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設(shè)計：雍凱 仲昭宇

■AI正在淘汰的不是創(chuàng)作本身，而是低技術(shù)含量、可批量復(fù)制的工作，比如用于短視頻配樂、商業(yè)廣告等的功能性音樂

■在歌曲領(lǐng)域，真實的表達(dá)來自人類的情感與經(jīng)歷。AI時常表現(xiàn)得循規(guī)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

■站在平臺視角，AI也在不斷推動行業(yè)發(fā)展、優(yōu)化行業(yè)生態(tài)，讓大量過去沒有專業(yè)音樂創(chuàng)作能力的人也能創(chuàng)作出還不錯的音樂，反推更多專業(yè)從業(yè)者去產(chǎn)出比AI創(chuàng)作更好的音樂作品和內(nèi)容

AI音樂，正以驚人的速度涌入市場。數(shù)據(jù)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(dāng)于兩周就能生成近億首歌曲，體量驚人。

創(chuàng)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(chǎn)品Gemini中上線音樂生成功能：一句話、一張照片，數(shù)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(chuàng)作工具“VEMUS未音”正式發(fā)布，主打讓零基礎(chǔ)的人也能輕松發(fā)歌。

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

誰在被取代？

在傳統(tǒng)音樂創(chuàng)作鏈條上，生成式AI的沖擊并非“平均用力”。

首當(dāng)其沖的，是那些為平臺量產(chǎn)歌曲的作詞、編曲的工種。“Suno這些平臺確實很厲害，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音樂生成平臺之一。用戶只需輸入簡單的歌詞和風(fēng)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(rèn)識的一些詞曲作者，要不就回老家了，要不就改行學(xué)別的了。”

音樂制作人莫芷銘身邊也有人因此失業(yè)。他注意到這背后創(chuàng)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(xiàn)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(xiàn)在兩個人就能干。”

但產(chǎn)業(yè)鏈并非全線遇冷，某些工種反而表現(xiàn)出一定的抗壓性。比如混音。這是將多軌音頻通過專業(yè)處理，融合成富有層次和空間感的最終成品的環(huán)節(jié)。“其實混音行情反而更好了，有些人甚至轉(zhuǎn)行去做了混音。”Rey解釋，由于AI混音技術(shù)不成熟，在詞曲價格普降的情況下，制作公司更愿意在混音這個仍需人工精雕細(xì)琢的環(huán)節(jié)上投入更多。

混音為何能守住陣地？Cashmere Studios是一家位于上海靜安區(qū)的專業(yè)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(dǎo)向的建議，而非標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)輸出。”

從技術(shù)角度看，混音這個環(huán)節(jié)尚未出現(xiàn)強有力的AI工具，其核心在于數(shù)據(jù)壁壘。“很多歷史數(shù)據(jù)難以獲得，比如某些專業(yè)軟件的混音插件、硬件設(shè)備的具體操作參數(shù)，第三方很難批量采集，整個混音過程類似一個‘黑盒’。”卡卡解釋。也就是說，要訓(xùn)練一個能媲美頂級混音師的AI，需要海量、高質(zhì)量且開放的操作數(shù)據(jù)，目前很難實現(xiàn)。

采訪中，幾名音樂人對AI的共識是：它正在淘汰的不是創(chuàng)作本身，而是低技術(shù)含量、可批量復(fù)制的工作，比如用于短視頻配樂、商業(yè)廣告等的功能性音樂。按照AI目前的技術(shù)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(nèi)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(yè)合作的商單少了，比如企業(yè)內(nèi)部的活動歌曲制作，企業(yè)改為直接用AI軟件生成。”Cashmere Studios自身的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)也在發(fā)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(shù)公司會采買一些版權(quán)音樂，或找樂手合作來做演奏嘗試，現(xiàn)在越來越多公司直接借助AI找靈感、做小樣。”

資深玩家進(jìn)化

技術(shù)躍遷的速度，決定著行業(yè)震蕩的程度。資深玩家正在進(jìn)化。Suno V5付費使用的Suno Studio專業(yè)模式，能實現(xiàn)對生成歌曲的精細(xì)化調(diào)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，可精準(zhǔn)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(yīng)用，效率倍增。

更大的變量，在于平臺方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini應(yīng)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(fēng)格、情緒或節(jié)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(chuàng)作出契合場景的配樂。所有生成的曲目都使用SynthID技術(shù)添加了不易察覺的水印，便于檢測AI創(chuàng)作內(nèi)容。

谷歌之外，國內(nèi)音樂平臺也未缺席這場競賽。比如，QQ音樂內(nèi)嵌“AI作歌”功能，用戶可搜索直達(dá)，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(dá)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(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Lillian說。

去年年底，騰訊音樂旗下AI創(chuàng)作工具“VEMUS未音”正式發(fā)布，定位與Suno形成微妙錯位——Suno逐漸向?qū)I(yè)生產(chǎn)者傾斜，而VEMUS希望降低音樂創(chuàng)作門檻，讓更多人有機會用音樂進(jìn)行自我表達(dá)。“很多用戶內(nèi)心想寫歌，但不太會定義風(fēng)格，就像現(xiàn)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(shè)計：用戶可以參考自己常聽的歌曲，讓模型從中提取風(fēng)格靈感。系統(tǒng)會總結(jié)當(dāng)前熱點的風(fēng)格配方，一鍵調(diào)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(chuàng)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(shù)的腹地，研究如何“跑本地模型”。從電力系統(tǒng)專業(yè)出身，到轉(zhuǎn)行做音樂，再到如今研究代碼，他一直沒有停下。

重構(gòu)收益規(guī)則

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

曾經(jīng)，AI音樂在國內(nèi)平臺基本處于零分成狀態(tài)。現(xiàn)實正在發(fā)生變化：部分平臺已開始試水AI音樂商業(yè)分配。比如，網(wǎng)易云音樂推出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(tài)，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(yè)化仍面臨雙重困境：一是版權(quán)與收益規(guī)則不清，二是內(nèi)容質(zhì)量參差不齊。

業(yè)內(nèi)人士解釋，現(xiàn)有的商業(yè)模式、合作協(xié)議、版權(quán)授權(quán)機制，都是基于傳統(tǒng)音樂創(chuàng)作模式建立的。AI音樂的出現(xiàn)，打破了這一體系。同時，內(nèi)容質(zhì)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(yè)市場。

實際上，AI音樂能不能賺錢這個問題，不只在于規(guī)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，為什么要分成？”

在海外，甚至有平臺明確對AI音樂說“不”。今年1月，知名獨立音樂平臺Bandcamp宣布，禁止AI生成的音樂上架，還規(guī)定“完全或主要由AI生成的音樂和音頻”不允許發(fā)布，任何使用AI工具模仿其他藝術(shù)家或風(fēng)格的行為也被嚴(yán)格禁止。Bandcamp在聲明中強調(diào)，此舉是為了保護(hù)真實的人類創(chuàng)作者社群，讓樂迷能夠確信他們在平臺上聽到的音樂“是由人類創(chuàng)作的”。

爭議之下，行業(yè)并未停下腳步。盡管AI音樂收益機制尚不成熟，仍有不少機構(gòu)和創(chuàng)作者在持續(xù)布局AI音樂，部分作品進(jìn)入熱門榜單，還有平臺已經(jīng)捧出了自己的AI音樂人。為什么？

“這背后有幾個驅(qū)動因素。”Lillian分析，一是占位，很多公司或個人認(rèn)為AI音樂是未來方向，提前布局，嘗試跑出爆款；二是內(nèi)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(zhì)量不錯；三是自我表達(dá)，普通用戶用AI工具創(chuàng)作音樂，更多是情感記錄或社交分享，而非商業(yè)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，平臺也在不斷升級技術(shù)能力，來識別和治理低質(zhì)量、侵權(quán)內(nèi)容。

“我們正在觀察用戶的選擇和行業(yè)的發(fā)展。如果AI音樂足夠優(yōu)質(zhì)，能夠被用戶喜愛，它自然會進(jìn)入榜單。未來，我們也可能為AI音樂設(shè)立專屬榜單，甚至探索新的廣告模式、商業(yè)化路徑。”Lillian說。

回歸人的價值

這場AI對音樂行業(yè)的重塑，正觸及一個更深層的結(jié)構(gòu)性問題——職業(yè)階梯的斷裂。

卡卡觀察到：“AI可能會導(dǎo)致嚴(yán)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(yè)歌曲起步，慢慢積累經(jīng)驗爬升到金字塔頂端。但現(xiàn)在，這些“練手級”的機會正在被AI生成的音樂大規(guī)模蠶食。“成為專家的那條路徑變窄了，很多人開始考慮轉(zhuǎn)行，或者加入AI音樂制作的大軍。”

這意味著，未來的音樂行業(yè)可能呈現(xiàn)出啞鈴型結(jié)構(gòu)——一端是擁有個人IP和不可替代審美的少數(shù)人，另一端是使用AI工具批量生產(chǎn)的人，而中間層的生存空間正被急劇壓縮。站在平臺視角，Lillian則認(rèn)為，AI在不斷推動行業(yè)發(fā)展、優(yōu)化行業(yè)生態(tài)，讓大量過去沒有專業(yè)音樂創(chuàng)作能力的人也能創(chuàng)作出還不錯的音樂，也反推更多專業(yè)從業(yè)者去產(chǎn)出比AI創(chuàng)作更好的音樂作品和內(nèi)容。

這兩種觀察并非矛盾，而是同一枚硬幣的兩面：傳統(tǒng)的職業(yè)中間層或許在縮小，但一個由AI賦能的新手和跨界者構(gòu)成的大眾創(chuàng)作中間層正在出現(xiàn)。這背后，指向?qū)I(yè)從業(yè)者角色的深刻遷移——從“如何做”的執(zhí)行者，被推向“做什么、為什么做”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(zhì)上依然是“人類知識壓縮機和模仿者”。

“在歌曲領(lǐng)域，真實的表達(dá)來自人類的情感與經(jīng)歷。AI時常表現(xiàn)得循規(guī)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(diào)人的連接性的工種，抗風(fēng)險能力越強。

身兼多職的音樂人莫芷銘在采訪中展現(xiàn)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(dá)意圖，音樂需要與現(xiàn)場的視頻、燈光、特效以及很多工種緊密協(xié)作。像Suno這類工具，目前還處理不了如此細(xì)致、綜合的創(chuàng)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(dāng)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(guī)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。（記者 束涵 見習(xí)記者 余敏之）