알리바바, 음악 생성 AI 'HappyShrimp 1.0' 베타 출시: 프롬프트 하나로 완곡 생성

원하는 분위기의 음악을 한 곡 만들려면 화성학을 배우거나 값비싼 외주 비용을 들여야 했던 시절이 있었습니다. 이제 알리바바가 텍스트 한 줄로 완곡을 뽑아내는 생성 AI 경쟁에 뛰어들었습니다.

알리바바는 음악 생성 AI 모델 'HappyShrimp 1.0'을 공개하고 공식 웹사이트(happyshrimp.ai)를 통해 베타 테스트에 돌입했습니다. 텍스트 프롬프트 하나만 넣으면 멜로디와 편곡은 물론, 작사와 보컬 가창까지 포함된 완성형 트랙을 자동으로 제작해 줍니다.

알리바바는 발표와 동시에 중국 대형 레이블인 타이허 뮤직 그룹(Taihe Music Group)과 아티스트 공동 창작 및 콘텐츠 개발 협업을 체결했다고 밝혔습니다.

곡의 뼈대부터 먼저 짜는 생성 방식

HappyShrimp 1.0의 가장 큰 장점은 진입 장벽이 없다는 점입니다. 이용자가 전문적인 음악 지식을 갖추지 않아도 분위기나 스토리, 원하는 장르만 묘사하면 알아서 노래를 만들어 줍니다.

사용자가 직접 쓴 가사를 입력해 멜로디를 붙이게 할 수도 있고, 보컬을 제외한 인스트루멘탈(연주곡) 트랙만 따로 생성하는 것도 가능합니다.

지원하는 장르 폭도 넓습니다. 중국 전통 스타일(국풍)을 비롯해 팝, R&B/소울, 힙합, 록, 펑크, 일렉트로닉, 클래식, 재즈 등을 아우릅니다. 프롬프트 설정을 통해 특정 악기 구성, 보컬 스타일, 곡이 진행되는 동안의 에너지 변화 흐름까지 세밀하게 지정할 수 있습니다.

눈에 띄는 대목은 음악 생성 메커니즘입니다. 알리바바에 따르면 HappyShrimp는 오디오를 직접 렌더링하기 전, 곡의 구조와 리듬 전개, 화성 진행, 감정선과 가사의 의도를 먼저 설계합니다. 무작정 소리를 이어 붙이는 대신 인간 프로듀서처럼 곡의 뼈대를 잡고 살을 붙여 나가는 셈입니다.

이번 모델은 에디 우(Eddie Wu) 알리바바 그룹 CEO 직속으로 지난 3월 신설된 AI 사업 부서 Alibaba Token Hub에서 개발했습니다. 앞서 선보인 멀티모달 모델 HappyHorse와 월드 모델 HappyOyster에 이은 세 번째 시리즈입니다.

저작권 분쟁 의식해 레이블과 먼저 손잡아

현재 글로벌 AI 음악 시장은 Suno와 Udio가 주도하고 있습니다. Suno는 지난 6월 54억 달러의 기업가치를 인정받으며 4억 달러 이상을 유치했고, 이용자 수 1억 명을 넘겼습니다.

하지만 두 회사 모두 미국음반산업협회(RIAA)로부터 대규모 저작권 침해 소송을 당하며 법적 분쟁을 치렀습니다. 워너, 유니버설과는 합의에 이르렀지만 소니는 지난 7월 Udio를 상대로 3만여 곡에 대한 2차 소송을 제기하는 등 불씨가 여전합니다.

알리바바는 이 같은 위험을 의식해 출시 첫날부터 타이허 뮤직을 파트너로 내세웠습니다. 음원 라이선스 계약 여부까지 명확히 밝히지는 않았으나, 저작권 분쟁의 표적이 되는 상황을 피하려는 전략적 포석으로 풀이됩니다.

중국 내 경쟁도 이미 치열합니다. 쿤룬테크가 Mureka와 Melodio를 서비스 중이고, 바이트댄스도 모바일 제작 툴을 보유하고 있습니다. 텐센트 뮤직 역시 DeepSeek을 창작 툴에 연동해 QQ뮤직에 곧바로 배포할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 알리바바는 자체 칩과 클라우드, 초대형 파운데이션 모델 Qwen으로 이어지는 풀스택 인프라를 강점으로 내세우고 있습니다.

왜 중요한가

콘텐츠 크리에이터나 인디 게임 개발자에게는 외주 비용 없이 고품질 배경음악을 확보할 수 있는 매력적인 도구입니다. 특히 중국 전통 음악이나 동양적 정서가 들어간 트랙의 경우 서구권 중심의 Suno보다 자연스러운 결과물을 기대할 수 있어 테스트해 볼 가치가 충분합니다.

산업 측면에서는 AI 음악 생성이 단일 스타트업의 실험을 넘어 빅테크의 클라우드 핵심 서비스로 자리잡고 있음을 보여줍니다. 에디 우 CEO가 향후 5년간 클라우드·AI 매출 1000억 달러 달성을 공언한 만큼, 음악 생성 기술 역시 엔터테인먼트 B2B API 형태로 빠르게 상품화될 가능성이 큽니다.

알리바바가 첫날부터 음반사와 손을 잡고 들어온 방식은 매우 영리한 선택으로 평가할 수 있습니다. 서구권 선발주자들이 겪은 저작권 리스크를 반면교사 삼아, 창작 생태계와의 협업이라는 명분을 먼저 챙겼기 때문입니다.

다만 타이허 뮤직과의 협업이 실제 학습 데이터 라이선스를 어디까지 해결했는지는 여전히 명확하지 않습니다. 상업용 배포 과정에서 저작권 문제가 완전히 해소되지 않는다면, 전문 음악 제작 시장으로의 확장은 제한적일 수밖에 없습니다.