廣東
2026·05·21
Apple music 淪陷了，但蘋果喜聞樂見。
AI 音樂正在快速爆火，當我第一次聽到通過 AI 合成的音樂 Echoes(往日回響)時，簡直是驚為天人。
如此完美空靈的音色，如此精準的情緒轉折，如此能引起共鳴的歌詞，居然是通過 AI 創造出來的歌曲。
與此同時，即使知道它是 AI 生成的音樂，我依然會經常在深夜打開網易云，一遍又一遍地單曲循環。
說實話，這首歌動搖了我對 AI 創作的認知——原來是否手搓真的并不重要，重要的是它能否引起情感共鳴。
蘋果正式妥協
AI 音樂的持續爆火，也直接對蘋果旗下的 Apple music 造成了影響。
大量粗制濫造的 AI 音樂不斷地上架，三分之一的新上傳歌曲來自 AI 生成，嚴重擠壓傳統音樂人的生存空間。
令人驚訝的是，蘋果并沒有決定下架所有 AI 音樂，而是終于做出了妥協。
近期， Apple Music 發布公開信《What We’re Doing to Keep Music Fair》。
蘋果首次明確：Apple music 不會禁止 AI 音樂進入平臺，只是要必須標注 AI 生成，不得冒充真人來誤導用戶。發行商可以用 AI 生成歌曲，但是強制要求在歌曲、音軌、作詞、封面、MV 上，標注顯眼的 AI 標簽。
同時，Apple Music 已開發內部 AI 檢測工具，重點打擊刷量、灌水、冒充真人的 AI 音樂，甚至會直接下架，并且取消一切收益。
簡單來說：AI 音樂可以存在，但必須標注它由 AI 生成。
這個措施其實很保守，看起來蘋果對 AI 生成音樂持有開放的態度，我也想聊聊自己的看法。
我們應該盡快學習 AI
以前都說，AI 無法取代的只有創意類工作。實際上 AI 第一個要取代的，就是創意類工作。
因為在任何行業，站在頂端發光發熱的，只有那 2%，剩下的 98% 只是在重復前人成熟的經驗。
舉個例子，發明薯片的人是：George Crum。因為客人總是抱怨薯條切得太厚，于是有一天他故意把土豆切得很薄，炸得非常酥脆，來反諷客戶的需求是“錯誤的”，沒想到這道菜意外爆火。
后來，薯片賣到了全世界，你可以在任何一家便利店買到薯片。它養活了無數工廠、流水線、司機、渠道商、超市、廣告公司、運營人員。但是問題在于：發明薯片的人，只需要一個。
這其實就是整個社會最底層的運行邏輯，最頂層的“創造者”，數量永遠極少，AI 也是由這群人發明的。而絕大多數從業者，掌握的只是“會寫、會畫、會作曲、會剪輯”，這種我們稱之為「技能」。
只要是可傳授的技能，那它一定可以通過重復訓練學習，直至精通。而重復訓練，不斷進化，正是 AI 的強項。
因此，嚴格意義上來說，除了那 2% 與眾不同的天才，剩下的普通人都不具備不可替代性。
他們需要做的，就是盡快學會使用 AI。
AI 音樂如何生成
最后，相信很多人都用過 AI 對話，但是不一定接觸過 AI 音樂生成。
一首歌包含了歌詞、伴奏、風格、聲音、音譜等等元素，如此復雜的工程，到底是怎么生成出來的呢？
其實很簡單：用專用的 AI 音樂大模型，比如 Suno。
Suno 的使用方法極其簡單，打開它的官網，直接輸入需求，就會自動跳轉到 AI 歌曲生成編輯界面，在左邊輸入歌詞，點擊生成，右側就會生成多個歌曲版本供你選擇。如果你想精通，還可以進一步微調。
如果說 DeepSeek 是輸入一句話，生成一段文字。那么 Suno 就是輸入一句話，直接就能生成一首包括歌詞、旋律、人聲、伴奏的完整歌曲。它的定位，就是讓一個普通人也能把想法，變成一個完整的歌曲，使用門檻非常低。
在訓練的階段， Suno 學習了大量音樂的規律，比如歌詞更適合用在什么旋律，什么節奏更加 hip-hop，什么音色屬于空靈。當數據足夠龐大時，Suno 就可以一步步預測下個詞、下個音色、下個旋律，最終形成一首完整的歌曲。
用 Suno 寫歌，你只需要確定開頭——也就是歌詞、情緒、風格、音色、場景等等。
比如我隨手寫的一個咖啡主題歌詞，要求風格為 lo-fi hip-hop。
它大概1分鐘時間，就生成了完整的歌曲，全程沒有任何門檻——甚至還有很多個版本的可以備選。
實操才是硬道理，下面咱們試聽一下——
不過，聽到自己隨手寫的詞，被編成了歌曲，還是有點雷霆的。
求喜歡
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