음악 제작자의 79%가 믹싱, 마스터링, 오디오 복원 같은 기술적 작업에 AI를 사용하고 있다. 1,200명 이상의 크리에이터를 대상으로 한 LANDR의 2025년 연구에 따른 수치로, 마스터링은 음악 제작에서 AI가 가장 자연스럽게 받아들여진 진입 지점이 되었다. 이유는 수요 측면에 있다. 2025년 스트리밍 서비스는 하루 평균 106,000곡의 신곡을 받았고, 그중 96.2%는 메이저 레이블이 아니라 인디 및 DIY 배급에서 나왔다(Luminate 2025년 연말 음악 보고서). 한편 Tracklib의 2025년 조사(1,734명)에서 어떤 AI 도구든 사용하는 프로듀서는 32%에 불과하며, 472명의 청취자가 참여한 블라인드 마스터링 테스트에서도 상위 두 자리는 사람 엔지니어가 차지했다. 이 글의 데이터는 LANDR, Tracklib, Ditto Music, Luminate, Spotify, Audio Engineering Society(AES), iZotope, Market.us, Grand View Research, Future Market Report에서 모았다. 업계의 사람 쪽 이야기는 저희 마스터링 산업 통계를 참고하세요.
요약
- 음악 제작자의 87%가 작업 과정 어딘가에서 AI를 사용하며, 79%는 믹싱, 마스터링, 복원에 사용한다 (LANDR 음악 AI 조사 2025).
- 어떤 AI 도구든 사용하는 프로듀서는 32%에 불과하고, 완전 생성형 도구를 정기적으로 쓰는 비율은 6%뿐이다 (Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025).
- AI를 사용하는 프로듀서의 45.5%가 마스터링 및 EQ 플러그인에 적용하며, 이는 스템 분리의 73.9%에 이은 2위다 (Tracklib 2024).
- 인디 아티스트의 66%가 AI로 자신의 음악을 믹싱하고 마스터링하겠다고 답했다 (Ditto Music 2023).
- LANDR은 10년간 500만 명 이상의 아티스트를 위해 2,500만 곡 이상을 마스터링했다 (LANDR, 2023년 10월).
- 2025년 스트리밍 서비스에 하루 106,000곡의 신곡이 전달되었으며, 2024년의 99,000곡에서 7% 늘었다 (Luminate 2025년 연말 보고서).
- Spotify는 기본적으로 -14 LUFS로 정규화하며 트루 피크는 -1 dBTP 미만을 요구한다 (Spotify for Artists).
- AES는 배포 라우드니스로 음악에 -16 LUFS, 음성에 -18 LUFS를 권장한다 (AES TD1008, 2021).
- 음악 분야 AI 시장은 2024년 USD 5.20십억에서 2034년 USD 60.44십억으로 성장할 전망이다 (Market.us).
- 마스터링 소프트웨어 시장은 2025년 USD 985.75백만으로 추산된다 (Future Market Report 2025).
- AI를 피하는 프로듀서의 82.2%가 예술적 이유를, 34.5%가 품질을 꼽았다 (Tracklib 2024).
- 472명의 청취자가 참여한 블라인드 마스터링 테스트에서 사람 엔지니어가 AI 도구를 제치고 1위와 2위를 차지했다 (Benn Jordan 연구, 2024).
1. 음악 제작자의 AI 도입: 대표 수치
음악 제작에서 AI 도입에 관해 가장 먼저 이해해야 할 점은, 대표 도입률이 누구에게 묻느냐에 따라 크게 달라진다는 것이다. 조사 결과는 25%에서 87%까지 폭이 넓은데, 이 차이는 모순이라기보다 대부분 표본 추출의 문제다. AI 도구를 판매하는 플랫폼은 자사 사용자를 조사하고, 중립적인 표본 제공 업체와 유통사는 더 넓고 더 회의적인 층에 도달한다.
MusicTech가 분석한 2026년 Water and Music과 Moises 연구는 이 효과를 분명하게 보여주었다. 응답자 1,525명의 80%가 Moises 고객이었고, 이 연구는 전문 뮤지션의 78%가 AI를 사용한다고 보고했다. 같은 기사는 LANDR의 87%라는 수치가 LANDR 자체 사용자에서 뽑은 1,241명의 응답에서 나왔다고도 지적한다. 이 수치들은 모든 프로듀서에 대한 전수 조사가 아니라 ‘플랫폼과 연결된 크리에이터 사이의 도입률’로 읽어야 한다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 제작 과정의 최소 한 부분에서 AI를 사용하는 음악 제작자 | 87% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 전년보다 더 많은 AI 도구를 사용하는 응답자 | 69% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 어떤 AI 도구든 사용하는 프로듀서 | 32% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| 완전 생성형 AI 도구를 정기적으로 사용하는 프로듀서 | 6% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| AI를 사용하는 프로듀서 (전년) | 25% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 음악 제작에 AI를 사용한 인디 아티스트 | 48% (2025) 대 59.5% (2023) | Ditto Music AI 조사 2025 |
| AI를 사용하는 전문 뮤지션 (Moises 고객 비중이 높은 표본) | 78% | Water and Music / Moises 연구 2026 |
맥락 참고: Tracklib의 두 차례 조사는 동일 조건으로 비교할 수 있는 가장 가까운 추세선이다. 프로듀서의 AI 사용은 25%(1,107명, 2024년 6월)에서 32%(1,734명, 2025년 11월)로 올랐다. MusicTech의 2025년 조사 보도에 따른 것이다. Ditto Music의 2025년 조사는 반대로 59.5%에서 48%로 내려갔으며, 이는 AI에 가장 우호적인 사용자층 밖에서는 도입이 정체되고 있음을 시사한다.
2. 마스터링과 기술적 작업: AI가 가장 먼저 자리 잡는 곳
활용 사례를 세분화한 모든 조사에서 보조적이고 기술적인 작업이 앞서고, 생성형 작곡이 뒤처진다. LANDR 응답자의 79%가 믹싱, 마스터링, 오디오 복원에 AI를 사용하는데, 창의적 작업은 66%, 시각 및 홍보 작업은 52%다. 마스터링은 대부분의 프로듀서가 저작권자로서의 위협이 아니라 도구로 바라보는 드문 AI 활용 사례다.
Music Business Worldwide가 보도한 Tracklib의 2024년 조사에서 마스터링은 이미 AI를 쓰는 프로듀서 가운데 2위를 차지했다. 45.5%가 AI 마스터링 및 EQ 플러그인을 사용하며, 스템 분리의 73.9%(저희 AI 오디오 분리 통계의 주제)에 이어진다. 완전히 생성된 곡은 3%였다. 이제 마스터링의 문제는 수용이 아니라 사람들이 돈을 낼 것인가이다. AI 사용자의 거의 73%가 무료 도구만 사용했기 때문이다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 기술적 작업(믹싱, 마스터링, 복원)에 AI 사용 | 79% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 창의적 작업(작곡, 멜로디, 악기, 보컬)에 AI 사용 | 66% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 시각 및 홍보 작업에 AI 사용 | 52% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| AI를 마스터링 및 EQ 플러그인에 적용하는 AI 사용 프로듀서 | 45.5% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| AI를 스템 분리에 적용하는 AI 사용 프로듀서 | 73.9% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 곡 전체를 AI로 생성하는 AI 사용 프로듀서 | 3% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 무료 도구에만 의존하는 AI 사용자 | 거의 73% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| AI로 자신의 음악을 믹싱하고 마스터링하겠다는 아티스트 | 66% | Ditto Music 조사 2023 |
예외 수치 참고: 사용자 1,200명 이상을 대상으로 한 Ditto Music의 2023년 조사는 실제 사용이 아니라 사용 의향을 측정했다. 믹싱과 마스터링(66%)은 작곡(47%)보다 높았지만 앨범 아트워크(77%)와 프로덕션(62%)보다는 낮았다. 이 질문에 대해 확인 가능한 최신 데이터: Ditto Music, 2023년.
3. 플랫폼 규모: LANDR, BandLab, 자동 마스터링 기반
공개된 플랫폼 수치는 자동 마스터링이 생성형 음악보다 수년 앞서 대중적인 서비스가 되었음을 보여준다. LANDR은 2023년 10월 DAW용 AI 마스터링 플러그인을 선보이면서 10년간 500만 명 이상의 아티스트를 위해 2,500만 곡 이상을 마스터링했다고 밝혔다. 출처는 이 회사의 보도자료다. 2년 뒤 조사 발표에서는 플랫폼의 크리에이터가 700만 명 이상이라고 언급했다.
브라우저와 모바일 DAW 안에 무료 마스터링을 포함한 BandLab은 Music Business Worldwide에 따르면 2024년 3월 가입자 1억 명을 돌파했다. 마스터링이 DAW 안의 기본 버튼으로 제공되면, 도입은 구매 결정이 아니라 설치 기반으로 측정된다. 이 변화는 저희 오디오 플러그인 시장 통계에서 추적하는 유료 플러그인 계층에도 압력을 가한다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| LANDR의 AI가 첫 10년간 마스터링한 곡 | 25백만 곡 이상 | LANDR 보도자료, 2023년 10월 |
| LANDR 마스터링을 사용한 아티스트 | 5백만 명 이상 | LANDR 보도자료, 2023년 10월 |
| LANDR 플러그인의 바탕이 된 AI 마스터링 연구 기간 | 10년 | LANDR 보도자료, 2023년 10월 |
| LANDR 플랫폼의 크리에이터 | 7백만 명 이상 | LANDR 조사 발표, 2025년 11월 |
| BandLab 가입자 | 100백만 명 (2024년 3월) | Music Business Worldwide, 2024년 |
| 1년 전 BandLab 가입자 | 60백만 명 (2023년 1월) | Music Business Worldwide, 2024년 |
| 미국에 거주하는 BandLab 사용자 비중 | 30% | Music Business Worldwide, 2024년 |
| AI 도구를 활용한 BandLab 음악 제작 증가 | 15배 (2024년 8월 기준) | Music Business Worldwide, 2024년 |
맥락 참고: 이 수치들은 제3자 감사를 받지 않은, 기업이 직접 공개한 수치다. LANDR의 2,500만 곡이라는 수치는 누적치이며 2023년 시점의 것이고, 그 이후의 마스터링 곡 총계는 발표된 적이 없다.
4. 수요 측면: 마스터링이 필요한 업로드 물량
자동 마스터링이 존재하는 이유는 신규 발매 물량이 사람 마스터링 인력의 처리 능력을 넘어섰기 때문이다. 2025년에는 매일 106,000곡의 신곡이 스트리밍 서비스에 전달되었으며, 2024년의 99,000곡에서 7% 늘어난 수치다. Music Business Worldwide가 보도한 Luminate의 연말 데이터에 따른 것이다. 인디 및 DIY 유통사가 전달 물량의 96.2%를 차지했다.
이 구성은 마스터링의 경제성에 중요하다. 인디 발매는 곡마다 엔지니어를 따로 예약할 예산이 거의 없고, 2025년에는 스트리밍 서비스에 있는 전체 곡의 21.9%가 재생 수 0이었다. 성과가 불확실한 발매에는 빠르고 저렴한 자동 마스터가 합리적인 기본값이다. 2026년 9월에는 Luminate의 CEO인 Rob Jonas가 하루 물량을 150,000곡에 가깝다고 밝혔다. 출처는 Music Ally다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 하루 동안 스트리밍 서비스에 전달되는 신곡(ISRC) | 106,000 (2025) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 1년 전 하루 전달 물량 | 99,000 (2024) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 오디오 스트리밍 서비스의 전체 곡 수 | 253백만 곡 (2025년 말) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 하루 전달 물량 중 인디 및 DIY 유통 비중 | 96.2% | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 메이저 레이블 유통의 전달 물량 비중 | 3.8% (2024년 8%에서 하락) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 2025년 재생 수 0인 곡 | 55.3백만 곡 (21.9%) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 하루 업로드 곡 수, 2026년 9월 | 150,000에 근접 | Luminate CEO Rob Jonas, Music Ally 경유 2026 |
| 하루 동안 Deezer에 전달되는 완전 AI 생성 곡 | 거의 90,000 (2026년 6월) | Deezer, Music Business Worldwide 경유 2026 |
예외 수치 참고: 물량 증가의 일부는 완전히 AI로 생성된 음악이며, 이미 렌더링된 상태로, 라우드니스 처리까지 끝난 채 들어오는 경우가 많다. Deezer는 완전 AI 생성 곡이 2026년 6월 정점일에 신규 전달 물량의 50%를 넘었으며, 4월의 하루 75,000곡(44%)에서 늘었다고 밝혔다. 또한 2025년 한 해 동안 1,340만 곡 이상의 AI 곡에 태그를 붙였다고 한다. 출처는 Music Business Worldwide다. 그럼에도 이 곡들이 끌어모은 재생은 1%에서 3%에 그쳤다.
5. AI 마스터가 맞춰야 하는 스트리밍 라우드니스 목표
대부분의 AI 마스터링 엔진은 라우드니스 목표를 설정할 수 있는데, 이유는 정규화에 있다. 스트리밍 서비스는 큰 소리의 마스터를 기준 레벨로 낮추기 때문에 과도한 리미팅은 왜곡 말고는 얻는 것이 없다. Spotify는 기본적으로 통합 라우드니스 -14 LUFS로 정규화하며, 라우드니스 정규화 가이드에 따르면 트루 피크는 -1 dBTP 미만, -14 LUFS보다 큰 마스터는 -2 dBTP 미만으로 유지할 것을 권고한다.
목표는 통일되어 있지 않다. iZotope의 2025년 7월 플랫폼 가이드는 Apple Music을 -16 LUFS, Deezer를 -15 LUFS로, SoundCloud는 정규화가 전혀 없는 것으로 나열한다. 표준화 기관은 대부분의 서비스보다 낮은 값을 제시한다. AES TD1008 권고는 배포 라우드니스로 음악에는 -16 LUFS, 음성에는 -18 LUFS를 정하고, 트루 피크는 -1 dBTP를 넘지 않도록 한다. 실무적인 결론은 단일 ‘스트리밍 프리셋’은 타협의 산물이며, 그래서 대부분의 자동 마스터가 이 수치들 사이 어딘가에 자리 잡는다는 것이다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| Spotify 기본 정규화 목표 | 통합 -14 LUFS | Spotify for Artists, 라우드니스 정규화 |
| Spotify Premium의 ‘Loud’와 ‘Quiet’ 설정 | -11 LUFS와 -19 LUFS | Spotify for Artists, 라우드니스 정규화 |
| Spotify 트루 피크 가이드 | -1 dBTP 미만 (-14 LUFS보다 크면 -2 dBTP 미만) | Spotify for Artists, 라우드니스 정규화 |
| AES 권장 배포 라우드니스, 음악 | -16 LUFS | AES TD1008, 2021년 |
| AES 권장 배포 라우드니스, 음성 | -18 LUFS | AES TD1008, 2021년 |
| Apple Music 정규화 목표 | -16 LUFS | iZotope, 스트리밍 플랫폼용 마스터링 2025 |
| YouTube, Amazon Music, Tidal 목표 | -14 LUFS | iZotope, 스트리밍 플랫폼용 마스터링 2025 |
| Deezer 목표 / SoundCloud | -15 LUFS / 정규화 없음 | iZotope, 스트리밍 플랫폼용 마스터링 2025 |
맥락 참고: iZotope는 통합 약 -12 LUFS에 피크는 -1 dBTP 부근인 실용적인 마스터를 제안하는데, 위의 정규화를 하는 모든 서비스는 이를 조금씩 낮추게 된다. 표준 항목에 대해 확인 가능한 최신 데이터: AES TD1008, 2021년.
6. 시장 규모와 성장 전망
AI 마스터링만의 깔끔한 시장 추정치는 없다. 분석가들은 이를 ‘음악 분야의 AI’ 또는 ‘마스터링 소프트웨어’ 중 하나에 포함시킨다. 그 결과 수치는 한 자릿수 이상 차이가 난다. Market.us는 음악 분야 AI 시장을 2024년 USD 5.20십억으로 평가하고 2034년까지 USD 60.44십억에 이를 것으로 전망하는데, 이는 연평균 성장률 27.8%에 해당하며, 2024년 매출에서 음악 제작 및 녹음이 33.9%를 차지한다. 출처는 보고서 페이지다.
더 좁은 정의는 더 작은 수치를 낳는다. Grand View Research는 음악 분야 생성형 AI를 2023년 USD 440.0백만, 2030년에는 USD 2.79십억으로 추산한다(보고서 요약). Future Market Report는 AI와 기존 방식을 모두 포함한 마스터링 소프트웨어를 2025년 USD 985.75백만으로 추산하며 연 9.16% 성장한다고 본다. 이 격차는 성장보다는 범위에 대해 더 많은 것을 말해 준다. AI 마스터링은 더 큰 범주 안의 한 기능이며, 저희 AI 음악 생성 통계에도 그렇게 나타난다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 음악 분야 AI 시장, 2024년 | USD 5.20십억 | Market.us, 음악 AI 시장 보고서 |
| 음악 분야 AI 시장 전망, 2034년 | USD 60.44십억 (연평균 성장률 27.8%, 2025년부터 2034년) | Market.us, 음악 AI 시장 보고서 |
| 음악 분야 AI에서 음악 제작 및 녹음이 차지하는 비중, 2024년 | 33.9% | Market.us, 음악 AI 시장 보고서 |
| 음악 분야 AI에서 소프트웨어와 클라우드가 차지하는 비중, 2024년 | 소프트웨어 64.7%, 클라우드 배포 73.5% | Market.us, 음악 AI 시장 보고서 |
| 음악 분야 생성형 AI 시장 | USD 440.0백만 (2023년)에서 USD 2.79십억 (2030년), 연평균 성장률 30.4% | Grand View Research, 음악 분야 생성형 AI 시장 보고서 |
| 마스터링 소프트웨어 시장 | USD 985.75백만 (2025년)에서 USD 1,987.40백만 (2033년), 연평균 성장률 9.16% | Future Market Report, 마스터링 소프트웨어 시장, 2025년 8월 |
| 마스터링 소프트웨어 매출에서 음악 제작이 차지하는 비중 | 46.7% | Future Market Report, 마스터링 소프트웨어 시장, 2025년 8월 |
| 마스터링 소프트웨어 시장에서 북미가 차지하는 비중 | 35.4% | Future Market Report, 마스터링 소프트웨어 시장, 2025년 8월 |
수치 충돌 참고: Market.us 자체도 수치가 다른 두 가지 판을 발표했다. 2025년 1월 발표는 2024년 시장을 USD 4.9십억, 2033년 전망을 USD 38.7십억(연평균 성장률 25.8%)으로 제시했으나, 현재 페이지는 USD 5.20십억과 USD 60.44십억을 보여준다. 모든 전망은 방향성을 보여주는 참고치로 다루는 것이 좋다.
7. 신뢰, 품질, 저항
AI 마스터링의 도입은 AI 음악 전반에 대한 신뢰보다 앞서갔다. Tracklib의 2025년 연구에서 프로듀서의 38%가 AI에 적극적으로 반대하고 적극 찬성하는 비율은 17%뿐이며, 45%는 중립이다. 2024년에 AI를 사용하지 않은 프로듀서 75% 가운데 82.2%가 예술적 이유를 꼽았고 34.5%는 품질이 충분하지 않다고 답했다. 자동 마스터링이 정면으로 답해야 하는 반론이다.
청취 증거는 단죄라기보다 엇갈린다. Mitchell Elliott와 Song Hui Chon(Belmont 대학교)의 2022년 Journal of the AES 논문은 사람 엔지니어 두 명과 자동 마스터링 서비스 두 곳을 비교했고, 청취자들이 사람이 마스터링한 음원을 일관되게 골라내지 못한다는 것을 밝혔다. 재즈에서는 사람의 작업을 선호했지만 록에서는 그렇지 않았다. 프로듀서 Benn Jordan이 2024년에 진행한, 더 크고 덜 형식적인 블라인드 테스트에서는 472명의 청취자가 7개의 결선 후보를 평가했고 사람 엔지니어가 1위와 2위를 차지한 반면 LANDR은 결승 라운드 전에 탈락했다. 출처는 MusicTech다. 양상은 일관된다. 자동 마스터는 구별하기 어려울 만큼 충분히 좋지만, 전문가들이 겨룰 때 이길 만큼은 아직 아니다. 이 비교의 스튜디오 쪽 이야기는 저희 음악 마스터링 스튜디오 통계를 참고하세요.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| AI에 적극 찬성 / 중립 / 반대하는 프로듀서 | 17% / 45% / 38% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| 예술적 또는 창작상의 이유를 꼽은 비사용자 | 82.2% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 품질 부족을 꼽은 비사용자 | 34.5% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 비용 / 저작권을 꼽은 비사용자 | 14.3% / 10.2% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 개인의 창의성 부족을 AI의 가장 큰 우려로 꼽은 아티스트 | 42% (2025) 대 23% (2023) | Ditto Music AI 조사 2025 |
| AI를 절대 사용하지 않겠다는 아티스트 | 18% (2025) 대 29% (2023) | Ditto Music AI 조사 2025 |
| AI가 해가 될 / 도움이 될 / 둘 다일 것으로 예상하는 음악 제작자 | 43.6% / 24.8% / 31.6% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 가장 큰 공개 블라인드 마스터링 테스트의 청취자 | 472명 (사람 엔지니어가 1위와 2위) | Benn Jordan 마스터링 연구, 2024년 |
맥락 참고: Benn Jordan의 테스트는 한 곡과 자발적으로 참여한 온라인 청중을 사용했으므로, 동료 심사를 거친 연구라기보다 대규모 현장 실험에 가깝다. AES 논문은 작고 통제된 설계를 사용했다. 어느 쪽도 모든 엔진이나 장르에 대한 판정으로 읽어서는 안 된다. 확인 가능한 최신 동료 심사 데이터: Journal of the AES, 2022년.
숫자로 보는 AI 오디오 마스터링 도입 현황
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 작업 과정 어딘가에서 AI를 사용하는 음악 제작자 | 87% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 믹싱, 마스터링, 복원에 AI를 사용하는 음악 제작자 | 79% | LANDR 음악 AI 조사 2025 |
| 어떤 AI 도구든 사용하는 프로듀서 | 32% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| 완전 생성형 도구를 정기적으로 사용하는 프로듀서 | 6% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| AI를 마스터링과 EQ에 적용하는 AI 사용 프로듀서 | 45.5% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 무료 도구에만 의존하는 AI 사용자 | 거의 73% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| AI로 믹싱하고 마스터링하겠다는 아티스트 | 66% | Ditto Music 조사 2023 |
| AI를 사용한 인디 아티스트 | 48% (2025), 59.5% (2023)에서 하락 | Ditto Music AI 조사 2025 |
| LANDR이 첫 10년간 마스터링한 곡 | 25백만 곡 이상 | LANDR 보도자료, 2023년 10월 |
| BandLab 가입자 | 100백만 명 (2024년 3월) | Music Business Worldwide, 2024년 |
| 하루 동안 스트리밍 서비스에 전달되는 신곡 | 106,000 (2025) | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| 인디 및 DIY 유통의 전달 물량 비중 | 96.2% | Luminate 2025년 연말 음악 보고서 |
| Spotify 기본 정규화 목표 | -14 LUFS | Spotify for Artists |
| AES 권장 음악 배포 라우드니스 | -16 LUFS | AES TD1008, 2021년 |
| Apple Music 정규화 목표 | -16 LUFS | iZotope, 스트리밍 플랫폼용 마스터링 2025 |
| 음악 분야 AI 시장 전망 | 2034년까지 USD 60.44십억 | Market.us |
| 마스터링 소프트웨어 시장 | USD 985.75백만 (2025년) | Future Market Report 2025 |
| AI에 적극 반대하는 프로듀서 | 38% | Tracklib 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 |
| 품질 부족을 꼽은 비사용자 | 34.5% | Tracklib AI 음악 제작 조사 2024 |
| 가장 큰 공개 블라인드 마스터링 테스트의 청취자 | 472명 | Benn Jordan 마스터링 연구, 2024년 |
방법론과 출처
- LANDR, 음악 AI 조사 2025 (응답자 1,200명 이상, 2025년 9월 30일부터 10월 6일까지 실시): landr.com/ai
- LANDR, AI 마스터링 플러그인 보도자료, 2023년 10월: landr.com
- Tracklib, AI 음악 제작 조사 2024 (프로듀서 1,107명), Music Business Worldwide 경유
- Tracklib, 음악 프로듀서와 AI 조사 2025 (프로듀서 1,734명), MusicTech 경유
- Water and Music / Moises 연구 2026 및 조사 표본 추출 분석, MusicTech 경유
- Ditto Music, AI 조사 2023: press.dittomusic.com
- Ditto Music, AI 조사 2025: press.dittomusic.com
- BandLab 사용자 수 이정표, Music Business Worldwide 경유
- Luminate, 2025년 연말 음악 보고서, Music Business Worldwide 경유
- Luminate CEO가 밝힌 하루 업로드 수치, 2026년 9월, Music Ally 경유
- Deezer의 AI 업로드 데이터, 2026년, Music Business Worldwide 경유
- Spotify for Artists, 라우드니스 정규화: support.spotify.com
- Audio Engineering Society, TD1008 인터넷 오디오 스트리밍 및 주문형 배포의 라우드니스 권고안 (2021년): aes.org
- iZotope, 스트리밍 플랫폼용 마스터링 방법 (2025년 7월): izotope.com
- Market.us, 음악 AI 시장 보고서: market.us, 이전 판(2025년 1월)은 EIN Presswire 경유
- Grand View Research, 음악 분야 생성형 AI 시장 보고서: grandviewresearch.com
- Future Market Report, 마스터링 소프트웨어 시장 (2025년 8월): futuremarketreport.com
- Elliott와 Chon, 사람 엔지니어와 자동화 서비스가 마스터링한 음악의 비교 연구, Journal of the AES 제70권 제9호 (2022년): aes.org
- Benn Jordan의 블라인드 마스터링 연구 (2024년), MusicTech 경유
- 데이터 참고 사항: 도입 조사는 일대일로 비교할 수 없다. LANDR과 Water and Music / Moises 연구는 자체 사용자층에서 응답자를 모집해 AI 사용률이 부풀려졌고, Tracklib과 Ditto는 더 넓은 표본에 도달한다. 시장 규모 추정의 충돌도 크다. Market.us(2024년 USD 5.20십억), Grand View Research(2023년 음악 분야 생성형 AI USD 440.0백만), Future Market Report(2025년 마스터링 소프트웨어 USD 985.75백만)는 서로 다른 범위를 측정하며, Market.us는 판 사이에 자체 전망도 수정했다. Ditto Music의 것으로 알려져 널리 반복되는 ‘아티스트의 30.6%가 마스터링에 AI를 사용한다’는 주장은 Ditto가 공개한 조사 페이지에서 찾을 수 없어 제외했다. LANDR의 마스터링 곡 총계는 2023년, AES 라우드니스 가이드라인은 2021년, 여기서 인용한 동료 심사를 거친 사람 대 AI 마스터링 비교는 2022년의 것이며, Grand View Research의 수치는 공개된 보고서 요약에서 가져왔다. Tracklib과 Ditto의 더 새로운 조사는 2026년 중에 나올 것으로 예상된다.
마지막 업데이트: 2026년 10월 3일. 저희는 이 정리를 분기마다 업데이트하며, 다음 갱신은 Luminate가 2026년 연말 음악 보고서를 공개할 때 이루어질 것으로 예상한다.