Katalogi piosenek są dziś niemal identyczne na każdej platformie streamingowej. Spotify, Apple Music, Amazon Music i YouTube Music oferują w zasadzie ten sam zestaw nagrań – i wszyscy doskonale o tym wiedzą. Dlatego prawdziwa bitwa przeniosła się gdzie indziej: w algorytmy, personalizację i sztuczną inteligencję, która ma sprawić, że słuchacz zostanie właśnie tu, a nie przejdzie do konkurencji.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
ChatGPT w Spotify, czyli „powiedz mi, czego chcesz”
Spotify uruchomił właśnie integrację z ChatGPT, która pozwala użytkownikom połączyć swoje konto bezpośrednio z chatbotem OpenAI. Działanie jest proste: pytasz ChatGPT o muzykę według nastroju, gatunku, tematu, artysty – wyniki pojawiają się w oknie czatu i od razu otwierają się w aplikacji Spotify do odtwarzania. Możesz doprecyzowywać, zawężać, prosić o więcej. Żadnego klikania „lubię to” albo „nie lubię”.
Według rzecznika Spotify, prompty to „okazja do odkrycia nowych utworów lub powrotu do starych ulubionych, albo do wzbogacenia rozmowy w ChatGPT ścieżką dźwiękową pasującą do danego momentu.”
Integracja jest opcjonalna. Spotify zaznacza też wyraźnie, że nie będzie udostępniać treści muzycznych ani podcastów OpenAI do celów treningowych. Biorąc pod uwagę napięcia wokół AI i praw autorskich w branży muzycznej – to istotna deklaracja.
Równolegle Spotify uruchomił funkcję „Prompted Playlists” wewnątrz samej aplikacji. Jej co-CEO Alex Norström nazwał ją na ostatnim earnings callu „Deep Research mode Spotify”:
„If iDJ is the chat interface to Spotify, where you can talk casually, Prompted Playlists is the Deep Research mode of Spotify. It lets you describe and set rules for your own personalized playlists — literally writing your own algorithm. There’s nothing else like it.”
Interaktywny DJ (iDJ), który Spotify wprowadził w 2023 roku, ma już około 90 milionów użytkowników i zebrał ponad cztery miliardy godzin czasu spędzonego w aplikacji. Norström mówi, że Prompted Playlists „od razu podchwyciły power users.”
Rywale też nie stoją w miejscu
Apple Music testuje funkcję „Playlist Playground” – działającą na podobnej zasadzie, czat z AI, który pozwala doprecyzowywać rekomendacje. Do tego Apple wypuściło AutoMix, który analizuje piosenki i automatycznie je ze sobą skleja – dopasowując tempo, eliminując ciszę między utworami, dodając crossfade’y. Dołożono też tłumaczenie tekstów i podpowiedzi wymowy w obcych językach.
Amazon Music od połowy 2024 roku oferuje Maestro – playlisty generowane z opisu tekstowego lub nawet emoji. Wciąż beta.
Platformy wyglądają coraz bardziej podobnie. Różnica polega na tym, kto szybciej i lepiej wdroży te narzędzia w codzienne użycie.
Spotify jako Google wśród serwisów muzycznych
Michael Pachter z Wedbush Securities trafnie diagnozuje sytuację:
„The catalogs at Amazon, Apple and YouTube are similar — nearly identical songs — to Spotify, just like Bing and Edge are nearly identical to Google.”
I dodaje: „Google managed to widen its moat by offering a number of features that make the service stickier, including remembering my credit card and password info. I can’t even conceive of switching from Google Search, and I think that is what Spotify is trying to establish.”
Logika jest przekonująca. Użytkownik, który przez lata budował playlisty, uczył algorytm swoich gustów i podłączył Spotify do samochodu, głośnika, zegarka i teraz ChatGPT, nie zmieni platformy bez bardzo poważnego powodu. Każda nowa integracja – a Spotify łączy się już z ponad 2000 typami urządzeń – podnosi ten próg.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Porównanie do Google jest celne, ale niesie też ze sobą pewne ostrzeżenie. Google Search rzeczywiście jest dziś prawie niewymienny – i właśnie dlatego pojawiły się pytania o monopol, o bańki informacyjne, o to, czy algorytm służy nam czy nam zarządza. Spotify buduje dokładnie taki sam typ uzależnienia. Z perspektywy użytkownika to wygoda i lepsza personalizacja. Z perspektywy szerszej – oddajemy coraz więcej kontroli nad tym, czego słuchamy, platformie, której biznesowym interesem jest maksymalizacja czasu spędzonego w aplikacji, niekoniecznie jakości naszych doświadczeń muzycznych. Czy AI naprawdę odkryje przede mną muzykę, której sam bym nie znalazł? Albo po prostu sprawi, że będę słuchać więcej tego, co już lubię?
„Pasywni słuchacze wygrywają” – i to jest problem dla Spotify
Mark Mulligan z MIDiA Research studzi nieco entuzjazm. Jego zdaniem Spotify myli się, zakładając, że przyszłość streamingu należy do aktywnego, interaktywnego słuchanego.
„Streaming music consumption has bifurcated between passive and active,” mówi Mulligan. Ale nie chodzi o to, że słuchacze dzielą się na dwa obozy. Chodzi o to, że każdy z nas jest obu typem jednocześnie. „Even the most active music listeners spend more than half their time listening passively.”
Paradoks AI w streamingu jest więc taki: im lepiej algorytm nas poznaje, tym mniej musimy się angażować. Szczegółowy prompt to „lean forward” – ale po nim przychodzi godziny „lean back”. Agentic features mogą być tu kompromisem, jak mówi Mulligan: „a middle ground between passive and active listening.”
Pachter dodaje praktyczny przykład: klasyczny algorytm Spotify zakłada, że skoro lubisz Bon Jovi i Guns N’ Roses, to pewnie polubisz też Def Leppard. Ale może akurat nie. „With GPT, I could say 'no Def Leppard’ and my lists would be scrubbed of them.”
Siedem milionów piosenek dziennie – i to dopiero początek
W tle tej rywalizacji pojawia się pytanie egzystencjalne: co z samą muzyką?
Według raportu Rothschild & Co Redburn, platformy text-to-music, takie jak Suno, generują już około siedmiu milionów piosenek dziennie. To mniej więcej tyle, ile Spotify zebrał w swoim katalogu przez całe lata działalności – i powtarza się co dwa tygodnie. Analityk Ed Vyvyan użył słowa „deluge” – powódź. Trudno się nie zgodzić.
Co-CEO Spotify Gustav Söderström patrzy na to jednak inaczej. Nie boi się zalania katalogu AI-muzyką. Interesuje go coś innego – dane, których jeszcze nikt nie zebrał:
„We are building a dataset that never existed. We have had the song-to-song dataset, but no one had the language-to-song dataset.”
I wyjaśnia, dlaczego to nie jest problem, który da się rozwiązać przez LLM ściągający dane z Wikipedii:
„You cannot just have an LLM commoditize it as a fact. You actually need to have many, many hundreds of millions of listeners across the world’s markets constantly telling you what it means for that specific person.”
Workout music? Dla Amerykanina to hip hop. Dla Europejczyka – EDM. Dla Skandynawa – heavy metal albo nawet death metal. Żaden statyczny zbiór danych tego nie odwzoruje. Tylko ciągłe słuchanie setek milionów ludzi może.
Kto wygra tę wojnę?
Bank of America, który ma na akcjach Spotify rekomendację „buy”, napisał w lutowym raporcie po ostatnich wynikach:
„Spotify addressed this concern head-on, arguing that AI supports rather than undermines its strategic position. By leaning into personalization, product innovation, and scale advantages, Spotify appears positioned to use AI to strengthen its platform, though the pace of adoption and industry alignment will remain key variables.”
Akcje Spotify przez ostatni rok straciły prawie 20%. Ale od debiutu giełdowego w 2018 roku platforma radziła sobie bardzo dobrze. Pytanie, czy AI okaże się fosą ochronną, czy tylko kolejną funkcją, którą Apple skopiuje za sześć miesięcy.
Na razie wszyscy trzej wielcy gracze:
- Spotify – ChatGPT integration + Prompted Playlists + iDJ
- Apple Music – Playlist Playground + AutoMix + tłumaczenie tekstów
- Amazon Music – Maestro (beta)
Wyścig trwa. Katalogi są takie same. Algorytm – jeszcze nie.
