자연어 프롬프트로 VST3·AU 플러그인 추출 지원
구글 랩스(Google Labs)는 2026년 10월 6일 공식 발표를 통해 자사의 AI 음악 창작 플랫폼인 ‘구글 플로우 뮤직(Google Flow Music)’ 내 스페이스(Spaces) 기능에 커스텀 플러그인 제작 및 익스포트 지원을 추가했다고 밝혔습니다. 이번 업데이트의 핵심은 프로그래밍 지식이 없는 창작자도 원하는 음색과 이펙터의 작동 방식을 자연어로 묘사하면 이를 실제 구동 가능한 오디오 도구로 빌드할 수 있는 점입니다.
제작된 결과물은 웹 플랫폼 내부에 머무르지 않고 디지털 오디오 워크스테이션(DAW) 표준 규격인 VST3 및 AU(Audio Unit) 포맷 파일로 직접 내보내기(Export)할 수 있습니다. 사용자는 다운로드한 파일을 에이블톤 라이브(Ableton Live)나 로직 프로(Logic Pro) 등 상용 시퀀서 환경에 직접 불러와 오디오 트랙에 이펙터나 가상 악기로 로드해 실무 작업에 투입할 수 있습니다.
리퓨전 인수부터 딥마인드 모델 결합까지의 기술적 배경
구글 플로우 뮤직의 근간은 2022년 오픈소스 음악 생성 프로젝트로 출발했던 ‘리퓨전(Riffusion)’입니다. 리퓨전은 2025년 ‘프로듀서AI(ProducerAI)’라는 상용 도구로 전환된 뒤, 2026년 2월 구글 랩스에 인수되었습니다. 이후 같은 해 4월 구글의 미디어 저작 도구 제품군인 ‘구글 플로우’에 통합되면서 현재의 명칭으로 전면 개편되었습니다.
플랫폼 내부의 오디오 생성 엔진으로는 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 리리아(Lyria) 3 Pro 및 Lyria 3.5 시리즈가 탑재되었으며, 사용자의 자연어 프롬프트를 해석하고 파라미터를 조율하는 에이전트 인터페이스에는 제미나이(Gemini) 모델이 적용되었습니다. 또한 AI가 생성한 오디오 자산의 위변조 방지 및 출처 식별을 위해 비가청 디지털 워터마킹 기술인 ‘신스ID(SynthID)’가 오디오 파이프라인 전반에 삽입되어 있습니다.
아티스트 시연과 음악 제작 워크플로의 전환점
구글은 발표와 함께 그래미 수상 프로듀서 겸 송라이터 크리스 리딕-타인스(Khris Riddick-Tynes)와의 협업 사례를 공개했습니다. 그는 외부 녹음 소스의 음색과 보컬을 스튜디오급 톤으로 정돈해 주는 커스텀 플러그인 ‘No Chaser’를 스페이스 환경에서 설계하고 이를 자신의 DAW 작업에 직접 로드해 사용하는 모습을 시연했습니다.
이 협업은 기존 오디오 플러그인 시장의 공급 생태계와 제작 파이프라인에 중대한 시사점을 던집니다. 과거 프로듀서들은 전문 개발사들이 완성해 판매하는 상용 플러그인의 한정된 프리셋에 의존하거나, C++ 기반의 오디오 프로그래밍을 학습하지 않고서는 자신만의 도구를 제작하기 어려웠습니다. 자연어 지시를 통해 개인 맞춤형 오디오 이펙터를 즉시 컴파일하고 호스트 DAW에 마운트할 수 있게 되면서, 사운드 디자인의 진입 장벽이 크게 낮아질 가능성이 열렸습니다.
서비스 접근 권한과 과금 체계
플러그인 생성 및 내보내기 기능은 공식 발표 시점인 2026년 10월 6일부터 즉각 활성화되어 배포되었습니다. 다만 모든 사용자가 제약 없이 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 만 18세 이상 연령 인증을 완료한 구글 계정 사용자에게만 접근 권한이 주어지며, 서비스 지원 대상 국가 및 지역에서만 접속이 허용됩니다.
기본적인 툴 제작과 테스트는 무료 계정에서도 가능하지만, 일일 생성 크레딧 한도가 부여되어 사용 빈도에 제한이 걸립니다. 또한 생성된 도구 및 소스를 상업적 음원 프로젝트에 활용하려면 구글 플로우 뮤직의 유료 구독 티어 또는 '구글 원 AI 프리미엄(Google One AI Premium)' 부가 혜택을 이용해야 라이선스 범위가 충족됩니다.
프로 스튜디오 도입을 가로막는 기술적 한계와 검증 과제
신기술의 편의성에도 불구하고 전문 오디오 엔지니어링 환경에서 상용 대체재로 안착하기에는 여러 기술적 불확실성이 존재합니다. 구글은 VST3와 AU 표준 포맷을 지원한다고 발표했으나, 애플 실리콘(Apple Silicon)과 인텔 x86 아키텍처, 윈도우와 맥OS 간 환경 차이에 따른 버퍼 사이즈 최적화 및 실시간 레이턴시(지연 시간) 관리 수준은 아직 독립적으로 측정된 바 없습니다. 라이브 레코딩이나 복잡한 믹싱 세션에서 버퍼 오버런이나 시스템 충돌이 발생할 위험이 배제되지 않았습니다.
또한 자연어 기반 알고리즘 합성은 전통적인 디지털 신호 처리(DSP) 엔지니어링 수준의 정밀한 위상(Phase) 일관성 보장이나 고조파 왜곡 제어를 담보하지 못합니다. 홍보 영상에서 주장된 '어디서 녹음하든 스튜디오 품질로 만들어준다'는 식의 표현은 아티스트의 주관적 체감에 기댄 측면이 크며, 열악한 녹음 소스를 무손실 복원할 수 있는 객관적 벤치마크는 부족합니다. 더불어 플러그인 바이너리가 JUCE나 Faust 등 어떤 프레임워크를 통해 컴파일되는지 구체적인 빌드 파이프라인과 계정별 다운로드 횟수 제한(Rate limit)이 공개되지 않아, 실무 엔지니어들은 상용 마스터링 프로젝트 도입에 신중한 태도를 취할 필요가 있습니다.
출처
Google Blog의 원출처와 본문에 표시한 참고자료를 바탕으로 한국어로 재구성했습니다. ‘ARCH.B 분석’은 자료를 읽고 덧붙인 편집 해석입니다.
Producers can now vibe code their own music production tools using Google Flow Music. (새 창)
