曾几何时，AI音乐还只是科技圈里的小众尝试，用户输入几个关键词，就能生成一段旋律，但结果往往充满随机性，难以达到专业水准。然而，随着技术进步，这一局面正在迅速改变。近期，AI音乐领域迎来一系列重大突破，资本涌入、巨头入场，行业正从“实验阶段”迈向“商业化落地”。
AI音乐初创公司Suno近期成为行业焦点。据报道，该公司正以超过20亿美元的估值寻求新一轮融资，较此前估值翻了两番，且年经常性收入已突破1亿美元。与此同时，流媒体巨头Spotify宣布与三大唱片公司及行业组织合作，共同开发“负责任且以艺术家为中心”的AI音乐产品，标志着传统音乐产业从观望转向积极布局。AI语音领域的领军企业ElevenLabs获得英伟达战略投资，OpenAI也被曝即将正式入局，顶级科技公司的关注进一步推高了行业热度。
技术迭代是推动AI音乐发展的核心动力。早期AI音乐工具的“盲盒属性”是其最大局限——用户输入关键词后生成的旋律往往是一次性的，无法修改调整，音质和专业度也难以保证。但2025年以来，Udio、Suno等公司推出的新一代工具彻底改变了这一局面。以Udio为例，其4月推出的“UdioStyles”功能允许用户上传内容生成模仿现有曲目“声音特征”的新音乐，同时发布的v1.5Allegro模型在不损失质量的前提下将输出速度提高了30%。两个月后，Udio又推出可视化编辑工具Sessions，能自动识别音乐结构，支持用户移动、扩展或替换歌曲段落，且修改后的段落能与原有音乐自动适配，避免了衔接断裂的问题。
Suno的进展同样引人注目。今年6月，该公司收购了AI音频工作站WavTool，并在9月推出V5模型和自研数字音乐工作站SunoStudio。V5模型显著提升了音质，生成的音乐接近真人录制效果；SunoStudio则将“生成+编辑”结合，改变了AI音乐“一步生成不能编辑”的模式。用户只需输入音乐风格、歌词大意或情感基调，甚至哼唱一段旋律上传，SunoStudio就能在几分钟内合成音乐成品，并生成每个乐器的分轨音频。音乐人可以利用专业知识和AI生成的素材进行剪辑、叠加和重组，大大缩短了制作周期。
降低使用门槛是另一大趋势。英国公司ElevenLabs旗下的ElevenMusic主界面仅保留一个输入框，用户通过对话式操作输入描述性提示，如音乐风格、情感氛围、乐器配置等，系统即可生成音乐。用户还能选择是否包含人声或特定乐器，目前支持英语、西班牙语、德语、日语等多语种歌曲生成。这种极简交互工具让没有音乐专业背景的用户也能轻松创作，进一步扩大了AI音乐的应用场景。
随着技术基座的完善，全球范围内的商业竞速赛已全面打响。在国际市场，Suno和Udio作为技术驱动型初创公司，已实现“技术突破-商业验证”的闭环。Suno凭借V5模型和SunoStudio构建起技术护城河，年收入达1.5亿美元，三年增长4倍；Udio则通过Styles风格库和Sessions编辑工具聚焦“专业创作效率提升”场景，成为短视频创作者和独立音乐人的首选工具。科技巨头们则以“资源整合+场景垂直”切入赛道。谷歌5月发布的Lyria二代模型避开通用音乐生成的红海，转而聚焦广告配乐，依托自身广告生态资源快速适配不同行业需求。OpenAI也被曝启动AI音乐生成技术研发，并与茱莉亚音乐学院学生合作标注音乐谱例，为模型训练提供高质量数据。
国内市场同样活跃。当前，国内AI音乐大模型玩家主要分为三类：一是以字节、阿里为代表的“大厂派”。字节旗下的海绵音乐凭借免费策略和平台生态快速获取用户；阿里通义实验室发布的InspireMusic模型则走“工具赋能”路径，开源全链路工具包，向中小开发者与企业开放AI音乐生成能力，以“生态共建”方式抢占B端市场。
二是以昆仑万维旗下的天工SkyMusic为代表的“新兴大模型厂商”。作为国内首个音乐SOTA模型，天工SkyMusic依托“天工3.0”超级大模型的技术底座，主打“快速生成+多风格适配”，重点切入微短剧配乐、游戏原声片段等高频需求场景；其后续推出的MurekaO1模型更登顶行业SOTA榜单，以技术指标优势吸引专业创作团队合作。三是以趣丸科技旗下天谱乐为代表的“垂直赛道独角兽”。作为全球首个多模态配乐大模型，天谱乐支持文生音乐、音频生音乐，还首创图片生音乐、视频生音乐功能，且比国际头部的Suno早3个月落地。上线后，天谱乐全面接入趣丸旗下的唱鸭App，直接触达千万级音乐爱好者用户，实现“产品-场景-用户”的深度绑定。
创作主体的界定同样复杂。传统音乐创作中，“创作者即版权所有者”的逻辑清晰明确，但AI音乐却无法遵循这一逻辑：用户通过SunoStudio输入歌词与情绪提示，AI生成完整歌曲；另一位创作者上传哼唱旋律片段，由ElevenMusic扩展为交响乐版本。这些作品中，创意来自人类，执行由算法完成，素材源于训练数据——版权应归属于用户、平台，还是原始音乐人？目前，无论是模型训练环节的“数据侵权”，还是生成作品的“归属模糊”，都尚未形成全球统一的解决方案。
