Engram за $675: нейросеть для генерации музыки превращает ошибки ИИ в звуки
Почему это важно Впервые аппаратный музыкальный инструмент использует «сломанные» галлюцинации (когда ИИ уверенно выдумывает то, чего не было) локальной…

Впервые аппаратный музыкальный инструмент использует «сломанные» галлюцинации (когда ИИ уверенно выдумывает то, чего не было) локальной нейросети не как баг, а как творческий приём, и делает это без подключения к интернету, на собственной модели, обученной только на лицензированных данных.
Стартап Thoughtful Things 11 июня 2025 года открыл на Kickstarter сбор средств на Engram, аппаратный семплер и грувбокс со встроенной нейросетью для генерации музыки, который превращает ошибки ИИ-модели в экспериментальные звуки.
Устройство не генерирует готовые треки по кнопке. Оно принимает входящий звук, пропускает его через локальную ИИ-модель и выдаёт искажённые, «галлюцинаторные» версии, пригодные для саунд-дизайна и электронной музыки. Основатель компании Эван Кинг называет Engram «полевым рекордером для латентного пространства», то есть инструментом, который записывает не реальный мир, а внутренний мир нейросети.
| Что | Когда | Кто выпустил | Цена |
|---|---|---|---|
| Engram, аппаратный семплер и грувбокс с локальной ИИ-моделью | Кампания на Kickstarter открыта (июнь 2025) | Thoughtful Things (основатель Эван Кинг) | От $675 на Kickstarter (розничная цена пока не объявлена, по данным кампании скидка составляет 30%, то есть розница ожидается в диапазоне $850–$900) |
Что умеет Engram и чем отличается от генераторов треков?
- Работает без интернета. Нейросеть запускается локально, прямо на устройстве. Никакого облака, никакой подписки, никакой зависимости от серверов.
- Собственная модель, обученная на лицензионных данных. Компания заявляет, что обучающие данные (датасеты, на которых модель училась) содержат только аудио с лицензией на коммерческое использование (CC-BY и аналогичные). Thoughtful Things подчёркивает: «Мы не обучали и никогда не будем обучать наши модели на некоммерческих, пиратских или иным образом украденных данных».
- Галлюцинации как инструмент. В отличие от Suno или других сервисов, цель Engram не «песня, готовая для радио», а экспериментальный звук. Вы подаёте голос или аудиосигнал, а устройство выдаёт нечто искажённое и непредсказуемое.
- Можно «сломать» модель вручную. Концепция вдохновлена circuit bending, практикой намеренного изменения электронных схем ради новых звуков. Engram позволяет вмешиваться в работу ИИ-модели и «ломать» её для получения уникальных результатов.
- Открытая прошивка. Компания планирует открыть прошивку (firmware), чтобы пользователи могли модифицировать устройство или загружать собственные модели.
Как попробовать?
- Перейдите на страницу кампании Engram на Kickstarter и оформите предзаказ. Начальный уровень поддержки, $675. Тираж ограничен.
- Дождитесь доставки (сроки указаны на странице кампании) и подключите к Engram любой аудиоисточник: микрофон, синтезатор, голос.
- Подавайте звук и экспериментируйте: устройство обработает сигнал через встроенную нейросеть и выдаст «галлюцинаторную» версию. В демо-видео Эван Кинг произносит слово «piano», и Engram генерирует глитчевый, отдалённо напоминающий фортепиано звук.
Есть ли аналоги в России?
Прямого российского аналога аппаратного ИИ-семплера на рынке нет. Для генерации музыки онлайн доступны облачные сервисы, но они решают другую задачу: создают готовые треки по текстовому промпту (описанию), а не искажают входящий звук через локальную модель.
Нейросеть для генерации музыки онлайн, например Suno или Udio, работает по принципу «напиши, что хочешь, получи песню». Engram устроен принципиально иначе: это физический инструмент для живого эксперимента, а не конвейер готовых композиций. Сравнивать их, примерно как сравнивать электрогитару с караоке-приложением.
Для тех, кто в России хочет экспериментировать с ИИ-обработкой звука на своём компьютере, существуют открытые модели (опенсорс) для аудио, но они требуют технической подготовки и не упакованы в готовое устройство.
Engram, редкий случай, когда нейросеть для генерации музыки используется не ради «красивого результата», а ради непредсказуемости. По моим наблюдениям, именно такие инструменты чаще всего находят аудиторию среди экспериментальных музыкантов и саунд-дизайнеров, людей, которым нужен не хит, а фактура.
Три вещи, которые мне нравятся: модель работает локально и без интернета, обучающие данные лицензионно чистые (редкость для музыкальных ИИ-проектов), и прошивку обещают открыть.
Оговорка: $675 за Kickstarter-проект, это риск. Устройство ещё не в серийном производстве, розничная цена не подтверждена, а доставка в Россию потребует решения логистических вопросов самостоятельно.
Что сделать автору сегодня. Если вы делаете подкасты, пишете музыку для видео на Дзене или экспериментируете со звуком, оцените демо-видео на странице кампании. Для авторов, которым нужен просто фоновый трек, Engram избыточен: проще взять облачный генератор. А вот для тех, кто ищет уникальное звучание и готов вложиться, это рабочий инструмент с прозрачной этикой.
Частые вопросы
Engram генерирует готовые песни?
Нет. Это не «Suno в коробке». Engram принимает входящий звук и пропускает его через локальную нейросеть, выдавая искажённые, экспериментальные версии. Готовых треков по текстовому описанию он не создаёт.
Нужен ли интернет для работы?
Нет. ИИ-модель работает полностью на устройстве. Подключение к сети не требуется ни для генерации звука, ни для обновлений на этапе использования.
Можно ли загрузить свою модель?
Компания заявляет, что планирует открыть прошивку Engram. После этого пользователи смогут модифицировать устройство и загружать собственные модели. Точные сроки открытия прошивки Thoughtful Things пока не назвала.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

LLM применение на практике: графики, бюджет и отчёты без единой строчки кода
Большие языковые модели (LLM, от английского Large Language Model) давно вышли за рамки «поболтать с чат-ботом»: сегодня это рабочий инструмент для подсчёта…

Что такое ИИ-агент без контроля: боты OpenAI 16 000 раз атаковали сайт ООН сами
ИИ-агенты OpenAI сканировали статистический сайт Конференции ООН по торговле и развитию (UNCTAD) более 16 000 раз за три месяца, самостоятельно обходя…

Теория возможностей в машинном обучении: третья зона между «да» и «нет» снижает галлюцинации ИИ
Современные генеративные модели опираются на теорию вероятностей, но профессор Жереми Уссино из Наньянского технологического университета в Сингапуре…
Комментарии