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AI音乐“狂飙”，行业正在遭遇怎样的冲击？

　　■AI正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐

　　■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

　　■站在平台视角，AI也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，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

　　记者 束涵 见习记者 余敏之

　　AI音乐，正以惊人的速度涌入市场。数据显示，2025年，仅Suno一个制作软件，用户每天生成的歌曲就超过700万首，相当于两周就能生成近亿首歌曲，体量惊人。

　　创作的门槛正变得史无前例地低。不久前，谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能：一句话、一张照片，数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底，腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，主打让零基础的人也能轻松发歌。

　　在这股AI音乐洪流中，大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签，但也有一批作品让人真假难辨，甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊，音乐制作行业会遭遇怎样的冲击？

　　谁在被取代？

　　在传统音乐创作链条上，生成式AI的冲击并非“平均用力”。

　　首当其冲的，是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害，比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno，是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示，几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者，要不就回老家了，要不就改行学别的了。”

　　音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌，需要找5个编曲人，每人编两首。现在，公司用Suno10分钟就能生成10首，快速筛选出两首有潜力的，再让人去临摹和精修。“本来5个人的活，现在两个人就能干。”

　　但产业链并非全线遇冷，某些工种反而表现出一定的抗压性。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。“其实混音行情反而更好了，有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释，由于AI混音技术不成熟，在词曲价格普降的情况下，制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。

　　混音为何能守住阵地？Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室，主理人卡卡告诉记者，混音涉及极为主观的感性判断，难以被算法完全量化。“客户找混音师，就像买衣服时找闺蜜参谋，需要的是带有个人审美和情感导向的建议，而非标准化的技术输出。”

　　从技术角度看，混音这个环节尚未出现强有力的AI工具，其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得，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，整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说，要训练一个能媲美顶级混音师的AI，需要海量、高质量且开放的操作数据，目前很难实现。

　　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，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平，生成的歌曲就像一张大众脸，工整、合格，但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求，正在被AI高效满足。

　　卡卡说，最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了，比如企业内部的活动歌曲制作，企业改为直接用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。“以前大多数公司会采买一些版权音乐，或找乐手合作来做演奏尝试，现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”

　　资深玩家进化

　　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。

　　重构收益规则

　　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。

　　回归人的价值

　　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。

　　《解放日报》（2026-03-24 05版）

[ 责编：张晓荣 ] 阅读剩余全文（）

美媒盘点现役球商最高的10位NBA球员：东契奇排库里之后 老詹第二

篮球智商对球员们在生涯取得成功发挥着关键作用，这关系到球员能否在比赛里把握住转瞬即逝的机会，能否尽可能重复的理解庞杂的战术，能否在对的时间前往恰当的位置，让自己能更有效的帮助球队，拉里-伯德，“魔术师”约翰逊，乔丹等超巨都是高球商代表，现役球员中球商最高的10人都是谁呢？美媒《Fadeaway world》对此进行盘点，下面来看看都有谁上榜了！

第十名：坎宁安

活塞近年来逐渐从鱼腩球队的行列当中摆脱出来，成为联盟劲旅这一过程，和坎宁安的成长基本是同步的，坎宁安是活塞在比赛当中的场上“大脑”，作为1米98的大个控卫，坎宁安的传球视野和组织串联，对进攻节奏的把控都相当不错，上赛季场均23.9分9.9助攻，场均助攻高居联盟第二，上赛季的坎宁安已经带活塞打到了东部第一，自己入选最佳阵容一阵，24岁的他已经达到了如此高度。

第九名：巴特勒

要说比赛里速度最快，投篮最准的球员，往往不是巴特勒，但他总是能以尤其聪明的方式打球，这也是巴特勒能从首轮末的新秀打成最快进步球员，成长为全明星和最佳阵容成员的关键，巴特勒的高球商让他在攻防两端都能够自如的发挥。

即便身边站着的是罗斯，恩比德等大牌球星，巴特勒也总能找到合适的方式帮助球队，空切，无球走位，挡拆，篮板卡位等等。防守端预判对手传球的球路，进攻端捕捉对手重心变化，还有对队友落位位置的敏锐感觉，效力热火和一帮低顺位球员，甚至落选秀一起“黑八”，一起打进总决赛，常年场均20+5+5左右的数据表现，巴特勒的高球商都发挥了至关重要的作用。

第八名：东契奇

东契奇是NBA比较经典的一类更多用球商取胜，而非过度依赖身体天赋的球员，要说像巅峰期威少那样强行突破，用速度甩开对手后取分，又或是像锡安那样利用对抗方面的优势“碾着”对手强起扣篮得分，都不是东契奇的风格，但他确实能在进攻端轻松取分，已经拿了两次得分王。

细致入微的进攻技巧运用，多变的运球节奏，宽阔的球场视野和出色的传球能力，这些让东契奇在一个进攻回合里有太多许多对位防守者需要考虑如何应对的处理球方式，有待提升的防守和对裁判的抱怨同样是东契奇比赛内容的一部分，但这些都无法掩盖他顶尖的球商和在进攻端的才华横溢。

第七名：库里

库里的三分投射能力是历史级的，这点他早在十年前就证明过了，他也不仅仅是个三分手，传球和策应能力有很长时间都是被低估的。科尔接过勇士教鞭后，球队的战术得到了不小的丰富，而在这样的情况下，库里能够打得如鱼得水，并且运用众多复杂的战术跑位给自己，给队友创造优势，不吝在比赛中频繁跑位，即便有很长时间都并非自己持球，此前2016年帮骑士夺冠的防守悍将德拉维多瓦回忆曾经在总决赛上对位库里的经历，还表示当初自己曾防后者防到全身抽筋。

库里在生涯的第17个年头依然能够打出场均26.6分4.7助攻的表现，三分命中率39.3%，来到生涯末期的他仍是联盟最聪明的球员之一。

第六名：追梦格林

要追梦格林打出相当突出的得分数据或许有点难为他了，但要让他帮球队取胜，追梦格林的方法太多了，球迷们能看到很多追梦格林在比赛中大喊大叫的镜头，他的脾气很爆，但同时，也能发现，追梦格林在防守端扮演着球队支柱的角色，帮勇士拿到4冠的过程中，追梦格林坐镇内线，让勇士得以多年都打出联盟顶尖的防守表现，他也不仅仅是自己完成防守任务就完事了，还兼顾着指挥队友轮转的任务，进攻端追梦格林的串联是库里和曾经的克莱跑位不会白忙活的关键，追梦格林有多个赛季都是勇士的队内助攻王，最多的一个赛季场均送出8.9助攻。

第五名：字母哥

联盟不乏拥有出色身体天赋，却在比赛中常常出现不明所以的操作的球员，不少球迷将这类球员称作“头以下全顶配”，显然字母哥不属于这类球员，他一个15号秀打成最快进步球员，还有两连MVP，单赛季包揽MVP和DPOY的成就，成为贾巴尔之后首位帮雄鹿完成夺冠的球员。

2018-19赛季以来，字母哥有7个赛季在MVP最终评选中排联盟前四，这期间DPOY最终评选也都保持在前十，字母哥用出色的球商让自己的身体天赋也能够尽可能得到充分的发挥，他是2米10以上球员中运控技术相当出色的存在，空切，对快攻机会的把握也都尤其亮眼，防守端的覆盖面积巨大，这不仅仅是身高臂长就能做到的，字母哥的比赛阅读能力发挥着重要作用。

第四名：亚历山大

如今NBA的比赛环境当中，快节奏的攻防是大量比赛里的常态，而在亚历山大的比赛内容中，我们常常能看到他耐心的调整节奏，拆解对方的防守，持球进攻过程中对运球节奏变化的掌控力卓越，同时也尤为擅长判断对位防守人的重心变化，亚历山大也已然两次斩获MVP，连续4年入选最佳阵容一阵，并且连续4个赛季场均得分30+，投篮命中率50%+，是NBA乔丹之后首位能有如此表现的后卫。

第三名：布伦森

上赛季打完，再谈论布伦森，要加上的前缀可以是冠军控卫了，作为一个身高1米88的后场球员，布伦森在比赛中很难在身体天赋上取得优势，这也正意味着他需要通过预判，技巧取胜，布伦森的进攻技巧库当中的内容可谓无比丰富，甚至能从他的比赛中看到奥拉朱旺这般老派内线用的进攻步伐，常常能找到让防守者“不舒服”的方式，布伦森还是少见的季后赛“升档”的球员，2021-22赛季以来布伦森的季后赛场均得分都要比常规赛更高，上赛季场均28.4分，季后赛联盟第一。

第二名：詹姆斯

很难说当初被认为以“乔丹+‘魔术师’约翰逊”模板的詹姆斯球商不是他的优势，在联盟中征战23年之后，詹姆斯对NBA的比赛理解程度或许都超过了联盟中绝大多数的教练，一路走来，詹姆斯的常规赛场均数据从来都在20+5+5以上，这样许多球员终其生涯都难以达成一次的数据，詹姆斯23年来打出的表现就是如此，而且他是场上五个位置都打过的存在，得分王，助攻王都拿过，拥有4个MVP，比赛阅读能力，对战术的理解程度都是历史级的，至于詹姆斯在现役球员球商排行榜上排在第二，美媒《Fadeaway world》表示，这只是因为他不是巅峰期。

第一名：约基奇

一个2米11的中锋球员，在组织串联，得分，篮板拼抢等众多维度给球队提供巨大的帮助，拔高球队上限，在比赛中打出统治力，这在NBA漫长的发展过程中都显得无比罕见，约基奇做到了，对他来说拿三双显得无比轻松，14分33秒就能打出三双，过去两个赛季也都有场均三双的表现，上赛季包揽篮板王和助攻王的同时还有场均27.7分，约基奇有能力在比赛中狂砍40分，50分，但他也很乐意减少出手，让队友获得更好的机会，超高的球商让约基奇能平衡这些，从对比赛的洞察力，效率，比赛影响力等众多方面来看，约基奇都是无比出众的。

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