“Cha đẻ” ca khúc AI 16 triệu views tiết lộ cách thức tạo ra loạt bản hit

Không cần phòng thu hay ê-kíp sản xuất, nhiều ca khúc AI thể hiện vẫn đạt hàng triệu lượt xem. Người đứng sau một sản phẩm 16 triệu lượt xem tiết lộ công thức tạo bản hit (ca khúc nổi tiếng).

Sự bùng nổ của các ca khúc AI (trí tuệ nhân tạo) như: 50 năm về sau, Vạn lý sầu, Mưa chiều, Say một đời vì em, Mưa ướt lòng anh rồi… trong thời gian vừa qua đã tạo nên một làn gió mới trong đời sống âm nhạc Việt.

Chỉ trong thời gian ngắn, nhạc AI đã len lỏi vào đời sống tinh thần của nhiều khán – thính giả. Cùng với đó, dư luận cũng rộ lên những câu hỏi về xuất xứ, tính pháp lý cũng như lý do thành công của nhạc AI.

“Làm nhạc AI không “nhanh – dễ” như nhiều người lầm tưởng”

Những sản phẩm nhạc AI do anh Lê Huy và ê-kíp thực hiện thu hút hàng triệu lượt xem chỉ trong vòng vài tháng đăng tải trên nền tảng số (Ảnh: Chụp màn hình).

Chia sẻ với phóng viên Dân trí, Lê Huy – người đứng sau sản phẩm nhạc AI 50 năm về sau đạt hơn 16 triệu lượt xem – khẳng định rằng, bản thân anh đã có nhiều sản phẩm “triệu views (lượt xem)” nhưng vẫn chưa thể tìm ra một công thức chuẩn để tạo ra bản nhạc AI thành công.

Bởi theo anh Huy, việc sử dụng AI để làm nhạc cũng là dùng một công cụ, sản phẩm làm ra có chạm được tới cảm xúc, thị hiếu của công chúng hay không còn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố.

Dẫu vậy, qua kinh nghiệm làm việc, anh Huy có thể phân tích những điểm chung của các sản phẩm nhạc AI thành công về mặt lượt nghe trên các nền tảng số. Đó là: Giai điệu bắt tai, màu giọng khác biệt, khả năng xử lý quãng rộng mượt mà và đặc biệt là gây nên sự tò mò.

“AI có thể hát những nốt rất cao hoặc rất trầm một cách trơn tru, ít bị chênh phô, đôi khi vượt ngoài khả năng của ca sĩ thông thường, đồng thời có màu sắc giọng hát rất độc đáo, điều này tạo ra sự hấp dẫn với người nghe”, anh nói.

Anh Lê Huy cũng cho biết, sử dụng AI làm nhạc sẽ giúp kết hợp đa dạng nhạc cụ cùng cách hòa âm phối khí mới lạ, giúp mở ra những không gian âm thanh trước đây chỉ tồn tại ở mức ý tưởng của những người làm nhạc. Ngay cả những dòng nhạc kén người nghe như thính phòng cũng có thể được “làm mới” nhờ AI.

Trái với quan niệm phổ biến rằng nhạc AI có thể tạo ra chỉ trong vài cú nhấp chuột, Lê Huy cho biết quá trình sản xuất không nhanh và dễ như nhiều người lầm tưởng, thực tế phức tạp hơn nhiều.

“Tôi không chỉ nhập tên bài hát rồi để hệ thống xử lý. Tôi phải chọn bài, định hướng lại concept (bối cảnh, ý tưởng – PV) từ dòng nhạc, màu giọng, cảm xúc đến hòa âm phối khí. Sau đó là viết ra những câu lệnh chi tiết, chính xác để hướng dẫn AI thực hiện”, anh chia sẻ.

Theo anh, một sản phẩm AI cover thường mất hơn 1 ngày để hoàn thiện, thậm chí có bài kéo dài tới 3 ngày, tương đương quy trình sản xuất âm nhạc thông thường. Trong quá trình đó có thể phải làm đi làm lại nhiều lần để có được sản phẩm cuối và đôi khi vẫn phải chấp nhận những điểm chưa hoàn hảo như ý mình.

Nhược điểm lớn nhất của nhạc AI, theo Lê Huy, nằm ở việc lạm dụng công nghệ mà thiếu kiểm soát chất lượng. Các lỗi như phát âm chưa chuẩn, lệch nhịp, cảm xúc thiếu tự nhiên hay tạp âm vẫn xuất hiện nếu phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống. Do vậy, người làm nhạc dựa trên công cụ AI vẫn phải có nền tảng kiến thức và cảm thụ chân thực thì mới làm ra sản phẩm tốt.

“AI vẫn chỉ là công cụ. Yếu tố quyết định cuối cùng vẫn là con người, cách người làm nhạc sử dụng AI để hỗ trợ sáng tạo, chứ không phải thay thế hoàn toàn”, người sản xuất nhạc này khẳng định.

Lê Huy bắt đầu tìm hiểu AI từ cuối năm 2024 với các sản phẩm không lời, trước khi chính thức phát hành nhạc AI có lời vào cuối năm 2025, thời điểm thị trường âm nhạc bắt đầu bùng nổ nội dung này. Từ đó tới nay, anh đã có nhiều bài hát AI hút hàng triệu lượt xem trên các nền tảng số.

Phát Video

Bản nhạc AI “Xem như tôi từng cưới được cô ấy” hút 8 triệu lượt xem (Video: Nhân vật cung cấp).

Thị trường nhạc AI mở rộng nhanh nhưng cạnh tranh khốc liệt

Anh Lê Huy cho rằng, nhạc AI tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn phủ sóng rộng rãi, với chất lượng sản phẩm ngày càng được cải thiện. Tuy nhiên, chính sự phát triển nhanh này cũng kéo theo nhiều vấn đề. Cụ thể, AI đã làm giảm rào cản sản xuất âm nhạc, giảm sự đầu tư về nhạc cụ, máy móc, nhưng đồng thời đẩy mức độ cạnh tranh chuyên môn lên cao.

“Người làm nhạc buộc phải hiểu sâu về phối khí, thẩm mỹ âm thanh nếu muốn đi đường dài, cần phải định hướng phát triển như một nhà sản xuất âm nhạc thực thụ, với tư duy làm nhạc nhạy bén và dùng AI như công cụ hỗ trợ thì mới có thể tồn tại trên thị trường”, anh nói.

Tác giả của nhiều sản phẩm nhạc AI này cũng chỉ ra rằng, sự bùng nổ nội dung cũng khiến người nghe đối mặt với “bội thực” lựa chọn, trong đó không ít sản phẩm chất lượng thấp. Mặt khác, các nền tảng nhạc số cũng đang đưa vào áp dụng những chính sách kiểm soát chặt hơn đối với nội dung AI, nên theo anh Huy dự báo sẽ có sự ảnh hưởng đến cách nhạc AI được phân phối và phát triển trong thời gian tới.

Cùng nhận định về xu hướng phát triển của nhạc AI, nhạc sĩ Nguyễn Văn Chung đồng tình rằng, sự xuất hiện dày đặc của nhạc AI là xu hướng tất yếu trong thời đại công nghệ số. Trong khi đó, nhạc sĩ Nguyễn Ngọc Thiện cho rằng phần mềm AI mở ra hướng đi mới, hỗ trợ các nhạc sĩ.

Nhạc sĩ Nguyễn Ngọc Thiện cho biết, nếu sản xuất theo cách truyền thống, chi phí thu âm và tìm ca sĩ phù hợp khá tốn kém và mất thời gian. Thu âm một ca khúc tốn 6-10 triệu đồng, thu âm album 10 bài hát tốn 70-100 triệu đồng, chưa kể chi phí quay MV. Trong khi đó, với AI, nhà sản xuất có thể chủ động tạo giọng hát, thử nghiệm nhiều phiên bản và hoàn thiện sản phẩm với chi phí thấp hơn đáng kể.

Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến hiện trạng “người làm nhạc mất việc vì AI” đã bắt đầu xuất hiện.

Ở quy mô toàn cầu, báo cáo của Goldman Sachs (một trong những tổ chức đầu tư đa quốc gia lớn nhất thế giới) dự đoán doanh thu từ âm nhạc tạo bởi AI có thể đạt khoảng 4 tỷ USD vào năm 2030 – một con số chưa lớn nhưng cho thấy tốc độ tăng trưởng đáng kể.

Theo Billboard (tạp chí Mỹ chuyên đánh giá về âm nhạc), AI đang góp phần “dân chủ hóa” sáng tạo âm nhạc, khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một ca khúc trong thời gian ngắn mà không cần nền tảng chuyên môn sâu. Tuy nhiên, chính điều này cũng dẫn đến nguy cơ “lạm phát âm nhạc”, khi số lượng nội dung tăng nhanh hơn chất lượng.