如果有一天周杰倫用 AI 寫歌，你還會聽嗎？

AI 讓音樂從表達媒介，變成一種隨時調用的「情緒基礎設施」。

作者｜Moonshot

編輯｜靖宇

三月的最后一周，中文互聯網久違地熱鬧了一次，因為周杰倫發了新專輯《太陽之子》。

專輯一上線，吵得熱鬧非凡。樂評人挑剔編曲，路人感慨嗓音倒退，歌迷說旋律還是那個味道，短視頻里全是翻唱和二創，連帶老歌的播放量也隨之翻紅。

跳出專輯本身，這是難得一見的傳統音樂工業現象。

試想一下，上一次某位歌手新專輯引發大討論，人們圍繞一個具體的「人」、瑕疵以及隨之而來的爭議，投入金錢和注意力……是什么時候？

從專輯到樂評人到 AI 制曲，都接住了這波流量｜圖源：bilibili

就在同一周，另一條新聞幾乎沒有出圈。AI 音樂生成平臺 Suno 推出了號稱「史上最大更新」的 V5.5 版本。

當我們的目光還聚焦在華語樂壇之王身上時，海外科技媒體正盯著 AI 對音樂產業的「漫灌」。業內開始頻繁使用一個詞：

「AI Slop（AI 泔水）」。

流媒體平臺 Deezer 的數據顯示，目前平臺每天新增約 5 萬首純 AI 歌曲，已經占到新發曲目的 34%。

一邊是可以被感知的文化事件，周杰倫新專輯帶來的討論、情緒和記憶；另一邊則更像是浪潮下的暗流，填滿了平臺的孔隙。

兩條截然不同的軌跡，在當下的音樂產業相交。

01

AI 泔水，倒出行業眾生相

AI 根本沒想過去干掉周杰倫。它繞開了聚光燈，從另一側進入系統。

如果把視角從「作品」挪到「系統」，會發現音樂行業對 AI 音樂的反應并不混亂。相反，它在很短時間內形成了許多分層。

唱片巨頭的「雙標」博弈

表面上看，傳統音樂資本正在與 AI 決戰。

代表環球、索尼和華納三大唱片公司的 RIAA（美國唱片業協會），對 Suno 和 Udio 發起了密集訴訟，核心指控就是他們未經授權，用大量音樂進行模型訓練。

根據 The Verge 的報道，唱片公司認為，這些系統「復制并內化了音樂作品」，并以此生成新的內容。這類案件的索賠金額，按照單曲計算，每首侵權作品最高 15 萬美元。

如果只看這些動作，很容易得出「行業在抵抗 AI」的結論，但這只是一半的真相。

另一半的事實是，環球音樂一轉身，就坐上了英偉達等技術巨頭的談判桌，探討共同開發私有定制化、合規的 AI 音樂模型。

AI 在音樂行業中的應用一直很「曖昧」｜圖源：滾石

所以關鍵不在「能不能用」，而在「誰能用」。巨頭并不想消滅 AI，他們想消滅的是「平民 AI 工具」。

因為人均可用的工具，意味著任何人都可以低成本生成接近工業水準的作品，這會直接稀釋唱片公司的稀缺性。而把生成壟斷權收歸己有，才是唱片巨頭的核心訴求。

這些唱片巨頭的思路是，既然解決不了 AI，那不如制定雙重標準，讓行業分層。

上層是「高價值版權層」，這里有頂流藝人、版權壁壘、唱片公司私有的訓練模型，以及絕對的定價權。

下層則是「無限供給層」，讓 AI 模仿「上層音樂」后，用極低成本生成 AI 音樂。

而掌握分發管道的流媒體平臺，面對管道里越來越渾濁的水流，做出了基于自身商業底色的選擇。

音樂應該是商品，還是作品

流媒體平臺是面對 AI 音樂時，最尷尬的角色。

他們既要面臨 AI 泔水的漫灌，又要按播放量給版權方結賬，還要同時應對聽眾和音樂人的質疑。不同平臺的反應，很大程度上取決于它們原本在做什么生意。

Spotify 選擇騎墻。面對 AI 音樂的涌入，它優先處理的是「冒名頂替」和刷量問題。比如 Spotify 曾一次性下架了由 AI 平臺 Boomy 上傳的數萬首歌曲（約占后者在平臺總曲庫的 7%），但官方給的下架原因并非「抵制 AI 生成」，而是檢測到了大規模使用機器人刷播放量的「欺詐性活動」。

所以 Spotify 的底線是不能騙版稅。畢竟，Spotify 本質上是一家由推薦算法驅動的科技公司，內容供給越多，模型越有空間運轉。

有樂迷發現，在一名已去世的歌手 Spotify 頁面里居然上傳了新歌（AI 制作的）｜圖源：Reddit

歐洲音樂平臺 Deezer 的反應則激進得多。他們明確表態要開發 AI 檢測工具，嘗試把 AI 生成內容從版稅分配中剝離出來。內部的說法是，要在現有系統里劃出一道邊界，避免機器生成的播放量稀釋真實創作者的收入。

音樂基因濃厚，但本質上仍是科技公司的 Apple Music，選擇居中回轉的方案。持續強調人工編輯和策展機制，用人工篩選去對沖算法，但他們并不抗拒 AI 音樂，已經推出「AI 標簽」系統，試圖用傳統的分類邏輯來收編新技術。

以獨立音樂人為核心的平臺 Bandcamp，態度最為決絕。它本身依賴的是創作者和聽眾之間的直接交易關系。交易網絡基于音樂品味、一對一連接、作品認同，因此必須將 AI 徹底拒之門外，否則平臺稀缺性都不存在了。

Bandcamp 的商業模式是樂迷直接向音樂人「買歌」｜圖源：Bandcamp

所以平臺之爭，本質是「音樂應該是商品，還是作品」。

科技屬性越強、越依賴流量變現的平臺，越傾向于擁抱 AI 帶來的無限供給。越是不走量、仰賴社區黏性和音樂人生態的平臺，越需要堅守人類創作的護城河。

但無論平臺如何定義，身處其中的創作者，生存方式已經被徹底改變。

創作者的異化

聚光燈下的頂流藝人，有足夠的資本和底氣對 AI 說不。

2024 年，Billie Eilish 等 200 多位知名音樂人聯名發布公開信，嚴厲抵制 AI 對音樂作品的「掠奪式訓練」。至少在頭部創作者中，版權邊界仍然被視為不可退讓的底線。

而像 Grimes 這樣的先鋒派，則走向了另一個極端，主動開源自己的聲音模型（Elf.Tech），宣布只要分出版稅，任何人都可以用她的聲音創作。

這兩種聲音最為響亮，卻無法代表行業的大多數。真正的暗流，涌動在沉默的底層與腰部。

許多獨立音樂人對 AI 閉口不談，私下卻早已把它變成了工作流的一部分。他們用 AI 跑母帶、生成過渡采樣、快速驗證一段編曲思路。這些使用方式很少被公開討論，但在實際生產中已經變得常見。

畢竟，在流媒體時代，單次播放的版稅只有零點幾美分。微薄的收益，逼迫底層音樂人開始「以量取勝」。

當 AI 能一秒出歌時，手工打磨就變成了費力不賺錢的低效。

這種陪伴性音樂的播放量非常高｜圖源：YouTube

那些曾經養活了大批臥室制作人的垂類市場，比如 Lo-Fi 助眠節拍、游戲氛圍配樂，如今正是「AI 泔水」漫灌的重災區，人類在這類「功能性賽道」上的商業價值，已經被 AI 瞬間清零了。

問題在于，這一層恰好也是最依賴「被發現」的人群。

過去，新人依靠流媒體算法的推薦，積累初始聽眾，走向職業音樂人的道路。但當平臺上每天增加數萬首低成本、完成度穩定的作品時，算法不會區分「人類潛力」和「模型產出」，它只處理點擊率、留存率，并以此分發收益。

頂層創作者擁有穩定的受眾與曝光，AI 的威脅反而成了他們強化「人類藝術家」標簽；底層投機者毫無心理負擔，用 AI 批量制造泔水套取版稅；而缺錢缺曝光，但在認真寫歌的中層創作者，他們無法徹底擁抱 AI，也拼不過 AI 的產能，生存空間卻在被「AI 泔水」持續擠壓。

不僅是音樂，這是「AI 泔水」在各個內容行業的普遍問題。

02

當「好聽」變得廉價之后

在過去半個世紀的唱片工業，「制作精良」本身就是一種篩選機制。

編曲復雜度、器樂分離度、混音質量，并不直接決定一首歌好不好聽，但它們決定了誰有能力把作品做出來。錄音棚、設備、工程師，這些成本把大多數人擋在門外，也在無形中維持了一套篩選機制。

而 AI 把這些行業門檻迅速壓平了。

當一個沒有任何樂理基礎的用戶，用幾個 prompt 就能在很短時間內生成一段結構完整、音色干凈、混音無可挑剔的音樂時，「制作力」就失去了篩選權。

這些音樂可能不驚艷，但問題不在于這些 AI 音樂「不夠好」，而在于它們已經「足夠好」。

當這種「足夠好」的內容以每天數萬首的規模進入平臺時，原本依賴制作能力建立的區分度就失效了。「好聽順耳」不再是一種優勢，而更像是一種基礎配置。

Suno V5.5 已經允許用戶使用自己的聲音訓練模型 ｜圖源：YouTube

這就是審美通脹，或者說內容層面的「內卷」。

在這種通脹下，絕大部分 AI 音樂將成為「功能性音樂」，被塞進無數個特定場景的孔隙中。看看平臺上的「熱門歌單」就會發現，越來越多的播放發生在工作、學習、通勤、運動等特定場景里。在這類場景中，音樂后退成為 BGM（背景音樂）。

現代人的聆聽習慣也隨之改變，在流媒體統治的當下，極少有人還能正襟危坐，用 Hi-Fi 發燒友的方式去聽音樂，去細聽一段旋律里的空間感和泛音細節。

對絕大多數人而言，對音樂的判斷也發生在點擊之前。封面、標題、場景標簽、當下熱門單曲、編輯推薦、算法推薦……挑選音樂退到了二線。

流媒體把音樂用「功能性場景」作分類｜圖源：Apple Music

AI 不需要打造一首火遍大江南北的金曲，只需要生成一段「你現在最需要的聲音」。在這種場景下，「好聽且平庸」取代了「獨特且銳利」。

Deezer 與 Ipsos 聯合發布的一項最新調查佐證了這一判斷。在盲測中，高達 97% 的聽眾根本無法分辨出自己聽到的是 AI 還是真人創作。

聽眾的選曲和判斷在這個過程中，就被 AI 和算法聯手外包了。

而推薦算法的邏輯，本來就是放大已有偏好，它只會不斷推送更接近算法偏好的歌曲，而不是去發掘「下一個周杰倫」。那些邊界不清、風格未定的作品，在這樣的機制里很難被持續放大。

或許，未來聽音樂的人會變成兩種，一種被徹底納入流媒體的基礎設施，接受算法投喂，用完美的 AI 聲音無縫填充生活。

而另一種人保留個體的音樂偏好，主動找音樂、去線下現場、擁抱那些帶有瑕疵和失誤的人類創作。

這也是為什么，當下圍繞周杰倫新專輯《太陽之子》的群嘲與爭論，在 AI 時代竟顯得有些復古和可愛。

樂迷用 AI 還原了周杰倫早期音色｜圖源：bilibili

AI 隨時可以為你生成一百首、停留在 2004 年巔峰音色、編曲一如當初的「25 歲周杰倫」。

但在完美的 AI 泔水面前，那些被樂評人挑剔的瑕疵，那些被歌迷反復咀嚼的遺憾，恰恰是我們還在意音樂和人的證據。

只是，當那首用 AI 還原出 2004 年巔峰音色的《太陽之子》在耳機里響起時，我不得不承認——

它是真的……更好聽啊。

*頭圖來源：Getty

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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