인공지능(AI)이 등장하기 이전 음악 산업은 데모곡을 만드는 데에도 많은 시간과 비용이 소모됐다. 그러나 AI가 본격적으로 도입된 후 프롬프트 입력만으로 누구나 전문가에 버금가는 수준의 음악을 만들 수 있게 돼 이미 음악 산업에서 유용한 기술로 활용되고 있다.

다만 AI 작곡 음악은 누구나 쉽게 작곡할 수 있는 탓에 너무나 많은 AI 음악이 만들어지고 있어 오히려 AI 음악의 변별력을 떨어뜨리고 있다. 또한 AI 작곡 음악은 곡의 수준이 일정하지 않고, 작업 과정에서 점차 평균값에 가까워져 단순해지는 단점이 있다. 그래서 AI는 음악 작업에서 도구에 머물러 있으며, 작곡, 편곡, 작사, 녹음 등 전 과정에서 인간의 보완작업이 필요하다.

이러한 AI 작곡의 단점을 극복하기 위해 브이렉스는 AI 음악 평가 앱을 개발한 젬픽(Gempik)사와 공동으로 음악 생성에 특화된 RNN (Recurrent Neural Network) 모델을 활용해 음악 데이터 크롤링, 음악 분석, 음악 생성, 오디오 처리 및 편집 등의 효율을 극대화하고, 하이퍼 파라미터 튜닝으로 히트곡 패턴분석 엔진을 고도화한 프로토타입을 개발했다. 이 과정에 LLM (Large Language Model) API 와 RAG (Retrieval-Augmented Generation)를 사용해 개발비용과 기간을 획기적으로 절감했다.