本文来自微信公众号： AIGC从0到1 ，作者：王零壹
Deezer在2026年6月的一个数据，很容易让人误判音乐行业。
这家流媒体平台在峰值时每天收到约9万首纯AI生成歌曲，超过当日新增上传的一半。看起来，音乐已经被机器淹没了。
但另一组数据更值得看：这些歌在Deezer的实际播放量只占总播放量约1%—3%，平台认定其中最高85%的播放涉及欺诈，并不参与分成。
供给爆炸，需求没有跟着走。
音乐行业本身也没有死。IFPI数据显示，2025年全球录制音乐收入增长6.4%，达到317亿美元，连续第11年增长；中国增长20.1%，成为全球第四大录制音乐市场。
真正变得便宜的，是“做出一首还不错的歌”。
过去，写歌、录音、编曲、混音、发行，都有门槛。一首制作成熟的作品，本身就稀缺。现在，一段prompt可以不断生成旋律、嗓音、编曲、封面、MV片段和多语言版本。AI先改变的不是音乐生意，而是作品供给的成本结构。
这会带来一个反直觉的局面：
爆款会越来越多，真正的明星反而可能越来越少。
一、听不出来，不等于不在乎
Deezer和Ipsos做过一次跨8个国家、9000人参与的测试。参与者盲听两首纯AI歌曲和一首真人歌曲，97%的人没有正确识别出来。
“听起来像专业音乐”这件事，对普通听众已经不再是很高的门槛。
但同一份研究里，80%的受访者希望平台明确标注纯AI音乐，52%的人不希望它们与人类作品进入同一张主榜。
这不是矛盾。
听众在声音层面分不出来，仍然会在意义层面追问：这是谁做的？他为什么做这首歌？我听到的，到底是一段合格音频，还是某个人留下的东西？
音质的竞争会越来越像基础设施。来源、经历和关系，开始回到前台。
二、歌和人，其实早就开始脱钩了
AI出现前，短视频已经把音乐行业推向了一个新状态。
过去的链条很简单：
Artist→Song→Distribution→Audience
你喜欢周杰伦，于是会等他的下一张专辑。你喜欢某支乐队，于是会去听他们目录里的其他歌。
短视频的传播链条换了：
Song→Fragment→Creator→Algorithm→Audience
一段副歌、一句歌词、一个drop、一种情绪，先进入视频。用户喜欢的常常不是歌本身，而是“这段声音能不能放进我的毕业视频、旅行片段、恋爱记录、健身打卡里”。
音乐在这里变成了一种可被调用的素材。
TikTok与Luminate的联合研究称，2024年进入Billboard Global 200的歌曲中，84%曾先在TikTok出现高互动时刻。这个数字来自TikTok委托的研究，但足够说明短视频对Hit的塑造能力。
问题也出在这里。
MIDiA对1万名消费者的研究发现，最喜欢通过流媒体发现音乐的人，在认识一个艺人后，有74%会继续听他的其他作品；最喜欢通过TikTok发现音乐的人，这个数字只有48%。更直接的是，跟随某位艺人TikTok账号的用户里，只有26%会继续去听更多音乐。
短视频很会制造“这一刻”。
它不保证用户会记住“这个人”。
三、AI把“没有艺人的音乐”变成了常态
AI音乐把这条链再往前推了一步：
Prompt→Music→Fragment→Algorithm→Audience
Artist在理论上可以消失。
一首歌可以有完整的风格、声线、封面、MV和社交账号。它可以进入歌单，被做成梗，被拿去剪视频，甚至上榜。2025年，AI country project Breaking Rust的《Walk My Walk》登上Billboard Country Digital Song Sales榜首。这个榜单范围较窄，并不是Hot 100，但它说明AI项目已经能做出被市场接住的单曲。
这类项目会越来越多。
它们会有名字、脸、设定和稳定的内容供给。真正的问题不在于它们像不像艺人，而在于用户会不会把它们当成值得长期追随的对象。
一首AI歌可以成为Hit。
Star的形成则要经过另一条更慢的路。
四、真正分裂开的，是两种音乐生意
AI时代，音乐市场会越来越明显地分成两层。
第一层是功能音乐。
BGM、游戏配乐、Vlog、广告、睡眠、咖啡馆、健身、情绪歌单、个性化音乐，都属于这个范围。用户要的是匹配场景的声音，通常不关心创作者是谁。
这里AI会非常强。它便宜、快、可改、可规模化，也能为每个细分场景生成不同版本。从这个角度来看，多首抖音爆款的音乐公司“好乐无荒”希望通过爆款来导向Star本身，可能会很艰辛，也是一个很有意义的尝试样本。
第二层是意义音乐。
用户在意的事情完全不同：谁唱的，为什么写，在什么人生阶段写的，上一首歌是什么，下一首会不会变，值不值得去现场看。
这层音乐依赖来源，也依赖长期积累。
一个人可以说“这首歌陪我熬过了失恋”，但很少会说“这首通用BGM定义了我”。声音可能一样好，文化位置却不一样。
MIDiA把这种关系称为Identity Resonance。它调查了2000多名美国消费者后发现，单纯在社交媒体上与艺人互动的粉丝中，不到三分之一买过周边、CD或黑胶；认为“喜欢这位艺人反映了我的身份”的粉丝里，过半买过。
这才是superfan的来源。
五、为什么黑胶、现场和周边会更贵
2025年，全球实体音乐收入增长8%，黑胶增长13.7%，已连续第19年增长。
买黑胶的人，不是在为便利付费。
流媒体显然更方便。黑胶的价值在于，它是某种关系的物证：我愿意把这个人的作品放在家里，我愿意去听他的现场，我愿意和其他人共享这段记忆。
当无限歌曲都能被即时生成时，音乐会更容易成为背景。人与艺人之间的关系却会更重。
这也是AI音乐最容易被误解的地方。它不会自动让“明星”越来越多。它会制造更多可用的歌曲、更多短期爆点、更多适合算法分发的声音。
但能让人等待下一首、下一张、下一次现场的人，仍然很难出现。
甚至会更难。
六、一首歌爆了以后，真正的工作才开始
今天判断一首歌是否成功，大家通常看播放量、收藏、榜单和短视频使用量。
AI时代，这些指标还重要，但它们只回答了一个问题：歌有没有跑出来。
音乐公司和艺人还要回答另一个问题：这首歌有没有把人带到某个不可替代的Artist面前？
可以把它叫作：
Hit→Artist Conversion Rate
一百万人听过一首歌，其中多少人会：
记住名字
→主动点进主页
→听第二首歌
→理解这个人的审美
→关注他的下一次发布
→去现场
→成为社群的一部分
这条链的前半段，短视频、抖音、TikTok和AI会越来越擅长。
后半段更难，也更值钱。
中国市场已经能看到这个漏斗。短视频负责新歌发现，完整歌曲承接播放，艺人主页和作品目录完成进一步认识，线下演出与社群把听众变成稳定用户。腾讯音乐持续给独立音乐人提供线下演出机会，做的其实正是短视频之后的事情：让一段声音最终落到一个真实的艺人身上。
短视频不是不能制造Artist。KATSEYE、sombr都说明，viral moment可以继续转化为榜单、流媒体、现场和更大的职业生涯。
但这中间需要一次额外的转换。
歌爆了，不等于人诞生了。
七、以后做新人，可能要先写Artist Thesis
传统做法是多做歌，多发歌，等一首爆。
在AI供给里，这条路会越来越拥挤。你会与无限多首“还不错”的歌竞争。
更合理的起点，或许是先问一句：
如果把音乐拿走，这个人还剩下什么值得被关注？
这不是让艺人都去做生活博主。
它是在问，用户会不会对这个人有持续好奇：他为什么写这些歌？他的审美从哪里来？他有怎样的经历和表达方式？他和其他人有什么不同？
音乐仍然是核心媒介，但一个能长期留下来的Artist，通常还有一整套更大的东西：
稳定的审美；
能被辨认的声音与视觉；
经得起回看的作品目录；
真实的人生线索；
可进入的现场与社群；
一种让粉丝说“这也代表我”的身份连接。
AI可以帮他做demo、编曲、声音探索、混音辅助、封面试验、多语言版本、MV原型和分发测试。
但AI替不了选择。
作者性也不等于“一个音符都不能用AI”。未来大量优秀音乐人都会使用AI工具，行业也正在从单纯的侵权对抗走向授权、合作与艺人opt-in的模式。
作者性更像连续选择留下的痕迹。
为什么这句词要保留，为什么那个版本不能发，为什么这个声音要克制，为什么这首歌必须出现在此刻。这些选择累积十年，才会让听众在前奏刚响起时知道：这是他。
八、人的“不完美”会变得更贵，但前提是它有来源
很多人会说，AI音乐泛滥后，真实音乐人应该保留呼吸、破音、方言、现场失误、即兴和不完美。
这话只对一半。
AI很快也能模拟“瑕疵感”。让模型“唱得粗粝一点”“像凌晨录的”“有一点破音”，并不难。
有价值的不是不完美本身。
有价值的是，它为什么会在那里。
那天声音真的哑了，这个方言来自他长大的地方，这段停顿是现场观众把他打断了，这句歌词确实写在某个具体的失去之后。
音频结果可以被复制，来源很难。
AI会让Provenance，也就是“这首歌从哪里来”，变成音乐里越来越重要的一部分。
九、音乐不会进入死亡期。
它会进入作品极度过剩、Artist极度稀缺的阶段。
以后会有更多歌在算法里跑起来，更多副歌成为模板，更多声音服务于某一种情绪和场景。很多歌会红得很快，也会消失得很快。
真正能留下来的艺人，未必是产量最高的人。
他得让一首歌之外的东西也成立。让听众知道他是谁，愿意听第二首，愿意等下一次，愿意在很多年后仍然把某段声音和自己的人生放在一起。类似于当年刘强东找奶茶妹，就可以让京东的曝光从商业版到达娱乐版。
歌可以把人带进门。
能让人留下来的，还是人。