AI音乐的下半场，谁能够真正上岸？

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作者 | 朱力克

AI音乐的爆发式增长，让不少人闻到了致富的味道。

一位程序员用AI作曲、编曲、演唱，最终得到了2025年火遍全网的爆款神曲《七天爱人》，轻松躺赚五位数的版税收入。

似乎只要动动手指，人人都能轻松利用AI名利双收。然而现实并没有那么丰满，试图复刻《七天爱人》的人们最终发现自己并没有起飞，连原作者本人的续作《八天爱人》也没能再现前作的成功。

成千上万跟风创作的AI音乐作品，大多淹没在平台的信息洪流中，听众的新鲜感在快速消退。与此同时，平台开始对AI生成内容进行标注与治理，版权争议频繁出现，行业从鼓励尝试进入优胜劣汰的阶段。

一个明显的变化正在发生，AI音乐不再是谁都能靠噱头轻松出圈的领域。在经历野蛮生长之后，这个赛道正在迎来真正意义上的下半场。

热闹之后，AI音乐迎来大分化

敏锐的人已经意识到，AI音乐正在从娱乐型生成工具，进化为专业级生产工具。

2026年伊始，很多人还沉迷于流量博弈时，国际大厂牌华纳音乐推出了AI武侠虚拟偶像吴爱花，MiniMax推出对标格莱美标准音质的音乐生成模型MiniMax Music 2.5。高阶玩家和专业巨头的入场，拉开了AI音乐下半场的序幕。

回顾过去一年AI音乐内容的发展，新的转折到来并非偶然。最早一批AI音乐创作者，几乎走的是同一条路，低成本、低质量批量生成歌曲，赌爆款。《七天爱人》据说制作时间只有2个小时。它提供了一个看似清晰的模板：旋律抓耳、情绪浓烈、适合短视频传播。

这构成了AI音乐内容的第一层分化。

在草莽时代，相比原创，二创更是屡试不爽的流量密码。孙悟空与摇滚的融合，让《美猴亡》收割了上千万点击；网友自发的接力狂欢，把老歌《大东北我的家乡》推成跨时代的标杆；《技能五子棋》吸引了诸多明星竞相翻唱，话题热度高达十亿。

这又带来了AI音乐内容的第二层分化。

二创容易火，却容易遭遇版权风险与平台整治。一部分创作者逐渐意识到，仅靠生成歌曲本身，很难形成持续影响力，于是开始从做歌转向做人。打造数字人、虚拟歌手、虚拟IP，让音乐成为IP内容的一部分。

虚拟歌手@Yuri尤栗 的第一个MV《SURREAL》在全网收获了超1200万的播放量，连续4次登上B站热门榜，成为2025年AIGC领域的现象级IP。

原创IP更有空间，但考验的是包括视觉制作、内容运营与持续创作在内的综合能力。因而，打造原创IP的音乐人需要的不止是一个AI音乐模型，更需要视觉能力。这与MiniMax多模态的路线也不谋而合，手握海螺AI，他们能出图片、视频、语音、音乐，成为不少数字人作者的创作平台。

在分化背后，是创收路径的进一步分裂。一类创作者是靠音乐本身的版权收入，但极度依赖个人审美与市场运气；另一种则更偏互联网逻辑，通过IP账号接广告、做品牌合作。

吴爱花与华纳音乐的合作、MiniMax Music 2.5的出现，则是更具行业意味的迈进。AI虚拟偶像开始被传统唱片公司纳入体系，用艺人逻辑进行打造。随着专业玩家入场，越来越多创作者开始寻找更专业、更可控、更接近真实制作流程的工具，最新升级的MiniMax Music 2.5恰好踩在这一转折期。

明显的变化是，和一年多之前人们眼中的“内容污染”不同，这一代AI内容的质量更高、传播更广，创作者也在AI领域有一定持续积累和尝试，技术的推进总会带来对内容和产品的更高需求。

AI音乐，必须跨过几道门槛？

如果要找一个最直观的行业转折案例，最近在海外刷屏的“戏仿格莱美”视频几乎是最佳注脚。

这段在YouTube走红的视频，乍一看真以为是“格莱美颁奖”，但仔细一看会发现，这其实是Groovy 2026颁奖。但获奖艺人ARIA GRANE、THA WKEND、BILLY ASH又都似曾相识，每个人的MV、演唱也都惟妙惟肖。

这是海外创作者用 MiniMax Music 2.5生成的，并以戏仿格莱美颁奖典礼的形式呈现。这类案例之所以引发讨论，并不是因为AI又能写歌了，而是因为它实现了三个核心维度的跨越，逼近“格莱美音乐标准”。

首先，打破“AI没情感”的技术僵局。

AI音乐之所以长期被认为“没有情感”，在于算法难以理解音乐内部的情绪起伏与结构递进，生成的往往只是情绪碎片的堆叠。在新一代作品中，前奏铺垫、主歌推进、副歌爆发、桥段转折，都具备清晰结构与情绪层次。

有音乐区UP主尝试用MiniMax Music 2.5 模拟“A 妹”爱莉安娜·格兰德（Ariana Grande）的音色生成中文歌曲，结果那标志性的 5A 高音连击稳得让人头皮发麻。更难得的是，那些自然的转音与颤音中，竟带着一种极其抓人的破碎感与情绪张力。

其次，对齐行业制作标准。

过去AI音乐常见的问题包括人声塑料感强、乐器层次模糊、频段混叠严重，很难进入商业使用场景。而在新模型中解决了困扰行业已久的声音混叠问题，即使在乐器密集的编曲场景下，也能保持各声部的清晰分离。不同曲风会自动匹配相应的声音设计方式，这让AI音乐第一次具备了录音室完成度。

“戏仿格莱美”视频中复刻了多位格莱美入围歌手的作品，从编曲到配器极度还原原歌手风格，甚至演唱也能清晰捕捉到每一次吐字的口齿摩擦；另一位MiniMax Music 2.5 玩家模拟贾斯汀·廷伯莱克（Justin Timberlake）的音色创作了一首雷鬼歌曲，评论区有人惊叹“氛围感直接拉满。”

最后一道门槛，也是最难的门槛，是AI对创作意图的深度理解与交互能力。

在专业的音乐语境里，需求的表达往往并不那么精准。当一个音乐人说“这段贝斯要更有‘颗粒感’”或者“人声要带点‘深夜的冷清’”时，传统的AI只能通过关键词检索乐器或音色，结果往往驴唇不对马嘴。

专业的AI模型能听懂音乐人的语言，而不是在“模糊的感觉描述”下套模版。MiniMax Music 2.5 不仅可以用14种结构标签来规划乐句，还能根据创作者意图实时优化，你甚至可以在风格提示词中描述速度(Tempo)、调子(key)、情绪(mood)等具体要素。模型能够根据你的实时意图进行语义级的优化，而不仅仅是简单的参数调整。

（图出处：音乐博主 @呆若木一在此）

海外已有博主用MiniMax Music 2.5生成整首摇滚歌曲《Just Ash》，即便用耳机细听，也会肯定这是一首可以直接进入流媒体分发、可以作为成品交付的成熟创作。

当AI开始具备结构设计、情绪控制、工业级音质与互动调整能力，它才有可能真正进入音乐产业体系。

下半场的真正赢家，会是谁？

如果从行业视角做一个相对冷静的判断，在这场残酷的长跑中，最终的赢家绝非那些痴迷于“生成数量”的算力工厂，而是能够真正理解音乐产业底层逻辑的技术力量。

更有机会脱颖而出的，是两类能力叠加的结果：

一是能够融入产业流程的系统型AI。

未来真正“上岸”的音乐AI，更像是基础设施，而不是娱乐玩具。具备专业结构控制、高保真人声、风格理解与混音能力的模型，更容易成为产业的一部分。

像在音乐市场上，一首歌想要达到格莱美级别的制作水平，通常需要调动各种行业顶尖的资源才能完成，对于绝大多数人来说，这是极其昂贵的稀缺资源。

但新模型能将作曲、编曲、音色、混音等离散环节，与内容平台及专业工作流深度整合的综合体。它们将进入影视配乐、游戏音乐、广告制作、唱片制作等场景，提供稳定质量、可控输出与高效率生产。

Music 2.5发布前夕，导演陆川宣布与MiniMax联手，使用MiniMax旗下的AI视频平台海螺AI开发电影质感级的AI漫剧和精品影视。这信号再明确不过了：AI正在从边缘试探，正式涉入专业影视制作的深水区。

在这些场景中，创作的核心需求不是新奇，而是可靠。MiniMax Music 2.5 所呈现的方向，正贴近这一逻辑，不是比谁生成得更多，而是比谁更接近真实制作流程。

二是能为音乐市场创造增量的AI。

很多早期模型，本质是在已有流行风格中不断复刻与拼接，争夺的是存量审美空间。而真正具备长期价值的AI，必须具备强泛化能力，能够跨语言、跨文化、跨风格融合，带来新的创作可能。

比如音乐人、UP主路哥尝试用 MiniMax Music 2.5 做了一段“老外唱京剧”demo，把英文演唱方式与中国戏曲旋律自然融合。这既不是简单模仿，也不是猎奇拼接，而是一种全新的音乐表达形态。

这种生产力普惠的受益者，远不止于音乐圈。一位从事教育行业的国外网友在看完 MiniMax Music 2.5 的演示后感叹：“这简直是福音！以后在教学视频或游戏化学习项目中，可以直接加入格莱美级的背景音乐。”原本高不可攀的专业音质变成了随手可得的教学“插件”，真正实现了高质量视听语言对知识传播的加持。

AI音乐真正的“上岸”，并不是某几首爆款的出现，而是技术能否被产业长期接纳。上半场拼的是门槛降低与内容规模；下半场拼的是专业深度与系统能力。那些停留在噱头层面的产品，会逐渐被淘汰；留下来的，将是能够进入真实创作链条的技术力量。

人类创作者不会被取代，但角色正在发生变化。人类负责审美与创意方向，AI负责低成本、高效率的执行与扩展。这种协作逻辑将使得普通人只要拥有一个闪光的直觉，也能生产出专业级的内容。让创作回归本质、让工业效率与个人意志达成和解，才是AI可能的终局。

-全文完-

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