79% ของคนทำเพลงในปัจจุบันใช้ AI กับงานเทคนิค เช่น การมิกซ์ มาสเตอริง หรือการฟื้นฟูเสียง ตามการศึกษาปี 2025 ของ LANDR ที่สำรวจครีเอเตอร์มากกว่า 1,200 คน ทำให้มาสเตอริงเป็นจุดเริ่มต้นที่ผู้คนยอมรับมากที่สุดสำหรับ AI ในการผลิตเพลง ฝั่งอุปสงค์อธิบายเรื่องนี้ได้ บริการสตรีมมิงได้รับเพลงใหม่เฉลี่ย 106,000 เพลงต่อวันในปี 2025 และ 96.2% ของเพลงเหล่านั้นมาจากการเผยแพร่แบบอิสระและทำเอง ไม่ใช่ค่ายเพลงใหญ่ (รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate) ขณะเดียวกัน มีโปรดิวเซอร์เพียง 32% ในการศึกษาปี 2025 ของ Tracklib (1,734 คน) ที่ใช้เครื่องมือ AI ใด ๆ เลย และวิศวกรที่เป็นมนุษย์ยังคงได้สองอันดับแรกในการทดสอบมาสเตอริงแบบปิดตาที่มีผู้ฟัง 472 คน เรารวบรวมข้อมูลจาก LANDR, Tracklib, Ditto Music, Luminate, Spotify, Audio Engineering Society (AES), iZotope, Market.us, Grand View Research และ Future Market Report สำหรับฝั่งงานที่ทำโดยมนุษย์ ดูสถิติอุตสาหกรรมมาสเตอริงของเรา
สรุปโดยย่อ
- 87% ของคนทำเพลงใช้ AI ในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งของการทำงาน และ 79% ใช้ในการมิกซ์ มาสเตอริง หรือฟื้นฟูเสียง (การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025)
- มีโปรดิวเซอร์เพียง 32% ที่ใช้เครื่องมือ AI ใด ๆ และเพียง 6% ที่ใช้เครื่องมือเจเนอเรทีฟเต็มรูปแบบเป็นประจำ (ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025)
- 45.5% ของโปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI นำไปใช้กับปลั๊กอินมาสเตอริงและอีคิว เป็นอันดับสองรองจากการแยกสเต็มที่ 73.9% (Tracklib 2024)
- 66% ของศิลปินอิสระกล่าวว่าจะใช้ AI ในการมิกซ์และมาสเตอริงเพลงของตน (Ditto Music 2023)
- LANDR มาสเตอร์เพลงมากกว่า 25 ล้านเพลงให้ศิลปินมากกว่า 5 ล้านคนในรอบสิบปี (LANDR, ตุลาคม 2023)
- มีเพลงใหม่ 106,000 เพลงต่อวันเข้าสู่บริการสตรีมมิงในปี 2025 เพิ่มขึ้น 7% จาก 99,000 เพลงในปี 2024 (รายงานสิ้นปี 2025 ของ Luminate)
- Spotify ปรับระดับเสียงเป็น -14 LUFS โดยค่าเริ่มต้น และขอให้ทรูพีกต่ำกว่า -1 dBTP (Spotify for Artists)
- AES แนะนำระดับความดังสำหรับการเผยแพร่ที่ -16 LUFS สำหรับดนตรี และ -18 LUFS สำหรับเสียงพูด (AES TD1008, 2021)
- ตลาด AI ในดนตรีคาดว่าจะเติบโตจาก USD 5.20 พันล้านในปี 2024 เป็น USD 60.44 พันล้านภายในปี 2034 (Market.us)
- ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริงมีขนาด USD 985.75 ล้านในปี 2025 (Future Market Report 2025)
- 82.2% ของโปรดิวเซอร์ที่หลีกเลี่ยง AI ระบุเหตุผลด้านศิลปะ และ 34.5% ระบุเรื่องคุณภาพ (Tracklib 2024)
- วิศวกรที่เป็นมนุษย์ได้อันดับ 1 และ 2 เหนือเครื่องมือ AI ในการทดสอบมาสเตอริงแบบปิดตาที่มีผู้ฟัง 472 คน (การศึกษาของ Benn Jordan, 2024)
1. การนำ AI มาใช้ในหมู่คนทำเพลง: ตัวเลขหลัก
สิ่งแรกที่ต้องเข้าใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในการผลิตเพลงคืออัตราที่พาดหัวขึ้นอยู่กับว่าถามใคร ผลสำรวจมีตั้งแต่ 25% ถึง 87% และช่องว่างนี้ส่วนใหญ่เป็นเรื่องของการสุ่มตัวอย่าง ไม่ใช่ความขัดแย้ง แพลตฟอร์มที่ขายเครื่องมือ AI สำรวจผู้ใช้ของตนเอง ส่วนตลาดตัวอย่างเสียงที่เป็นกลางและผู้จัดจำหน่ายเข้าถึงฐานที่กว้างกว่าและสงสัยมากกว่า
การวิเคราะห์ของ MusicTech เกี่ยวกับการศึกษา Water and Music และ Moises ปี 2026 แสดงให้เห็นผลนี้ชัดเจน คือ 80% ของผู้ตอบ 1,525 คนเป็นลูกค้าของ Moises และการศึกษารายงานว่านักดนตรีอาชีพ 78% ใช้ AI บทความเดียวกันระบุว่าตัวเลข 87% ของ LANDR มาจากผู้ตอบ 1,241 คนที่คัดจากผู้ใช้ของ LANDR เอง ควรอ่านตัวเลขเหล่านี้ว่าเป็น “การใช้งานในหมู่ครีเอเตอร์ที่เชื่อมกับแพลตฟอร์ม” ไม่ใช่การสำรวจสำมะโนโปรดิวเซอร์ทุกคน
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| คนทำเพลงที่ใช้ AI อย่างน้อยหนึ่งส่วนของกระบวนการ | 87% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| ผู้ตอบที่ใช้เครื่องมือ AI มากกว่าปีก่อน | 69% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้เครื่องมือ AI ใด ๆ | 32% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้เครื่องมือ AI เจเนอเรทีฟเต็มรูปแบบเป็นประจำ | 6% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI (ปีก่อนหน้า) | 25% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ศิลปินอิสระที่ใช้ AI ในการทำเพลง | 48% (2025) เทียบกับ 59.5% (2023) | ผลสำรวจ AI ของ Ditto Music ปี 2025 |
| นักดนตรีอาชีพที่ใช้ AI (กลุ่มตัวอย่างที่เป็นลูกค้า Moises เป็นหลัก) | 78% | การศึกษา Water and Music / Moises ปี 2026 |
หมายเหตุบริบท: การสำรวจสองรอบของ Tracklib เป็นสิ่งที่ใกล้เคียงเส้นแนวโน้มแบบเปรียบเทียบได้มากที่สุด การใช้ AI ของโปรดิวเซอร์เพิ่มจาก 25% (ผู้ตอบ 1,107 คน มิถุนายน 2024) เป็น 32% (ผู้ตอบ 1,734 คน พฤศจิกายน 2025) ตามข่าวของ MusicTech เกี่ยวกับการศึกษาปี 2025 ส่วนผลสำรวจปี 2025ของ Ditto Music เคลื่อนไปในทิศทางตรงกันข้าม จาก 59.5% เหลือ 48% ซึ่งบ่งชี้ว่าการใช้งานเริ่มคงที่นอกฐานผู้ใช้ที่เปิดรับ AI มากที่สุด
2. มาสเตอริงและงานเทคนิค: จุดที่ AI เข้าไปก่อน
ในทุกผลสำรวจที่แยกกรณีการใช้งาน งานช่วยเหลือและงานเทคนิคนำอยู่ ส่วนการแต่งเพลงด้วย AI ตามหลัง 79% ของผู้ตอบของ LANDR ใช้ AI ในการมิกซ์ มาสเตอริง หรือฟื้นฟูเสียง เทียบกับ 66% สำหรับงานสร้างสรรค์ และ 52% สำหรับงานภาพและงานโปรโมต มาสเตอริงเป็นกรณีการใช้ AI ที่หาได้ยากซึ่งโปรดิวเซอร์ส่วนใหญ่มองว่าเป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ภัยคุกคามต่อความเป็นผู้สร้างสรรค์ผลงาน
ผลสำรวจ Tracklib ปี 2024 ที่รายงานโดย Music Business Worldwide จัดมาสเตอริงไว้อันดับสองในหมู่โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI อยู่แล้ว คือ 45.5% ใช้ปลั๊กอินมาสเตอริงและอีคิวด้วย AI ตามหลังการแยกสเต็มที่ 73.9% (หัวข้อของสถิติเครื่องมือแยกเสียงด้วย AIของเรา) เพลงที่สร้างขึ้นทั้งเพลงอยู่ที่ 3% คำถามของมาสเตอริงไม่ใช่เรื่องการยอมรับอีกต่อไป แต่เป็นว่าผู้คนจะยอมจ่ายหรือไม่ เพราะผู้ใช้ AI เกือบ 73% พึ่งพาเครื่องมือฟรีเท่านั้น
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ใช้ AI กับงานเทคนิค (มิกซ์ มาสเตอริง ฟื้นฟูเสียง) | 79% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| ใช้ AI กับงานสร้างสรรค์ (แต่งเพลง ทำนอง เครื่องดนตรี เสียงร้อง) | 66% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| ใช้ AI กับงานภาพและงานโปรโมต | 52% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI กับปลั๊กอินมาสเตอริงและอีคิว | 45.5% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI กับการแยกสเต็ม | 73.9% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI สร้างเพลงทั้งเพลง | 3% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ผู้ใช้ AI ที่พึ่งพาเครื่องมือฟรีเท่านั้น | เกือบ 73% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ศิลปินที่จะใช้ AI ในการมิกซ์และมาสเตอริงเพลงของตน | 66% | ผลสำรวจของ Ditto Music ปี 2023 |
หมายเหตุค่าผิดปกติ: ผลสำรวจปี 2023ของ Ditto Music ที่มีผู้ใช้มากกว่า 1,200 คน วัดเจตนา ไม่ใช่การใช้งานจริง การมิกซ์และมาสเตอริง (66%) อยู่เหนือการแต่งเพลง (47%) แต่ต่ำกว่าปกอัลบั้ม (77%) และการโปรดิวซ์ (62%) ข้อมูลล่าสุดที่มีสำหรับคำถามนี้: Ditto Music, 2023
3. ขนาดของแพลตฟอร์ม: LANDR, BandLab และฐานมาสเตอริงอัตโนมัติ
ตัวเลขแพลตฟอร์มที่เปิดเผยแสดงว่ามาสเตอริงอัตโนมัติกลายเป็นบริการตลาดมวลชนมาหลายปีก่อนดนตรีเจเนอเรทีฟ LANDR รายงานว่ามาสเตอร์เพลงมากกว่า 25 ล้านเพลงให้ศิลปินมากกว่า 5 ล้านคนตลอดสิบปี เมื่อเปิดตัวปลั๊กอินมาสเตอริงด้วย AI สำหรับ DAW ในเดือนตุลาคม 2023 ตามข่าวประชาสัมพันธ์ สองปีต่อมา การประกาศผลการศึกษาของบริษัทระบุว่ามีครีเอเตอร์บนแพลตฟอร์มมากกว่า 7 ล้านคน
BandLab ซึ่งรวมมาสเตอริงฟรีไว้ใน DAW บนเบราว์เซอร์และมือถือ มีผู้ใช้ลงทะเบียนเกิน 100 ล้านคนในเดือนมีนาคม 2024 ตาม Music Business Worldwide เมื่อมาสเตอริงมาในรูปปุ่มเริ่มต้นภายใน DAW การใช้งานจะวัดจากฐานผู้ติดตั้ง ไม่ใช่การตัดสินใจซื้อ การเปลี่ยนแปลงนี้ยังกดดันกลุ่มปลั๊กอินแบบเสียเงินที่เราติดตามในสถิติตลาดปลั๊กอินเสียงด้วย
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| เพลงที่ AI ของ LANDR มาสเตอร์ในสิบปีแรก | มากกว่า 25 ล้านเพลง | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ LANDR ตุลาคม 2023 |
| ศิลปินที่เคยใช้มาสเตอริงของ LANDR | มากกว่า 5 ล้านคน | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ LANDR ตุลาคม 2023 |
| จำนวนปีของงานวิจัยมาสเตอริงด้วย AI เบื้องหลังปลั๊กอินของ LANDR | 10 | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ LANDR ตุลาคม 2023 |
| ครีเอเตอร์บนแพลตฟอร์ม LANDR | มากกว่า 7 ล้านคน | การประกาศผลการศึกษาของ LANDR พฤศจิกายน 2025 |
| ผู้ใช้ลงทะเบียนของ BandLab | 100 ล้านคน (มีนาคม 2024) | Music Business Worldwide, 2024 |
| ผู้ใช้ลงทะเบียนของ BandLab เมื่อหนึ่งปีก่อน | 60 ล้านคน (มกราคม 2023) | Music Business Worldwide, 2024 |
| สัดส่วนผู้ใช้ BandLab ที่อยู่ในสหรัฐอเมริกา | 30% | Music Business Worldwide, 2024 |
| การเติบโตของการสร้างเพลงบน BandLab ด้วยเครื่องมือ AI | 15 เท่า (ณ เดือนสิงหาคม 2024) | Music Business Worldwide, 2024 |
หมายเหตุบริบท: ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขที่บริษัทเปิดเผยเองโดยไม่มีการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม ตัวเลข 25 ล้านของ LANDR เป็นยอดสะสมและมาจากปี 2023 ยังไม่มีการเผยแพร่ยอดรวมเพลงที่มาสเตอร์ล่าสุดกว่านี้
4. ฝั่งอุปสงค์: ปริมาณเพลงที่อัปโหลดและต้องการมาสเตอริง
มาสเตอริงอัตโนมัติเกิดขึ้นเพราะปริมาณงานปล่อยใหม่เกินกำลังแรงงานมาสเตอริงของมนุษย์ มีเพลงใหม่ 106,000 เพลงถูกส่งเข้าบริการสตรีมมิงทุกวันในปี 2025 เพิ่มขึ้น 7% จาก 99,000 เพลงในปี 2024 ตามข้อมูลสิ้นปีของ Luminate ที่รายงานโดย Music Business Worldwide ผู้จัดจำหน่ายอิสระและแบบทำเองคิดเป็น 96.2% ของการส่งเพลงเหล่านั้น
สัดส่วนนี้สำคัญต่อเศรษฐศาสตร์ของมาสเตอริง งานปล่อยของศิลปินอิสระแทบไม่มีงบจ้างวิศวกรสำหรับทุกเพลง และ 21.9% ของเพลงทั้งหมดบนบริการสตรีมมิงไม่มียอดสตรีมเลยในปี 2025 สำหรับงานที่ผลตอบแทนไม่แน่นอน มาสเตอร์อัตโนมัติที่เร็วและต้นทุนต่ำคือค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล ภายในเดือนกันยายน 2026 Rob Jonas ซีอีโอของ Luminate ระบุตัวเลขรายวันใกล้ 150,000 เพลง ตาม Music Ally
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| เพลงใหม่ (ISRC) ที่ส่งเข้าบริการสตรีมมิงต่อวัน | 106,000 (2025) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| การส่งเพลงรายวันเมื่อหนึ่งปีก่อน | 99,000 (2024) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| เพลงทั้งหมดบนบริการสตรีมมิงเสียง | 253 ล้านเพลง (สิ้นปี 2025) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| สัดส่วนการส่งเพลงรายวันจากการเผยแพร่แบบอิสระและทำเอง | 96.2% | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| สัดส่วนการส่งเพลงจากการจัดจำหน่ายของค่ายเพลงใหญ่ | 3.8% (ลดลงจาก 8% ในปี 2024) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| เพลงที่ไม่มียอดสตรีมเลยในปี 2025 | 55.3 ล้านเพลง (21.9%) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| เพลงที่อัปโหลดต่อวัน กันยายน 2026 | ใกล้ 150,000 เพลง | Rob Jonas ซีอีโอของ Luminate ผ่าน Music Ally 2026 |
| เพลงที่สร้างด้วย AI ทั้งเพลงที่ส่งเข้า Deezer ต่อวัน | เกือบ 90,000 เพลง (มิถุนายน 2026) | Deezer ผ่าน Music Business Worldwide 2026 |
หมายเหตุค่าผิดปกติ: ปริมาณที่เพิ่มขึ้นส่วนหนึ่งมาจากเพลงที่สร้างด้วย AI ทั้งเพลง ซึ่งมาถึงในสภาพที่เรนเดอร์เสร็จแล้วและมักผ่านการปรับระดับความดังมาแล้ว Deezer ระบุว่าเพลงที่สร้างด้วย AI ทั้งเพลงเกิน 50% ของการส่งเพลงใหม่ในวันที่สูงสุดของเดือนมิถุนายน 2026 เพิ่มจาก 75,000 เพลงต่อวัน (44%) ในเดือนเมษายน และติดป้ายเพลง AI มากกว่า 13.4 ล้านเพลงตลอดปี 2025 ตาม Music Business Worldwide เพลงเหล่านั้นยังได้รับยอดสตรีมเพียง 1% ถึง 3%
5. เป้าหมายระดับความดังบนสตรีมมิงที่มาสเตอร์ AI ต้องทำให้ได้
เครื่องมือมาสเตอริงด้วย AI ส่วนใหญ่มีเป้าหมายระดับความดังให้เลือก และเหตุผลคือการปรับระดับเสียงให้เป็นมาตรฐาน บริการสตรีมมิงลดเสียงมาสเตอร์ที่ดังลงมาที่ระดับอ้างอิง ดังนั้นการลิมิตเกินจำเป็นจึงไม่ได้อะไรนอกจากเสียงเพี้ยน Spotify ปรับระดับเสียงเป็น -14 LUFS แบบ integrated โดยค่าเริ่มต้น และแนะนำให้คงทรูพีกต่ำกว่า -1 dBTP หรือต่ำกว่า -2 dBTP สำหรับมาสเตอร์ที่ดังกว่า -14 LUFS ตามคู่มือการปรับระดับความดังของบริษัท
เป้าหมายไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด คู่มือแพลตฟอร์มของ iZotope เดือนกรกฎาคม 2025 ระบุว่า Apple Music อยู่ที่ -16 LUFS, Deezer อยู่ที่ -15 LUFS และ SoundCloud ไม่มีการปรับระดับเสียงเลย หน่วยงานกำหนดมาตรฐานตั้งไว้ต่ำกว่าบริการส่วนใหญ่ โดยข้อเสนอแนะ AES TD1008 กำหนดระดับความดังสำหรับการเผยแพร่ที่ -16 LUFS สำหรับดนตรี และ -18 LUFS สำหรับเสียงพูด โดยทรูพีกต้องไม่สูงกว่า -1 dBTP ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือ “พรีเซ็ตสตรีมมิง” เดียวเป็นการประนีประนอม ซึ่งเป็นเหตุผลที่มาสเตอร์อัตโนมัติส่วนใหญ่ตกอยู่ระหว่างตัวเลขเหล่านี้
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| เป้าหมายการปรับระดับเสียงเริ่มต้นของ Spotify | -14 LUFS แบบ integrated | Spotify for Artists, การปรับระดับความดังให้เป็นมาตรฐาน |
| การตั้งค่า ‘Loud’ และ ‘Quiet’ ของ Spotify Premium | -11 LUFS และ -19 LUFS | Spotify for Artists, การปรับระดับความดังให้เป็นมาตรฐาน |
| แนวทางทรูพีกของ Spotify | ต่ำกว่า -1 dBTP (ต่ำกว่า -2 dBTP หากดังกว่า -14 LUFS) | Spotify for Artists, การปรับระดับความดังให้เป็นมาตรฐาน |
| ระดับความดังสำหรับการเผยแพร่ที่ AES แนะนำ สำหรับดนตรี | -16 LUFS | AES TD1008, 2021 |
| ระดับความดังสำหรับการเผยแพร่ที่ AES แนะนำ สำหรับเสียงพูด | -18 LUFS | AES TD1008, 2021 |
| เป้าหมายการปรับระดับเสียงของ Apple Music | -16 LUFS | iZotope, คู่มือมาสเตอริงสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิง 2025 |
| เป้าหมายของ YouTube, Amazon Music และ Tidal | -14 LUFS | iZotope, คู่มือมาสเตอริงสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิง 2025 |
| เป้าหมายของ Deezer / SoundCloud | -15 LUFS / ไม่มีการปรับระดับเสียง | iZotope, คู่มือมาสเตอริงสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิง 2025 |
หมายเหตุบริบท: iZotope แนะนำมาสเตอร์เชิงปฏิบัติที่ประมาณ -12 LUFS แบบ integrated โดยมีพีกใกล้ -1 dBTP ซึ่งบริการที่ปรับระดับเสียงทุกแห่งข้างต้นจะลดลงเล็กน้อย ข้อมูลล่าสุดที่มีสำหรับแถวมาตรฐาน: AES TD1008, 2021
6. ขนาดตลาดและการคาดการณ์การเติบโต
ไม่มีการประเมินตลาดที่ชัดเจนสำหรับมาสเตอริงด้วย AI โดยเฉพาะ นักวิเคราะห์รวมมันไว้ใน “AI ในดนตรี” หรือ “ซอฟต์แวร์มาสเตอริง” ตัวเลขที่ได้จึงต่างกันเกินหนึ่งระดับขนาด Market.us ประเมินตลาด AI ในดนตรีไว้ที่ USD 5.20 พันล้านในปี 2024 และคาดว่าจะเป็น USD 60.44 พันล้านภายในปี 2034 หรือ CAGR 27.8% โดยการผลิตและบันทึกเสียงดนตรีคิดเป็น 33.9% ของรายได้ปี 2024 ตามหน้ารายงานของบริษัท
คำนิยามที่แคบกว่าให้ตัวเลขที่เล็กกว่า Grand View Research ประเมิน Generative AI ในดนตรีไว้ที่ USD 440.0 ล้านในปี 2023 และจะถึง USD 2.79 พันล้านภายในปี 2030 (สรุปรายงาน) Future Market Report ประเมินซอฟต์แวร์มาสเตอริงทั้งหมด ทั้ง AI และแบบดั้งเดิม ไว้ที่ USD 985.75 ล้านในปี 2025 เติบโต 9.16% ต่อปี ช่องว่างนี้บอกเรื่องขอบเขตมากกว่าเรื่องการเติบโต เพราะมาสเตอริงด้วย AI เป็นเพียงฟีเจอร์ภายในหมวดที่ใหญ่กว่า ซึ่งเป็นวิธีที่มันปรากฏในสถิติการสร้างเพลงด้วย AIของเราเช่นกัน
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตลาด AI ในดนตรี ปี 2024 | USD 5.20 พันล้าน | Market.us, รายงานตลาด AI ในดนตรี |
| คาดการณ์ตลาด AI ในดนตรี ปี 2034 | USD 60.44 พันล้าน (CAGR 27.8%, 2025-2034) | Market.us, รายงานตลาด AI ในดนตรี |
| สัดส่วนการผลิตและบันทึกเสียงดนตรีในตลาด AI ในดนตรี ปี 2024 | 33.9% | Market.us, รายงานตลาด AI ในดนตรี |
| สัดส่วนซอฟต์แวร์และคลาวด์ในตลาด AI ในดนตรี ปี 2024 | ซอฟต์แวร์ 64.7%, การติดตั้งบนคลาวด์ 73.5% | Market.us, รายงานตลาด AI ในดนตรี |
| ตลาด Generative AI ในดนตรี | USD 440.0 ล้าน (2023) เป็น USD 2.79 พันล้าน (2030), CAGR 30.4% | Grand View Research, รายงานตลาด Generative AI ในดนตรี |
| ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง | USD 985.75 ล้าน (2025) เป็น USD 1,987.40 ล้าน (2033), CAGR 9.16% | Future Market Report, ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง, สิงหาคม 2025 |
| สัดส่วนการผลิตเพลงในรายได้ซอฟต์แวร์มาสเตอริง | 46.7% | Future Market Report, ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง, สิงหาคม 2025 |
| สัดส่วนอเมริกาเหนือในตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง | 35.4% | Future Market Report, ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง, สิงหาคม 2025 |
หมายเหตุความขัดแย้งของข้อมูล: Market.us เองเผยแพร่สองฉบับที่มีตัวเลขต่างกัน ฉบับเดือนมกราคม 2025 ระบุตลาดปี 2024 ที่ USD 4.9 พันล้าน และคาดการณ์ปี 2033 ที่ USD 38.7 พันล้าน (CAGR 25.8%) ส่วนหน้าปัจจุบันแสดง USD 5.20 พันล้านและ USD 60.44 พันล้าน ควรมองการคาดการณ์ทั้งหมดเป็นเพียงทิศทางโดยประมาณ
7. ความเชื่อมั่น คุณภาพ และการต่อต้าน
การนำมาสเตอริงด้วย AI มาใช้เร็วกว่าความเชื่อมั่นต่อดนตรี AI โดยรวม 38% ของโปรดิวเซอร์ต่อต้าน AI อย่างจริงจัง และมีเพียง 17% ที่สนับสนุนอย่างจริงจัง ส่วนอีก 45% เป็นกลาง ตามการศึกษา Tracklib ปี 2025 ในกลุ่มโปรดิวเซอร์ 75% ที่ไม่ใช้ AI ในปี 2024 มี 82.2% ระบุเหตุผลด้านศิลปะ และ 34.5% บอกว่าคุณภาพยังไม่ดีพอ ซึ่งเป็นข้อโต้แย้งที่มาสเตอริงอัตโนมัติต้องตอบโดยตรง
หลักฐานจากการฟังมีทั้งสองด้านมากกว่าจะเป็นการตัดสินลงโทษ บทความปี 2022 ใน Journal of the AES โดย Mitchell Elliott และ Song Hui Chon (Belmont University) เปรียบเทียบวิศวกรที่เป็นมนุษย์สองคนกับบริการมาสเตอริงอัตโนมัติสองราย และพบว่าผู้ฟังไม่สามารถเลือกมาสเตอร์ของมนุษย์ได้อย่างสม่ำเสมอ โดยชอบงานของมนุษย์ในเพลงแจ๊สแต่ไม่ใช่ในเพลงร็อก ในการทดสอบแบบปิดตาที่ใหญ่กว่าและเป็นทางการน้อยกว่าซึ่งโปรดิวเซอร์ Benn Jordan จัดขึ้นในปี 2024 ผู้ฟัง 472 คนให้คะแนนผู้เข้ารอบสุดท้ายเจ็ดราย และวิศวกรที่เป็นมนุษย์ได้อันดับหนึ่งและสอง ขณะที่ LANDR ตกรอบก่อนรอบสุดท้าย ตาม MusicTech รูปแบบนี้สอดคล้องกัน คือมาสเตอร์อัตโนมัติดีพอที่จะแยกยาก แต่ยังไม่ดีพอที่จะชนะเมื่อผู้เชี่ยวชาญแข่งขัน สำหรับฝั่งสตูดิโอของการเปรียบเทียบนั้น ดูสถิติสตูดิโอมาสเตอริงเพลงของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| โปรดิวเซอร์ที่สนับสนุนอย่างจริงจัง / เป็นกลาง / ต่อต้าน AI | 17% / 45% / 38% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| ผู้ไม่ใช้ที่ระบุเหตุผลด้านศิลปะหรือความคิดสร้างสรรค์ | 82.2% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ผู้ไม่ใช้ที่ระบุว่าคุณภาพไม่เพียงพอ | 34.5% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ผู้ไม่ใช้ที่ระบุเรื่องต้นทุน / ลิขสิทธิ์ | 14.3% / 10.2% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ศิลปินที่ระบุการขาดความคิดสร้างสรรค์ส่วนตัวเป็นความกังวลอันดับหนึ่งเรื่อง AI | 42% (2025) เทียบกับ 23% (2023) | ผลสำรวจ AI ของ Ditto Music ปี 2025 |
| ศิลปินที่บอกว่าจะไม่มีวันใช้ AI | 18% (2025) เทียบกับ 29% (2023) | ผลสำรวจ AI ของ Ditto Music ปี 2025 |
| คนทำเพลงที่คาดว่า AI จะเป็นผลเสีย / ผลดี / ทั้งสองอย่าง | 43.6% / 24.8% / 31.6% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| ผู้ฟังในการทดสอบมาสเตอริงแบบปิดตาสาธารณะที่ใหญ่ที่สุด | 472 (วิศวกรที่เป็นมนุษย์ได้อันดับ 1 และ 2) | การศึกษามาสเตอริงของ Benn Jordan ปี 2024 |
หมายเหตุบริบท: การทดสอบของ Benn Jordan ใช้เพลงเดียวและผู้ชมออนไลน์ที่เลือกเข้าร่วมเอง จึงใกล้เคียงการทดลองภาคสนามขนาดใหญ่มากกว่างานวิจัยที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ส่วนบทความของ AES ใช้รูปแบบขนาดเล็กที่ควบคุมตัวแปร ทั้งสองอย่างไม่ควรถูกอ่านเป็นคำตัดสินสำหรับทุกเครื่องมือหรือทุกแนวเพลง ข้อมูลที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิล่าสุดที่มี: Journal of the AES, 2022
สรุป: การนำ AI มาสเตอริงเสียงไปใช้ในรูปแบบตัวเลข
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| คนทำเพลงที่ใช้ AI ในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งของการทำงาน | 87% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| คนทำเพลงที่ใช้ AI ในการมิกซ์ มาสเตอริง หรือฟื้นฟูเสียง | 79% | การศึกษา AI ในดนตรีของ LANDR ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้เครื่องมือ AI ใด ๆ | 32% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้เครื่องมือเจเนอเรทีฟเต็มรูปแบบเป็นประจำ | 6% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ใช้ AI กับมาสเตอริงและอีคิว | 45.5% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ผู้ใช้ AI ที่พึ่งพาเครื่องมือฟรีเท่านั้น | เกือบ 73% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ศิลปินที่จะใช้ AI ในการมิกซ์และมาสเตอริง | 66% | ผลสำรวจของ Ditto Music ปี 2023 |
| ศิลปินอิสระที่ใช้ AI | 48% (2025) ลดลงจาก 59.5% (2023) | ผลสำรวจ AI ของ Ditto Music ปี 2025 |
| เพลงที่ LANDR มาสเตอร์ในสิบปีแรก | มากกว่า 25 ล้านเพลง | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ LANDR ตุลาคม 2023 |
| ผู้ใช้ลงทะเบียนของ BandLab | 100 ล้านคน (มีนาคม 2024) | Music Business Worldwide, 2024 |
| เพลงใหม่ที่ส่งเข้าบริการสตรีมมิงต่อวัน | 106,000 (2025) | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| สัดส่วนการส่งเพลงจากการเผยแพร่แบบอิสระและทำเอง | 96.2% | รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ของ Luminate |
| เป้าหมายการปรับระดับเสียงเริ่มต้นของ Spotify | -14 LUFS | Spotify for Artists |
| ระดับความดังสำหรับการเผยแพร่ดนตรีที่ AES แนะนำ | -16 LUFS | AES TD1008, 2021 |
| เป้าหมายการปรับระดับเสียงของ Apple Music | -16 LUFS | iZotope, คู่มือมาสเตอริงสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิง 2025 |
| คาดการณ์ตลาด AI ในดนตรี | USD 60.44 พันล้านภายในปี 2034 | Market.us |
| ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง | USD 985.75 ล้าน (2025) | Future Market Report 2025 |
| โปรดิวเซอร์ที่ต่อต้าน AI อย่างจริงจัง | 38% | ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ของ Tracklib ปี 2025 |
| ผู้ไม่ใช้ที่ระบุว่าคุณภาพไม่เพียงพอ | 34.5% | ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ของ Tracklib ปี 2024 |
| ผู้ฟังในการทดสอบมาสเตอริงแบบปิดตาสาธารณะที่ใหญ่ที่สุด | 472 | การศึกษามาสเตอริงของ Benn Jordan ปี 2024 |
ระเบียบวิธีและแหล่งที่มา
- LANDR, การศึกษา AI ในดนตรีปี 2025 (ผู้ตอบมากกว่า 1,200 คน เก็บข้อมูลวันที่ 30 กันยายน ถึง 6 ตุลาคม 2025): landr.com/ai
- LANDR, ข่าวประชาสัมพันธ์ปลั๊กอินมาสเตอริงด้วย AI ตุลาคม 2023: landr.com
- Tracklib, ผลสำรวจการผลิตเพลงด้วย AI ปี 2024 (โปรดิวเซอร์ 1,107 คน) ผ่าน Music Business Worldwide
- Tracklib, ผลสำรวจโปรดิวเซอร์เพลงกับ AI ปี 2025 (โปรดิวเซอร์ 1,734 คน) ผ่าน MusicTech
- การศึกษา Water and Music / Moises ปี 2026 และการวิเคราะห์การสุ่มตัวอย่างผลสำรวจ ผ่าน MusicTech
- Ditto Music, ผลสำรวจ AI ปี 2023: press.dittomusic.com
- Ditto Music, ผลสำรวจ AI ปี 2025: press.dittomusic.com
- หลักไมล์ผู้ใช้ของ BandLab ผ่าน Music Business Worldwide
- Luminate, รายงานดนตรีสิ้นปี 2025 ผ่าน Music Business Worldwide
- ตัวเลขการอัปโหลดรายวันจากซีอีโอของ Luminate กันยายน 2026 ผ่าน Music Ally
- ข้อมูลการอัปโหลดเพลง AI ของ Deezer ปี 2026 ผ่าน Music Business Worldwide
- Spotify for Artists, การปรับระดับความดังให้เป็นมาตรฐาน: support.spotify.com
- Audio Engineering Society, TD1008 ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับระดับความดังของการสตรีมเสียงทางอินเทอร์เน็ตและการเผยแพร่ตามความต้องการ (2021): aes.org
- iZotope, วิธีมาสเตอร์สำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิง (กรกฎาคม 2025): izotope.com
- Market.us, รายงานตลาด AI ในดนตรี: market.us ฉบับก่อนหน้า (มกราคม 2025) ผ่าน EIN Presswire
- Grand View Research, รายงานตลาด Generative AI ในดนตรี: grandviewresearch.com
- Future Market Report, ตลาดซอฟต์แวร์มาสเตอริง (สิงหาคม 2025): futuremarketreport.com
- Elliott และ Chon, การศึกษาเปรียบเทียบเพลงที่มาสเตอร์โดยวิศวกรที่เป็นมนุษย์และบริการอัตโนมัติ, Journal of the AES เล่มที่ 70 ฉบับที่ 9 (2022): aes.org
- การศึกษามาสเตอริงแบบปิดตาของ Benn Jordan (2024) ผ่าน MusicTech
- ข้อสังเกตเกี่ยวกับข้อมูล: ผลสำรวจการใช้งานไม่สามารถเปรียบเทียบกันแบบหนึ่งต่อหนึ่งได้ LANDR และการศึกษา Water and Music / Moises คัดผู้ตอบจากฐานผู้ใช้ของตนเอง ซึ่งทำให้การใช้ AI สูงเกินจริง ส่วน Tracklib และ Ditto เข้าถึงกลุ่มตัวอย่างที่กว้างกว่า ความขัดแย้งเรื่องขนาดตลาดมีมาก: Market.us (USD 5.20 พันล้าน, 2024), Grand View Research (USD 440.0 ล้านสำหรับ Generative AI ในดนตรี, 2023) และ Future Market Report (USD 985.75 ล้านสำหรับซอฟต์แวร์มาสเตอริง, 2025) วัดขอบเขตที่ต่างกัน และ Market.us ปรับคาดการณ์ของตนเองระหว่างแต่ละฉบับ ข้ออ้างที่พูดซ้ำกันอย่างแพร่หลายว่า 30.6% ของศิลปินใช้ AI ในการมาสเตอริง ซึ่งอ้างว่ามาจาก Ditto Music ไม่พบในหน้าผลสำรวจที่ Ditto เผยแพร่ จึงถูกตัดออก ยอดรวมเพลงที่ LANDR มาสเตอร์มาจากปี 2023 แนวปฏิบัติเรื่องระดับความดังของ AES มาจากปี 2021 และการเปรียบเทียบมาสเตอริงระหว่างมนุษย์กับ AI ที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิซึ่งอ้างถึงในที่นี้มาจากปี 2022 ตัวเลขของ Grand View Research นำมาจากสรุปรายงานสาธารณะของบริษัท คาดว่าผลสำรวจรอบใหม่ของ Tracklib และ Ditto จะออกในปี 2026
อัปเดตล่าสุด: 3 ตุลาคม 2026 เราจะทบทวนและอัปเดตสรุปนี้ทุกไตรมาส และคาดว่าการอัปเดตครั้งถัดไปจะเกิดขึ้นเมื่อ Luminate เผยแพร่รายงานดนตรีสิ้นปี 2026