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昨天,騰訊音樂發布財報,股價直接大跌24.65%。
一個核心原因是,在線音樂服務的月度活躍用戶繼續下跌,2025Q4 的月活為 5.28 億,相比 2024Q4 下跌了 5%,月活減少了 2800 萬。
與此同時,另一邊是汽水音樂的快速崛起。最新數據顯示,其月活已突破1.4億,同比增長接近90%,而做到這個規模,字節只用了三年。
如果只從表面看,這是簡單的用戶遷移。但更關鍵的問題在于:它過去賴以成立的那套邏輯,正在被動搖。
騰訊音樂,本質是建立在“人”本身的稀缺之上。優秀的歌手、穩定的創作能力、持續產出的作品,這些都是有限供給,因此平臺可以圍繞“人”去構建版權、流量和付費體系。
但在AI出現之后,這個前提正在被打破。
當音樂的生產,可以不依賴真實的創作者,當“像樣的作品”可以被規模化、低成本地生成。用戶面對的,就不再是“有限的人”,而是“無限的內容”。
在這種情況下,分發效率成為內容平臺的核心競爭力。而這恰恰是背靠抖音分發體系的汽水音樂所擅長的。
所以,對騰訊音樂來說,真正的問題并不是月活的短期波動,而是當內容競爭的核心,從“人”轉向“生產效率和分發效率”之后,那套圍繞“人”所建立起來的商業體系,還能剩下多少不可替代的壁壘?
流行音樂是什么?
很多人都有一個誤區:在線音樂這門生意,核心是內容。
但事實上,流行的本質,從來都不是內容本身,而是媒介的話語權。媒介決定了審美,而審美決定了流行。
80年代香港樂壇為什么能爆發?很多人會說是創作力強、藝人多,但更底層的原因,其實是那一代的媒介形態——唱片。
唱片是一個很重的產品形態,它天然決定了兩件事:第一,你必須圍繞“專輯”去創作,而不是單首歌;第二,用戶會在一張專輯里反復聽,從而認識“這個人”。
所以,那個時代的商業模式,本質不是賣歌,而是打造藝人IP。你買專輯,不只是為了聽歌,而是在“認識一個人”。從歌迷變成人迷,這才是變現的關鍵。
后來,即使是內地流行的周杰倫、王力宏、林俊杰,也是這套港樂的模式的延續。
但移動互聯網來了,邏輯開始變了。
短視頻把音樂的單位進一步被拆解,從“單曲”變成“副歌”,甚至變成“15秒情緒片段”。
信息傳播速度變快,用戶耐心變短,內容消費變碎片。于是專輯被單曲替代,創作節奏加快,宣發資源集中到一首歌上,目的只有一個:打爆款。
于是,一個常見的現象開始出現:歌火人不火。
也就是說,用戶只記住了旋律和副歌,卻不知道唱歌的是誰。這背后是,因為流行音樂越來越像一場“流量命中”的游戲。
理解了這個事情,你也就能理解騰訊音樂和汽水音樂的差異。
騰訊音樂本質上仍然是“以藝人為核心”的產品模式,可以理解為那套香港藝人IP變現體系的數字化升級。
市場上很多人把騰訊音樂當成一個“找歌工具”,核心價值是曲庫最全。但如果往深看,完整曲庫只是手段,真正的目的,是不斷強化用戶與歌手之間的情感連接。
這一點,從它的推薦邏輯就能看出來。即便把探索度調高,推薦仍然高度圍繞用戶常聽的歌手展開,這也是很多人覺得“騰訊音樂推薦不夠準”的原因。
但背后的邏輯其實很清晰,平臺更希望你持續加深對“人”的認知,而不是不斷切換“歌”。只有當用戶從“聽歌”走向“喜歡這個人”,粘性和付費意愿才會顯著提升。
而汽水音樂走的是另一條路徑。
它延續的是抖音的分發邏輯,不依賴用戶對某一個藝人的深度綁定,追求最高效的分發效率。
為此,汽水音樂構建了一條從“孵化-引流-轉化”的完整閉環。它打造了“歌找人”的模式,提供45種細分聽歌場景,從曲風、樂器到情緒,將音樂標簽化到了極致 。
甚至在某種程度上說,汽水音樂的核心優勢,就是抖音強大的分發效率。
數據也能說明這個問題。汽水音樂TOP1000熱歌里,86%來自抖音,54%是在抖音冷啟動爆火的。汽水音樂里,大約82%的用戶,也是從抖音導過來的。
也就是說,雖然都做著音樂生意,但騰訊音樂和汽水音樂是兩種完全不同的音樂消費邏輯。
AI+分發效率,才是未來內容的終極答案
從跟著人到跟著算法,本來這種代際更替是相對緩慢的。
但現在AI一進來,幾乎直接把桌子給掀了。
如果說短視頻算法改變的是音樂的“分發”,那AI改變的就是音樂的“生產”。
你看國外音樂平臺Deezer的數據,去年初AI音樂上傳量才占10%,到今年1月,每天上傳6萬首,占比直接干到了近40%!
為啥?因為成本崩塌了啊。以前做首像樣的真人歌曲,少說得砸個一兩萬,現在AI一發力,三四百塊錢搞定,成本差了幾十倍。
雖然現在AI音樂播放占比還不到百分之一,但這供給量一上來,量變引起質變也就是分分鐘的事兒。
你看現在,連不需要肉身的“AI音樂人”都開始瘋狂吸粉了。抖音上那個“大頭針”,仨月發了200多首歌,狂攬110萬粉。
國外那個Siena Ross,幾首歌沖進Spotify病毒榜,單曲幾百萬播放,很多大牌明星都得眼紅。
這就帶來了一個很關鍵的邏輯轉變。
過去做音樂,是“有限的內容去搶有限的流量”;現在呢,變成了“無限的內容去搶有限的注意力”。
也就是說,當寫歌成本趨近于零,歌本身就不值錢了,真正值錢的是“分發權”。
這時候你再看騰訊音樂管理層的判斷,他們覺得AI做出來的都是UGC(用戶生成內容),對版權體系沖擊不大,核心價值還是在高質量的專業內容手里。
這話短期看沒毛病,但他們忽略了一個底層邏輯:價值的核心不僅是“內容質量”,還得看“分發效率”。
如果平臺能用算法加AI,把海量70分的歌,在你情緒最到位的那一秒精準喂到你嘴里,它的體驗是完全可以替代掉那些90分金曲的。
這劇本是不是很眼熟?和影視行業過去經歷的一模一樣。
2019年《復聯4》全球狂攬28億美金,大家都以為這是好萊塢的巔峰,結果那是回光返照。到了去年,北美總票房連90億都沒守住,好萊塢大片在中國更是暴縮了70%,從票房靈藥變成了毒藥。
表面看是IP老了,其實深層邏輯就是媒介變遷的降維打擊。
流媒體時代,Netflix靠著算法和全球分發把傳統好萊塢巨頭按在地上摩擦,結果呢?現在連如日中天的Netflix也感受到了刺骨寒意,用戶的日均使用時長被短視頻和微短劇硬生生搶走了十幾分鐘。
盡管美好的內容能穿越周期,但在越來越追求效率的當下,AI幾乎無限量的供給,再加上算法最極致的分發效率,把傳統內容平臺的壁壘打穿只是時間問題。
總結
本質上,這不是音樂行業的變化。這是整個內容產業,在經歷同一件事。
短視頻改變了內容分發的方式,而AI則更迭了內容的生產機制。
當這兩件事疊加在一起,結果其實很清晰:
供給趨近無限,分發趨近極致,內容的價值錨點,開始發生轉移。
過去,平臺的核心能力是“拿內容”,誰能綁定更多頭部創作者,誰就更有價值。
但現在,內容本身不再稀缺,真正稀缺的,變成了“注意力的分配能力”。
也就是說,決定什么會流行的,不再是創作者,而是算法;決定內容價值的,也不再是質量本身,而是分發效率。
從這個角度再看騰訊音樂和汽水音樂的分歧,就很清楚了:
騰訊音樂,仍然在做“以人為中心”的生意,通過藝人和版權,去沉淀關系和付費。
而汽水音樂,本質是在做“以分發為中心”的生意,用算法和流量,把內容和用戶情緒不斷匹配。
但問題在于,當AI讓“人”不再是內容生產的必要條件,那套圍繞藝人、作品和版權建立起來的體系,還能剩下多少真正不可替代的壁壘?
文/林白
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