AI音乐浪潮来袭：行业格局如何重塑？

■AI正在取代的并非创作本身，而是技术门槛较低、可规模化生产的任务，例如短视频配乐、商业广告等功能性音乐

■在音乐创作中，真挚的情感与独特经历才是人类表达的根基。AI往往显得墨守成规，而真人演绎时偶尔流露的瑕疵——恰恰是最具生命力的部分

■从平台角度审视，AI持续推动行业进步、完善生态体系，使众多缺乏专业音乐创作背景的人也能产出水准以上的作品，反向激励专业创作者不断提升，产出超越AI水平的佳作

AI音乐正以惊人态势涌入市场。统计表明，2025年，仅Suno这一创作工具，用户每日生成的歌曲数量就突破700万首，相当于两周内产出近亿首歌曲，规模相当可观。

创作的门槛正以前所未有的速度降低。前不久，谷歌在其拥有数亿用户的产品Gemini中推出了音乐生成功能：仅需一句话、一张图片，数十秒便能输出一段完整音乐。去年末，腾讯音乐旗下的AI创作平台"VEMUS未音"正式亮相，核心定位是让零基础用户也能轻松创作歌曲。

在这波AI音乐浪潮中，众多作品被打上"AI痕迹明显""制作粗糙"的印记，但也不乏一些令人难辨真伪的佳作，甚至在某些人看来比真人演绎更具韵味。当人类与AI的听觉体验日益趋同，音乐制作行业将面临怎样的冲击？

在传统音乐创作产业链条上，生成式AI的影响并非"均衡分布"。

首当其冲的，是那些为平台批量生产歌曲的作词、编曲岗位。"Suno这类平台确实非同凡响，效率远超许多词曲作者。"广东某唱片公司的音乐制作人Rey表示。他提到的Suno，是目前全球最热门的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简短的歌词和风格提示，几十秒就能生成一首涵盖人声、旋律、编曲的完整歌曲。"我认识的一些词曲作者，有的返乡了，有的转行学其他技能了。"

音乐制作人莫芷铭身旁也有人因此失业。他洞察到这背后创作模式的转变——以往一个公司要制作10首歌，需要5位编曲师，每人负责两首。如今，公司用Suno10分钟就能生成10首，快速筛选出两首有潜力的，再让人进行模仿和完善。"原本5个人的工作量，现在两个人就能完成。"

但产业链并非全面遇冷，部分工种反而展现出一定的韧性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理，融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。"实际上混音市场反而更活跃了，有些人甚至转行去做混音。"Rey解释说，由于AI混音技术尚不成熟，在词曲价格普遍下滑的背景下，制作公司更愿意在仍需人工精雕细琢的混音环节加大投入。

混音为何能坚守阵地？Cashmere Studios是一家坐落于上海静安区的专业音频制作工作室，主理人卡卡指出，混音涉及极度主观的感性判断，难以被算法完全量化。"客户寻找混音师，犹如买衣服时请教闺蜜，需要的是带有个人审美和情感倾向的建议，而非标准化的技术输出。"

从技术层面分析，混音环节尚未出现强有力的AI工具，其核心障碍在于数据壁垒。"大量历史数据难以获取，比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数，第三方很难批量采集，整个混音过程类似于一个'黑箱'。"卡卡解释。也就是说，要训练一个能比肩顶级混音师的AI，需要海量、高质量且开放的操作数据，目前难以实现。

采访中，几名音乐人对AI的共识是：它正在淘汰的不是创作本身，而是技术含量较低、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等功能性音乐。按照AI当前的技术水平，生成的歌曲如同大众脸谱，工整、合格，但缺乏辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求，正在被AI高效满足。

卡卡表示，近两年一些独立音乐人的收入来源明显缩水。"因为与企业合作的商单减少了，比如企业内部活动歌曲制作，企业改为直接使用AI软件生成。"Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化，与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。"以往大多数公司会采购一些版权音乐，或找乐手合作进行演奏尝试，现在越来越多公司直接借助AI寻找灵感、制作小样。"

技术跃迁的速度，决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式，能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下，重新生成歌曲的特定片段，无论是主歌、副歌还是桥段。同时，模型支持一键拆分最多12条原始音轨，可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者，无论是二次编曲，还是后期混音，都能直接应用，效率倍增。

更大的变量，在于平台方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以"描述一个想法"，指定某种风格、情绪或节奏，模型就能自动生成歌曲；用户也可以上传照片或视频，Lyria 3会通过分析画面氛围，创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印，便于检测AI创作内容。

谷歌之外，国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如，QQ音乐内嵌"AI作歌"功能，用户可搜索直达，提供"一句话""填词""图片""哼唱"等生成方式。"这类用户有自我表达的诉求，就像过去写日记、拍照一样，音乐也成了他们的一种记录方式。"腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。

去年年底，腾讯音乐旗下AI创作工具"VEMUS未音"正式发布，定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜，而VEMUS希望降低音乐创作门槛，让更多人有机会用音乐进行自我表达。"很多用户内心想写歌，但不太会定义风格，就像现在很多人不太会问AI问题一样。"Lillian说。为此，VEMUS给用户做了更简单的设计：用户可以参考自己常听的歌曲，让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方，一键调配，甚至可以通过对话的方式，聊着聊着就作出一首歌。

随着AI工具的"狂飙"，有人被迫出局，也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂，"如果自己要创作一首歌，能想到的元素肯定没有AI多，速度也没有AI快，那就让它生成五六个版本，来刺激我的大脑。"而Rey选择深入技术的腹地，研究如何"跑本地模型"。从电力系统专业出身，到转行做音乐，再到如今研究代码，他一直没有停下。

当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时，它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。

曾经，AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化：部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如，网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动，符合要求的AI作品可参与收益分配；抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态，为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。

即便如此，AI音乐的商业化仍面临双重困境：一是版权与收益规则不清，二是内容质量参差不齐。

业内人士解释，现有的商业模式、合作协议、版权授权机制，都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现，打破了这一体系。同时，内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味，难以与真人作品竞争主流商业市场。

实际上，AI音乐能不能赚钱这个问题，不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问："如果一首歌明显是百分之百AI生成的，为什么要分成？"

在海外，甚至有平台明确对AI音乐说"不"。今年1月，知名独立音乐平台Bandcamp宣布，禁止AI生成的音乐上架，还规定"完全或主要由AI生成的音乐和音频"不允许发布，任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调，此举是为了保护真实的人类创作者社群，让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐"是由人类创作的"。

争议之下，行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟，仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐，部分作品进入热门榜单，还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么？

"这背后有几个驱动因素。"Lillian分析，一是占位，很多公司或个人认为AI音乐是未来方向，提前布局，尝试跑出爆款；二是内容试验，有些人用AI生成大量歌曲，测试用户反馈，甚至有些作品质量不错；三是自我表达，普通用户用AI工具创作音乐，更多是情感记录或社交分享，而非商业目的。

与此同时，AI音乐的普及也带来"洗歌""刷量"等滥用行为。对此，平台也在不断升级技术能力，来识别和治理低质量、侵权内容。

"我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质，能够被用户喜爱，它自然会进入榜单。未来，我们也可能为AI音乐设立专属榜单，甚至探索新的广告模式、商业化路径。"Lillian说。

这场AI对音乐行业的重塑，正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。

卡卡观察到："AI可能会导致严重的人才断档。"过去，音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步，慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在，这些"练手级"的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。"成为专家的那条路径变窄了，很多人开始考虑转行，或者加入AI音乐制作的大军。"

这意味着，未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人，另一端是使用AI工具批量生产的人，而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角，Lillian则认为，AI在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。

这两种观察并非矛盾，而是同一枚硬币的两面：传统的职业中间层或许在缩小，但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后，指向专业从业者角色的深刻迁移——从"如何做"的执行者，被推向"做什么、为什么做"的决策者。审美、情感和独立品格，正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言，AI没有肉身，没有欲望，没有生存本能，本质上依然是"人类知识压缩机和模仿者"。

"在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西。"卡卡说。

一个明显的趋势是，越强调人的连接性的工种，抗风险能力越强。

身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容，他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上，这类工作高度依赖个性化沟通。"艺人有明确的表达意图，音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具，目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。"

卡卡决定将工作室的未来方向锚定在"人与人的深度交流"上，计划打造更大的公共活动空间。"当套路化音乐充斥市场，人们过度沉浸在虚拟世界中，'物极必反'的规律将会生效。"他依然希望，大家能回归真实的、面对面的线下沟通。（记者 束涵 见习记者 余敏之）