數十秒就能生成一段完整音樂，零基礎的人也能輕鬆發歌

AI音樂“狂飆”，行業正在遭遇怎樣的沖擊？

■AI正在淘汰的不是創作本身，而是低技術含量、可批量復制的工作，比如用於短視頻配樂、商業廣告等的功能性音樂

■在歌曲領域，真實的表達來自人類的情感與經歷。AI時常表現得循規蹈矩，而真人演繹時不免會有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鮮活的東西

■站在平台視角，AI也在不斷推動行業發展、優化行業生態，讓大量過去沒有專業音樂創作能力的人也能創作出還不錯的音樂，反推更多專業從業者去產出比AI創作更好的音樂作品和內容

AI音樂，正以驚人的速度涌入市場。數據顯示，2025年，僅Suno一個制作軟件，用戶每天生成的歌曲就超過700萬首，相當於兩周就能生成近億首歌曲，體量驚人。

創作的門檻正變得史無前例地低。不久前，谷歌在旗下億級用戶產品Gemini中上線音樂生成功能：一句話、一張照片，數十秒就能生成一段完整音樂。去年年底，騰訊音樂旗下的AI創作工具“VEMUS未音”正式發布，主打讓零基礎的人也能輕鬆發歌。

在這股AI音樂洪流中，大量歌曲被打上“AI感強”“粗糙”的標簽，但也有一批作品讓人真假難辨，甚至被認為比真人演繹更有味道。當人與AI的聽感邊界日漸模糊，音樂制作行業會遭遇怎樣的沖擊？

誰在被取代？

在傳統音樂創作鏈條上，生成式AI的沖擊並非“平均用力”。

首當其沖的，是那些為平台量產歌曲的作詞、編曲的工種。“Suno這些平台確實很厲害，比很多詞曲作者高效得多。”廣東某唱片公司的音樂制作人Rey說。他口中的Suno，是目前全球最火的AI音樂生成平台之一。用戶隻需輸入簡單的歌詞和風格提示，幾十秒就能生成一首包含人聲、旋律、編曲的完整歌曲。“我認識的一些詞曲作者，要不就回老家了，要不就改行學別的了。”

音樂制作人莫芷銘身邊也有人因此失業。他注意到這背后創作模式的變化——以前一個公司要制作10首歌，需要找5個編曲人，每人編兩首。現在，公司用Suno10分鐘就能生成10首，快速篩選出兩首有潛力的，再讓人去臨摹和精修。“本來5個人的活，現在兩個人就能干。”

但產業鏈並非全線遇冷，某些工種反而表現出一定的抗壓性。比如混音。這是將多軌音頻通過專業處理，融合成富有層次和空間感的最終成品的環節。“其實混音行情反而更好了，有些人甚至轉行去做了混音。”Rey解釋，由於AI混音技術不成熟，在詞曲價格普降的情況下，制作公司更願意在混音這個仍需人工精雕細琢的環節上投入更多。

混音為何能守住陣地？Cashmere Studios是一家位於上海靜安區的專業音頻制作工作室，主理人卡卡告訴記者，混音涉及極為主觀的感性判斷，難以被算法完全量化。“客戶找混音師，就像買衣服時找閨蜜參謀，需要的是帶有個人審美和情感導向的建議，而非標准化的技術輸出。”

從技術角度看，混音這個環節尚未出現強有力的AI工具，其核心在於數據壁壘。“很多歷史數據難以獲得，比如某些專業軟件的混音插件、硬件設備的具體操作參數，第三方很難批量採集，整個混音過程類似一個‘黑盒’。”卡卡解釋。也就是說，要訓練一個能媲美頂級混音師的AI，需要海量、高質量且開放的操作數據，目前很難實現。

採訪中，幾名音樂人對AI的共識是：它正在淘汰的不是創作本身，而是低技術含量、可批量復制的工作，比如用於短視頻配樂、商業廣告等的功能性音樂。按照AI目前的技術水平，生成的歌曲就像一張大眾臉，工整、合格，但缺少辨識度與靈魂。而市場對這部分內容的需求，正在被AI高效滿足。

卡卡說，最近兩年一些獨立音樂人的收入來源明顯減少。“因為和企業合作的商單少了，比如企業內部的活動歌曲制作，企業改為直接用AI軟件生成。”Cashmere Studios自身的業務結構也在發生變化，與影視、游戲公司的合作也有一定程度的收縮。“以前大多數公司會採買一些版權音樂，或找樂手合作來做演奏嘗試，現在越來越多公司直接借助AI找靈感、做小樣。”

資深玩家進化

技術躍遷的速度，決定著行業震蕩的程度。資深玩家正在進化。Suno V5付費使用的Suno Studio專業模式，能實現對生成歌曲的精細化調整。用戶能在不影響其他部分的情況下，重新生成歌曲的特定片段，無論是主歌、副歌還是橋段。同時，模型支持一鍵拆分最多12條原始音軌，可精准提取生成音頻中吉他、鼓、貝斯、合成器等多種樂器軌道。這大大方便了音樂工作者，無論是二次編曲，還是后期混音，都能直接應用，效率倍增。

更大的變量，在於平台方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini應用正式集成DeepMind旗下音樂生成模型Lyria 3。用戶可以“描述一個想法”，指定某種風格、情緒或節奏，模型就能自動生成歌曲﹔用戶也可以上傳照片或視頻，Lyria 3會通過分析畫面氛圍，創作出契合場景的配樂。所有生成的曲目都使用SynthID技術添加了不易察覺的水印，便於檢測AI創作內容。

谷歌之外，國內音樂平台也未缺席這場競賽。比如，QQ音樂內嵌“AI作歌”功能，用戶可搜索直達，提供“一句話”“填詞”“圖片”“哼唱”等生成方式。“這類用戶有自我表達的訴求，就像過去寫日記、拍照一樣，音樂也成了他們的一種記錄方式。”騰訊音樂VEMUS未音業務負責人Lillian說。

去年年底，騰訊音樂旗下AI創作工具“VEMUS未音”正式發布，定位與Suno形成微妙錯位——Suno逐漸向專業生產者傾斜，而VEMUS希望降低音樂創作門檻，讓更多人有機會用音樂進行自我表達。“很多用戶內心想寫歌，但不太會定義風格，就像現在很多人不太會問AI問題一樣。”Lillian說。為此，VEMUS給用戶做了更簡單的設計：用戶可以參考自己常聽的歌曲，讓模型從中提取風格靈感。系統會總結當前熱點的風格配方，一鍵調配，甚至可以通過對話的方式，聊著聊著就作出一首歌。

隨著AI工具的“狂飆”，有人被迫出局，也有人奮力追趕。莫芷銘將AI用作靈感催化劑，“如果自己要創作一首歌，能想到的元素肯定沒有AI多，速度也沒有AI快，那就讓它生成五六個版本，來刺激我的大腦。”而Rey選擇深入技術的腹地，研究如何“跑本地模型”。從電力系統專業出身，到轉行做音樂，再到如今研究代碼，他一直沒有停下。

重構收益規則

當AI生成的海量作品試圖流向市場換取回報時，它們會撞上一堵牆——一套尚未適配、仍在重構的收益規則。

曾經，AI音樂在國內平台基本處於零分成狀態。現實正在發生變化：部分平台已開始試水AI音樂商業分配。比如，網易雲音樂推出AI歌曲專屬激勵金活動，符合要求的AI作品可參與收益分配﹔抖音旗下汽水音樂則依托短視頻生態，為AI音樂提供播放收益與BGM使用分成。

即便如此，AI音樂的商業化仍面臨雙重困境：一是版權與收益規則不清，二是內容質量參差不齊。

業內人士解釋，現有的商業模式、合作協議、版權授權機制，都是基於傳統音樂創作模式建立的。AI音樂的出現，打破了這一體系。同時，內容質量也是繞不開的門檻。大量AI生成的歌曲仍帶有明顯的機器味，難以與真人作品競爭主流商業市場。

實際上，AI音樂能不能賺錢這個問題，不隻在於規則制定。莫芷銘提出疑問：“如果一首歌明顯是百分之百AI生成的，為什麼要分成？”

在海外，甚至有平台明確對AI音樂說“不”。今年1月，知名獨立音樂平台Bandcamp宣布，禁止AI生成的音樂上架，還規定“完全或主要由AI生成的音樂和音頻”不允許發布，任何使用AI工具模仿其他藝術家或風格的行為也被嚴格禁止。Bandcamp在聲明中強調，此舉是為了保護真實的人類創作者社群，讓樂迷能夠確信他們在平台上聽到的音樂“是由人類創作的”。

爭議之下，行業並未停下腳步。盡管AI音樂收益機制尚不成熟，仍有不少機構和創作者在持續布局AI音樂，部分作品進入熱門榜單，還有平台已經捧出了自己的AI音樂人。為什麼？

“這背后有幾個驅動因素。”Lillian分析，一是佔位，很多公司或個人認為AI音樂是未來方向，提前布局，嘗試跑出爆款﹔二是內容試驗，有些人用AI生成大量歌曲，測試用戶反饋，甚至有些作品質量不錯﹔三是自我表達，普通用戶用AI工具創作音樂，更多是情感記錄或社交分享，而非商業目的。

與此同時，AI音樂的普及也帶來“洗歌”“刷量”等濫用行為。對此，平台也在不斷升級技術能力，來識別和治理低質量、侵權內容。

“我們正在觀察用戶的選擇和行業的發展。如果AI音樂足夠優質，能夠被用戶喜愛，它自然會進入榜單。未來，我們也可能為AI音樂設立專屬榜單，甚至探索新的廣告模式、商業化路徑。”Lillian說。

回歸人的價值

這場AI對音樂行業的重塑，正觸及一個更深層的結構性問題——職業階梯的斷裂。

卡卡觀察到：“AI可能會導致嚴重的人才斷檔。”過去，音樂人可以從接小型項目、寫定制化的商業歌曲起步，慢慢積累經驗爬升到金字塔頂端。但現在，這些“練手級”的機會正在被AI生成的音樂大規模蠶食。“成為專家的那條路徑變窄了，很多人開始考慮轉行，或者加入AI音樂制作的大軍。”

這意味著，未來的音樂行業可能呈現出啞鈴型結構——一端是擁有個人IP和不可替代審美的少數人，另一端是使用AI工具批量生產的人，而中間層的生存空間正被急劇壓縮。站在平台視角，Lillian則認為，AI在不斷推動行業發展、優化行業生態，讓大量過去沒有專業音樂創作能力的人也能創作出還不錯的音樂，也反推更多專業從業者去產出比AI創作更好的音樂作品和內容。

這兩種觀察並非矛盾，而是同一枚硬幣的兩面：傳統的職業中間層或許在縮小，但一個由AI賦能的新手和跨界者構成的大眾創作中間層正在出現。這背后，指向專業從業者角色的深刻遷移——從“如何做”的執行者，被推向“做什麼、為什麼做”的決策者。審美、情感和獨立品格，正在成為更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投資人納瓦爾在一檔播客中所言，AI沒有肉身，沒有欲望，沒有生存本能，本質上依然是“人類知識壓縮機和模仿者”。

“在歌曲領域，真實的表達來自人類的情感與經歷。AI時常表現得循規蹈矩，而真人演繹時不免會有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鮮活的東西。”卡卡說。

一個明顯的趨勢是，越強調人的連接性的工種，抗風險能力越強。

身兼多職的音樂人莫芷銘在採訪中展現得很從容，他的主要精力放在需要深度溝通的專輯制作和藝人演唱會演出上，這類工作高度依賴個性化溝通。“藝人有明確的表達意圖，音樂需要與現場的視頻、燈光、特效以及很多工種緊密協作。像Suno這類工具，目前還處理不了如此細致、綜合的創作需求。”

卡卡決定將工作室的未來方向錨定在“人與人的深度交流”上，計劃打造更大的公共活動空間。“當套路化音樂充斥市場，人們過度沉浸在虛擬世界中，‘物極必反’的規律將會生效。”他依然希望，大家能回歸真實的、面對面的線下溝通。

（來源：解放日報 記者 束涵 見習記者 余敏之）