ночь» голосом, сгенерированным в стиле Канье Уэста, получил около 29 миллионов прослушиваний в Shazam. «Это объясняет вирусность трека в соцсетях: знакомая песня получает совершенно неожиданный голос, жанр или исполнение. Возникает эффект музыкального мема, которым хочется поделиться», — отмечает Ястребова.

В то же время, по словам Елены Орловой, похожий процесс уже происходил с появлением программ по обработке фотографий, синтезаторов, компьютерной графики и других технологий: они меняли инструментарий художников, музыкантов и дизайнеров, но не отменяли человеческое авторство.

В чем плюсы и минусы ИИ-музыки

Фото - © Анна Кривицкая / Фотобанк Лори

Распознать музыку от нейросетей можно лишь по косвенным признакам: по словам Сергея Карповича, ее, в частности, выдают идеально ровный темп без микро-ошибок живого исполнителя, странная, местами бессмысленная лирика, «слишком чистый» звук живых инструментов. Но надежнее смотреть не на звук, а на контекст: у артиста нет истории, фото, концертов, а релизы выходят пачками с однотипными обложками.

«Настоящую же проверку делают детекторы — технологии классификации аудио, которые уже внедряют сами платформы: „Яндекс Музыка“ помечает треки как „возможно, создан с использованием ИИ“, если сработала собственная система детекции. Полной достоверности ни у человека, ни у машины сегодня нет — точность хороших моделей детекции, по нашим данным, в районе 80–90%», — говорит эксперт.

Сегодня ИИ-музыка меняет сам порог производства контента, что важно для креативных индустрий, отмечает Елена Орлова. То, для чего раньше могли понадобиться студия, несколько специалистов и много времени, теперь в определенной степени доступно одному человеку. Одновременно растет объем контента, который конкурирует за внимание аудитории. Поэтому техническое качество само по себе становится менее значимым отличием — большее значение приобретают идея, художественный выбор и узнаваемый авторский язык.

В то же время у музыки от нейросетей есть и обратная сторона, говорит Сергей Карпович. Во-первых, деградация музыкального вкуса: когда алгоритм оптимизирует трек под удержание внимания, музыка становится функцией плейлиста, а не искусством. Во-вторых, обесценивание труда музыкантов: нейросеть обучалась на чужих произведениях, и вопрос компенсации правообладателям остается открытым. И в-третьих — риск для самих компаний: потребитель все чаще хочет знать, что он слушает, а значит, брендам и платформам придется строить процессы прозрачности ИИ-контента.

Каковы перспективы музыки от нейросетей в России

Фото - © Павел Муравьев / Фотобанк Лори

Регуляторная картина в плане ИИ-музыки в России меняется прямо сейчас. 26 июля 2026 года был подписан Федеральный закон № 243-ФЗ о поддержке технологий ИИ, который обязывает крупные платформы с аудиторией от 500 тысяч пользователей в сутки дать возможность маркировать сгенерированный аудио- и визуальный контент.

«Следующим шагом стал сам рынок: с сентября 2026 года „Яндекс Музыка“ уже ввела обязательную маркировку — правообладатели должны сообщать, был ли трек создан полностью или частично с помощью ИИ, а для слушателей появилась настройка „меньше ИИ“ в рекомендациях», — рассказывает Сергей Карпович.

При этом обновленный законопроект Минцифры уже смягчил первоначальные требования: маркировка становится добровольной, а не обязательной, отмечает собеседник РИАМО. Показательно, что мировой тренд идет дальше — Spotify с сентября помечает целые профили несуществующих ИИ-артистов специальным тегом AI Persona и исключает их из рекомендаций по умолчанию, а в ЕС с 2 августа 2026 года действует обязательная маркировка ИИ-контента по EU AI Act.

По прогнозам Карповича, за два-три года ИИ-музыка не заменит живых артистов, но очень серьезно зайдет в нишу масс-маркета — фоновую и функциональную музыку. А главным конкурентным преимуществом станет не качество генерации, а доверие: кто прозрачно маркирует контент и платит правообладателям, тот и получит аудиторию.

«Есть и юридическая сторона вопроса. Использование чужого голоса, авторских произведений и музыкальных материалов для обучения моделей уже становится одной из самых обсуждаемых тем отрасли», — напоминает Ольга Ястребова.

Для слушателя это вопрос прозрачности. Для артиста — вопрос контроля над собственным голосом и творческим наследием. Для платформ — необходимость одновременно развивать технологию и защищать правообладателей. Граница между человеком и технологией будет становиться все менее заметной, заключает собеседница РИАМО.