AI批量制造的“跳樓機”，快把音樂平臺沖爛了

音樂市場正在越來越快餐化，而 AI 正在加速這個進程，把它變成一種 “ 預制菜 ”。

去年，人工智能音樂和歌曲生成軟件 Suno V3 模型橫空出世，被稱為 “ 音樂界的ChatGPT ”。今年初，各種各樣的 “ AI 陶喆 ”、“ AI 孫燕姿 ” 在國內爆火，11 月，AI 歌曲《 Walk My Walk 》登頂公告牌（ Billboard ）鄉村數字單曲銷量榜，這首歌同時登頂 Spotify 美國 Viral 50 榜單，緊隨其后的是該創作者的另一首 AI 音樂《 Livin’ on Borrowed Time 》。

人們開始滿懷期待：AI 或許能批量復刻出 “ 周杰倫 ” “ 五月天 ” 般的樂壇頂流，重現華語樂壇的黃金時代。

然而，現實卻背道而馳 ——AI 正在馬不停蹄地低成本批量制造下一首《 跳樓機 》。有從業者告訴我們，低成本 AI 音樂正在瘋狂灌入各大音樂平臺。

當技術的齒輪越轉越快、AI 生產力大爆發的時候，它到底對華語樂壇產生了什么樣的影響？知危與幾位行業人士聊了聊，試圖找到答案。

今年 4 月，沒有樂理基礎的程序員楊平通過 AI 指令生成的《 七天愛人 》在網易云發布四天突破 200 萬收聽，這首無大牌、無宣傳、純空降的 AI 歌曲光版權就賣了 5 萬元，甚至被不少網友拿來與周杰倫早期作品比較。

一位行業內人士對知危表示：“現在有不少山寨的音樂中小公司或者個人，一次性傳幾百甚至上千首歌，把這些全部批量傳上去，只要在一定時間內塞得夠多，就有押中爆款的可能。就跟抽彩票一樣，抽到就是賺到，因為這個成本實在是太低了。”

過去，從靈感乍現到最終母帶完成，一首流行歌的誕生周期短則 1 個月，長則半年或更久。創作者需要先有一個旋律、歌詞、和弦的靈感，在這個基礎上搭建框架、填寫歌詞、完善旋律從而制作一個簡單的 Demo，Demo 被選中進入正式制作后，會通過更加具體的編曲來確定節奏、和聲、旋律，再進行樂手、人聲實錄，通過剪輯、對軌、修音等步驟把編曲變成音頻文件，最后還要經過混音師的平衡音量、聲像定位、動態處理等過程讓歌曲變為立體聲文件，然后交由母帶工程師進行最后的微調。

但現在，AI 從早期以 “ AI 孫燕姿 ” 為代表的音色翻唱，走向了如今能夠獨立進行詞曲創作、編曲，甚至能融入邏輯進行 “ 思考 ” 的新階段。以往最少需要一個月時間來完成的工作流程，現在 AI，可以通過風格描述、甚至一段普通的節奏音頻讓它擴寫為一首完整的音樂。原本一整個團隊長達數月甚至半年的工作量，現在 AI 幾十秒就能完成。

然而，在商業市場上，對不少 “ 原生 ” 的音樂人們來說，AI 音樂正處于被 “ 抵制 ” 的階段。

“ 絕對不 AI ”，這是寫在原創音樂制作人阿澤的社交媒體簡介上的幾個字。阿澤對知危表示：“ 行業里工作室制作一首商用歌曲，基本要萬元起步，但是一首 AI 制作的歌只要兩三百塊?！?/strong>

在阿澤的感知里，AI 編曲確實發展迅猛、資本也炒得火熱，但作為從業者最先感知到的卻是“ AI 擾亂市場價格 ”。

他提到：“有的工作室不說自己用 AI 作曲，然后把價格壓得很低，客戶來找我們談價格的時候經常會提到 ‘ 別家就幾百塊，你們怎么這么貴’，但實際上我有不少客戶都是花了低價找工作室，最后發現是 AI 做出來的不滿意，然后再來找我們，花更多的錢來做一首新的。”

阿澤認為，競爭壓力之下大家的價格本身就在下壓，AI 出來之后更是雪上加霜。“ 我不反對用 AI，用 AI 創作但不承認，這就很不道德。”

有個細節是，涉及到真金白銀的定制服務，大部分客戶依舊會在意 “ 是不是 AI 生成的 ”。現在會有不少客戶找到阿澤，讓她幫忙鑒定是否是 “ AI 編曲 ”，阿澤在接項目的時候，也會把工程走帶拍一個視頻給客戶來證明自己 “ 不是用 AI 做的 ”。

滑稽的是，在整個音樂定制行業里，甚至出現了一個新的工作，叫 “ AI 音樂扒帶重編 ” —— 用真人優化一下 AI 生成好曲子，加入一點 “ 人味兒 ”。

盡管 “ 抵制 AI 創作 ” 的聲音在業內很響亮，但技術發展的洪流誰也阻止不了。

有趣的是，以往人們對人工智能的想象是他能替代人類基礎工作，讓人類能夠更多的去創作、創造。結果，AI 卻先搞起了創作。

后來，人們對 AI 的期待是創作平權時代的到來，人人都能借助 AI 成為高端藝術家。但比起成為 “ AI 界周杰倫 ”，不少創作者似乎更夢想用 AI 批量生產 “ 跳樓機 ”。

《 跳樓機 》可以稱得上是 “ 2025 年破圈第一神曲 ”，通過傷感、悲情甚至有點抽象的歌詞作為 BGM 迅速走紅網絡，在極短的時間內網易云音樂飆升榜第一、QQ 音樂熱歌榜第一、抖音熱歌榜 TOP1、嗶哩嗶哩音樂區破百萬播放，連續數周高居榜首；更令人眼紅的是，公開數據顯示，發布大概五個月的時間，《 跳樓機 》的版稅營收高達 4000 萬人民幣左右。

程序員不斷精進 AI 算力和技術的本意，一定不是批量制造 “ 神曲 ”，但為什么 AI 成了神曲批發部呢？

從業者告訴我們，除去消費者的審美取向因素，這是版稅結算和推歌市場導致的必然結果。

目前，國內音樂平臺的收入基本主要由會員訂閱收入、社交娛樂服務、廣告三大部分構成。其中，會員訂閱收入占大頭，但音樂平臺們能賺的并不多，而是要把收入中的很大一部分拿去交版稅。

據了解，在音樂行業，版稅收入都遵循這樣一個大概規則：平臺綜合收入大概分為兩部分，保底二到三成作為平臺運營成本，另一多半拿出來，注入“ 版權總池 ”，然后根據每首音樂的播放量、播放時長等因素，計算每首歌曲的“應占份額”，分給唱片、詞曲版權方，版權方再按照合同給不同工種的創作者進行二次分賬。

舉個例子，假設本月某音樂平臺綜合收入是 1 億元。粗略計算，如果按照 70% 的比例，就有 7000萬元被放入 “ 版權總池 ”，假設本月平臺所有歌曲的總有效播放時長為 1 億小時。其中，周杰倫的歌曲被播放了 100 萬小時，那么歌曲版權的版稅收益（ 詞曲、唱片 ）在本月的 “ 份額 ” 就是：100萬 / 1億 = 1%，那代理的版權方，最終版可以分得 7000 萬元 × 1% = 70 萬元。針對個人的收益，則需要版權公司進行再一次的計算和分配。

基于這樣的規則，AI 音樂成為了絕佳的 “ 灌水方式 ”。

一位業內人士菠菜（ 化名 ）對知危表示：“ 對平臺來說，音頻平臺現在基本營收已經很明確了，活躍的人哪怕不充會員也能帶來廣告分成，那提升利潤空間的另一個辦法是如何少給大版權方分錢。所以現在有的平臺會默認讓一些沒有實際結算人、版權三無、或是與平臺合作的小工作室的 AI 音樂存在，主要是為了稀釋平臺上其他播放量?！?/strong>

另外，菠菜也提到，現在確實有一定比例的小公司，他會選擇大量上傳 AI 作品來提升自己在整個盤子里的占比和分成，但想做出真正出色的音樂作品的人不多，更多的是通過低成本賭一個高回報的《 跳樓機 》。他表示：“ 對于一直博概率做新熱歌的人來講，AI 就是他們的廉價勞動力?！?/strong>

至于為什么大家賭的是類似《 跳樓機 》這樣的神曲，而不是《 七里香 》，菠菜對知危表示：“ 是因為整個市場的推歌邏輯也發生了變化，短視頻的出現改變了整個市場的推歌邏輯?！?/strong>

最早，華語樂壇推歌的三大核心渠道是電臺廣播、電視媒體、實體唱片與線下渠道。一首新歌的推廣，要從電臺碎片化地循環播放，到電視上的晚會、MV 或者影視 OST 來強化歌曲本身和歌手本人的形象，最后通過實體唱片等線下渠道實現核心變現。

再后來，中國移動、聯通、電信占據了幾乎所有移動通訊市場，它們和唱片公司、版權方深度合作，把彩鈴打造成了繼唱片、演唱會之后的又一重要盈利點，而音樂也逐漸從 “ 主動收聽 ” 變成了 “ 被動收聽 ”。盡管彩鈴市場早就落寞，但彩鈴這種高頻次、片段化的曝光，其實被短視頻平臺繼承了：用戶通過多個無意間刷到的視頻片段，被 “ 神曲 ” 偷偷洗腦。

“音頻最大的價值在于復播，只有復播才能產生源源不斷的版稅，一首歌的商業價值在于能否被更多人聽到并重復收聽。同樣，也正是因為復播，音樂行業的推新能力就很差。傳統時代，要出一首新歌，不僅需要聽眾接受它，還要每天循環，這個過程其實是非常難轉換的。而五六年前，短視頻平臺開始影響整個音頻的宣發市場，消費者被短視頻神曲 ‘ 洗腦 ’，會再去音樂平臺聽這些歌。最終推歌從傳統的三大渠道變成了短視頻。” 菠菜表示。

洗腦的旋律、抓耳的節奏，直白淺顯的歌詞 ——這些神曲的 “ 爆款密碼 ” 本質上是可被量化的模式，而這正是 AI 最擅長的東西：通過海量數據和精密算法，對成功作品進行工業級的解碼，并高效復現出類似的 “ 上頭 ” 產品。

“ 我愛你，愛著你，就像老鼠愛大米。” 20 年前的彩鈴時代，這首《 老鼠愛大米 》傳遍大街小巷，賺了 1.7 個億。從本質上來看，這首國民級神曲和《 跳樓機 》都是商業選擇的結果。在這個前提下，如果AI音樂真的產出了下一首《 跳樓機 》，那又何嘗不是另一種意義上的勝利？

一位音樂制作人對知危表示：“ 和新媒體的時代一樣，舊媒體不會突然落幕，只會共生共洽，然后變成時代的一個新的階段。我個人對 AI 不抗拒也不反感，音樂行業還會是音樂行業，只是必然會淘汰掉一批人，在新的時代用新的工具是有可能撼動曾經金字塔尖的那一批人的，到最后整個行業都會轉型一個新的業態?！?/p>

而縱觀整個產業，與電視劇、書籍等消費品的不同點在于，消費者們對音樂消費除了購買作品外，粉絲還會在演唱會、周邊等方面投入資金，頭部藝人能賺更多錢。

消費者有限的音樂消費資金中，周邊演出占大頭，中小尾部企業和非知名藝人難以分到這些錢，只能在剩余部分競爭，導致市場兩極分化。

菠菜總結到：“ 對真正的音樂創作人來說，資源本身就是流向頭部的人，所以悲觀的狀態一直存在。現在 AI 在音樂行業里其實更像一個無腦的賺錢工具，大家的動機都很明確，就是拿來搶版稅，這樣只是它替代掉了一些 500 到 2 萬不等的一些廉價勞動力的人工而已，頭部的音樂人受到的影響其實不算大?！?/p>

從造星時代資本批量 “ 制造文化符號 ”，到 AI 時代算法高效 “ 解構、重組文化符號 ”，這似乎都是音樂行業無法繞行的時代必然。

然而對聽歌的人而言，音樂的魅力從來不止于節奏的精準卡點、編曲的精巧繁復。真正讓人念念不忘的，是放學路上有線耳機里循環的《 告白氣球 》，是夏日街頭店鋪里飄出的《 七里香 》。人們懷念的也從來不止是一首金曲本身，更是旋律里裹著的青春記憶，是演唱會現場萬人同聲合唱時的靈魂共振。

回到最初的話題，或許華語樂壇真正等待的，從來不是 AI 如何用冰冷數據復刻 “ 經典 ”，而是更多心懷熱愛、手握 “ 靈魂 ” 的創作者，勇敢地張開雙臂擁抱 AI。