2026·05·21
Apple music 沦陷了，但苹果喜闻乐见。
AI 音乐正在快速爆火，当我第一次听到通过 AI 合成的音乐 Echoes(往日回响)时，简直是惊为天人。
如此完美空灵的音色，如此精准的情绪转折，如此能引起共鸣的歌词，居然是通过 AI 创造出来的歌曲。
与此同时，即使知道它是 AI 生成的音乐，我依然会经常在深夜打开网易云，一遍又一遍地单曲循环。
说实话，这首歌动摇了我对 AI 创作的认知——原来是否手搓真的并不重要，重要的是它能否引起情感共鸣。
苹果正式妥协
AI 音乐的持续爆火，也直接对苹果旗下的 Apple music 造成了影响。
大量粗制滥造的 AI 音乐不断地上架，三分之一的新上传歌曲来自 AI 生成，严重挤压传统音乐人的生存空间。
令人惊讶的是，苹果并没有决定下架所有 AI 音乐，而是终于做出了妥协。
近期， Apple Music 发布公开信《What We’re Doing to Keep Music Fair》。
苹果首次明确：Apple music 不会禁止 AI 音乐进入平台，只是要必须标注 AI 生成，不得冒充真人来误导用户。发行商可以用 AI 生成歌曲，但是强制要求在歌曲、音轨、作词、封面、MV 上，标注显眼的 AI 标签。
同时，Apple Music 已开发内部 AI 检测工具，重点打击刷量、灌水、冒充真人的 AI 音乐，甚至会直接下架，并且取消一切收益。
简单来说：AI 音乐可以存在，但必须标注它由 AI 生成。
这个措施其实很保守，看起来苹果对 AI 生成音乐持有开放的态度，我也想聊聊自己的看法。
我们应该尽快学习 AI
以前都说，AI 无法取代的只有创意类工作。实际上 AI 第一个要取代的，就是创意类工作。
因为在任何行业，站在顶端发光发热的，只有那 2%，剩下的 98% 只是在重复前人成熟的经验。
举个例子，发明薯片的人是：George Crum。因为客人总是抱怨薯条切得太厚，于是有一天他故意把土豆切得很薄，炸得非常酥脆，来反讽客户的需求是“错误的”，没想到这道菜意外爆火。
后来，薯片卖到了全世界，你可以在任何一家便利店买到薯片。它养活了无数工厂、流水线、司机、渠道商、超市、广告公司、运营人员。但是问题在于：发明薯片的人，只需要一个。
这其实就是整个社会最底层的运行逻辑，最顶层的“创造者”，数量永远极少，AI 也是由这群人发明的。而绝大多数从业者，掌握的只是“会写、会画、会作曲、会剪辑”，这种我们称之为「技能」。
只要是可传授的技能，那它一定可以通过重复训练学习，直至精通。而重复训练，不断进化，正是 AI 的强项。
因此，严格意义上来说，除了那 2% 与众不同的天才，剩下的普通人都不具备不可替代性。
他们需要做的，就是尽快学会使用 AI。
AI 音乐如何生成
最后，相信很多人都用过 AI 对话，但是不一定接触过 AI 音乐生成。
一首歌包含了歌词、伴奏、风格、声音、音谱等等元素，如此复杂的工程，到底是怎么生成出来的呢？
其实很简单：用专用的 AI 音乐大模型，比如 Suno。
Suno 的使用方法极其简单，打开它的官网，直接输入需求，就会自动跳转到 AI 歌曲生成编辑界面，在左边输入歌词，点击生成，右侧就会生成多个歌曲版本供你选择。如果你想精通，还可以进一步微调。
如果说 DeepSeek 是输入一句话，生成一段文字。那么 Suno 就是输入一句话，直接就能生成一首包括歌词、旋律、人声、伴奏的完整歌曲。它的定位，就是让一个普通人也能把想法，变成一个完整的歌曲，使用门槛非常低。
在训练的阶段， Suno 学习了大量音乐的规律，比如歌词更适合用在什么旋律，什么节奏更加 hip-hop，什么音色属于空灵。当数据足够庞大时，Suno 就可以一步步预测下个词、下个音色、下个旋律，最终形成一首完整的歌曲。
用 Suno 写歌，你只需要确定开头——也就是歌词、情绪、风格、音色、场景等等。
比如我随手写的一个咖啡主题歌词，要求风格为 lo-fi hip-hop。
它大概1分钟时间，就生成了完整的歌曲，全程没有任何门槛——甚至还有很多个版本的可以备选。
实操才是硬道理，下面咱们试听一下——
不过，听到自己随手写的词，被编成了歌曲，还是有点雷霆的。