44%的歌是AI写的，但没人在听……吗？

赤潮AKASHIO·2026年04月23日 09:31

机器在唱，机器在听，人类不在场。

猜猜看，华语乐坛一年有多少新歌上线？

2024 年，这个数字是 135.1 万首。

《2024 华语数字音乐年度白皮书》里有这样一组数字：这 135 万首新歌里，播放量不足 1000 次的那部分同比激增 92.6%。翻译成人话——每 10 首新歌里有 6 首，上线整整一年没多少人点开过。[1]

B 站那边也在创作狂潮里。2025 年的《B 站音乐年度生态报告》显示，264 万 UP 主投出 2016 万条音乐视频，其中 62% 的创作者在流程中用过 AI 工具。AI 歌手「大头针」三个月涨粉百万，《美猴亡》《哈基米》轮番刷屏。[2] 这些歌很少被认真听——它们是鬼畜素材、短视频 BGM、社交货币。

同一时间，法国流媒体平台 Deezer——这家在中国知名度有限、但在欧洲用户量长期与 Spotify 同档的公司——公布了一组让全球同行屏住呼吸的数据：平台每天收到 7.5 万首 AI 生成的歌曲，占每日上传量的 44%。可这些歌只贡献了平台总播放量的 1% 到 3%，其中 85% 还被判定为机器人刷量。[3]

机器在唱，机器在听，人类不在场。

就在 Deezer 发出这条消息的同一周，一首名为「Celebrate Me」的 AI 单曲登顶了美国、英国、法国的 iTunes 榜首。Reddit 上有人冷冷留下一句：「iTunes 早就死了，几千次购买就能冲榜。」

把这些数字堆在一起，拼出的故事有点诡异。主流叙事总说 AI 会取代人类创作者、夺走他们的工作。但现实更安静——AI 并没有把人类音乐人挤下舞台，它只是让整个舞台陷入了一种更奇怪的困境：

供给在爆炸，需求没有跟着膨胀。

Suno 两周就能生成一个 Spotify 体量的曲库。135 万首华语新歌，七成以上为独立发行，播放量集中在顶部 1%。所有数据都在飙升，但地球上每个人依然只有两只耳朵、每天 24 小时。

当「创作」这件事在供给侧被拧开了阀门，需求侧却没有任何结构性变化，世界会变成什么样？

每两周复刻一个 Spotify

AI 音乐的生产力（量）到底有多大？

Suno——在中国知名度远不如 OpenAI，却是全球最大的 AI 音乐生成公司——在 2026 年 2 月披露了它的运营规模：付费订阅用户 200 万，年化收入 3 亿美元，累计用户过亿，峰值日生成歌曲数达 700 万首。[4]

700 万首是什么概念？Spotify 过去十几年积累的曲库大约在一亿首左右。以 Suno 当前的速度，每两周就能复刻一个 Spotify。

量产带来的结果是清扫。2025 年 9 月，Spotify 宣布过去 12 个月里删除了 7500 万首涉嫌垃圾、欺诈、重复的曲目——相当于全球每两周就要扫进垃圾桶一个独立音乐人平台 Bandcamp 体量的小仓库。再往前走，据国际标准录音代码（ISRC）的注册数据，2025 年全球新歌注册量达 5120 万首，是 2024 年的 2.6 倍。量变的加速度本身就是一个事件。

这股海啸不只冲击音乐。

摄影素材库 Adobe Stock 在 2025 年 4 月的盘点显示，站内 47.85% 的图像为 AI 生成。Getty Images 的 Creative 业务部门同期营收同比下滑 5%——AI 生成内容在「挤走」摄影师可授权的商业机会。素材巨头 Shutterstock 换了一种活法，靠把老素材打包卖给 AI 公司做训练数据续命。

图书出版也没躲过。加拿大最大电子书平台 Kobo 一度拒收了约 45% 的自出版提交，其中 80% 疑似 AI 批量生成。美国作家协会（Authors Guild）则长期追踪亚马逊上的「AI 山寨书」泛滥——同一个作家名下凭空冒出十几本「新作」，内容与作者本人无关。

学术界的困境叫得更响。哥伦比亚大学一篇研究论文警告，学术世界正在经历「过度生产的建筑学危机」：论文数量逐年暴涨，研究质量并未同步提升。AI 让这件事雪上加霜。

回到音乐本身。2024 年底，美国联邦检察官起诉了一个叫 Michael Smith 的美国人。据起诉书描述，他用 AI 批量生成几十万首歌，上传到各大流媒体，再雇佣机器人批量播放，骗取了 1000 万美元版税。换句话说，整个闭环——从生产到收听到分账——全部不需要人类参与。这样的案例并不孤立，它只是第一次被司法机构盯上。

所以，关于这场海啸，一个被反复引用的数字是：AI 音乐占流媒体上传量的比例已经迅速逼近一半。但真正的问题在于，这些内容上桌之后，人类做出了什么反应。

全世界最流行的食物是披萨

2024 年，美国康奈尔大学（Cornell University）的研究者做了一个实验。

他们请来一批美国参与者和一批印度参与者，让每个人回答几个开放性问题：「你最喜欢的食物是什么？」「你最喜欢的节日是什么？」一半人独立作答，一半人使用 ChatGPT 辅助。

独立作答组的结果显示出清晰的文化差异：美国人偏爱汉堡和感恩节，印度人偏爱咖喱和排灯节。但在 AI 辅助组里，答案开始坍缩——两国人最爱的食物都变成了披萨，最爱的节日都变成了圣诞节。

把这个实验的逻辑平移到音乐，结论几乎一模一样。有业内人士在道总有理的文章中，把 AI 生成的作品形容为「平均脸」[8]——工整、合格，没有辨识度，也没有灵魂。

市场对这种作品并非完全没有需求，背景音乐、抖音 BGM、直播垫乐都能消化它们。但这种需求本身就说明：大部分 AI 音乐存在的意义停留在「填充空白」，很少有人会专注去听。

中国各大音乐平台对 AI 的态度，分裂得非常有代表性。

字节跳动旗下的汽水音乐最激进。据 DoNews 报道，汽水 2025 年用户规模同比增长 120%，平台创作者达 570 万，其中音乐人 55 万（同比增 50%）。AI 歌手「大头针」正是从这里起步。汽水的用户画像偏「泛音乐用户」——把歌曲当作短视频背景音的人。对 AI 友好与背景化消费互为因果。

腾讯音乐走的是另一条路。QQ 音乐接入了 DeepSeek 的大模型做 AI 写词，并推出了「启明星 Venus」平台，让用户能一键创作并发布 AI 歌曲。TME 的 CEO 在 2025 年 Q4 业绩会上承认 AI 歌曲正在「爆发式增长」（explosive growth），但与此同时，公司在线音乐月活同比下滑 5%，降至 5.28 亿。

网易云音乐最保守——在政策层面明确不支持 AI 音乐的版权收益。

来到海外。

Deezer——那个曝出 44% 数据的欧洲平台——选择了一条最强硬的治理路径：它是全球唯一对 AI 音乐进行主动检测、主动标注、并从个性化推荐池中排除的主流流媒体。

Spotify则是另一种态度。它把 AI 视为「工具」，不主动标注，反而押注自有 AI 产品——它的 DJ 功能——2023 年上线的 AI 电台，由 AI 主播根据用户口味实时生成歌单与解说——已累计 9000 万用户、40 亿小时使用时长。

五种态度，对应同一个问题的五种回避方式：目前没有任何一家平台真的知道该怎么办。

这件事如果只是平台策略的分歧，还算得上正常商业现象。但知危 2025 年的一篇调查揭开了更不体面的底色——平台之所以「容忍」AI 音乐，很大程度上是因为利益结构。[5]

流媒体平台普遍采用「大池分账」机制：所有订阅收入先汇入一个池子，再按每首歌的播放占比分给版权方。当 AI 歌曲大量涌入平台，它们会挤占总播放时长，真人音乐人分到的版税也就跟着被摊薄。

平台的算盘是：默许 AI 分走本应属于三大唱片公司的那部分蛋糕，以换取更低的版权成本。传统歌曲制作成本 5 万到 15 万元一首，而 Suno 生成一首歌的成本约 0.1 元——差了五个数量级。

平台没有道德问题，只有数学题。

这套数学题的答案，每个参与者都看得到。AIX财经 2026 年的一篇报道记录了一个叫「梨子工作室」的案例[9]：他们用 AI 扒带、重编曲，把传统半个月的制作周期压缩到一分钟以内，再批量上架各平台。这种模式正在从个别极客的实验，变成一门标准化的流水线生意。

Deezer 自己做过一次盲测：让普通听众在不告知来源的情况下分辨 AI 歌曲和人类歌曲，97% 的参与者无法区分。当披萨和咖喱尝起来一样，你至少还能看到菜单。但在流媒体的推荐列表里，你连自己正在听一首「平均脸」都不知道。

据中国音像与数字出版协会的报告，2024 年中国数字音乐市场总规模达 2113.5 亿元，首次突破 2000 亿大关，其中 AIGC 音乐工具的应用率已达 35%，直接贡献超 150 亿元新增产值。

与此同时，TME 白皮书里一组常被忽略的数据是：2024 年播放量破亿和破十亿的华语歌曲数量都在减少。底部在膨胀，顶部在收缩——「平均脸」带来的收敛，已经开始改变整个产业的注意力分布。

丰饶的贫瘠

听起来很悲观。但要真正理解这件事的奇怪之处，得看一组被反复忽略的数据。

环球音乐集团（UMG）与音乐数据公司 Luminate 联合统计：2025 年全球播放量 Top 7000 的艺人里，AI 项目的数量是——零。

没错，零。

Luminate 同期的一项消费者调查显示：45% 的美国听众对 AI 音乐表示「不适」，只有 24% 觉得「舒适」。到了 2025 年底，Luminate 年终数据中才出现了一个特例：AI 艺人 Xania Monet 获得 1.25 亿次流播，成为历史上第一个登上美国《公告牌》（Billboard）电台榜（基于电台播放次数的榜单）的 AI 艺人。

一个「1 亿级」的孤例，对比 Top 7000 里的零，正好说明这个赛道的分布有多极端。

微观层面更扎心。一位叫 James Palm 的 Medium 博主公开了他的实验：让 Suno 为他生成 127 首歌、全部发布到各大流媒体，两个月共获得 1 万 5 千次播放，分账收入 61.38 美元。Reddit 上另一位用户上传 130 多首 AI 歌曲，过去一整年的总收入是 9 美元。

Deezer 的数据与这些微观案例互为印证。AI 音乐在平台上占据了 44% 的上传量，却只贡献 1% 到 3% 的播放量。很多人「生产」了音乐，但几乎没有人「收到」它。

但数据的另一面同样诡异。

摩根士丹利（Morgan Stanley）2026 年初的调查显示，60% 的 18 至 29 岁美国人「每周听 3 小时以上 AI 音乐」。这个数字与 Deezer 的 1%-3% 严重对不上。唯一能解释这种落差的假设是——大多数人并不知道自己在听 AI。

AI 音乐的「成功」建立在不透明之上。这对平台和 Suno 来说是最好的局面：内容在低调地替换人类音乐人的播放量份额，消费者却感觉不到异样。

2024 年 12 月，国际作曲家与作词家协会联盟（CISAC）与咨询公司 PMP Strategy 发布了一份全球经济研究，给出了让音乐人从椅子上跳起来的预测：到 2028 年，AI 音乐将占流媒体平台约 20% 的收入、占音乐素材库约 60% 的收入；音乐创作者将有 24% 的收入面临风险；未来五年累计损失约 100 亿欧元。[6]

ABBA 乐队成员、瑞典词曲作者比约恩·乌尔维厄斯（Björn Ulvaeus）在发布会上的那句话被多家媒体转述：「创作者面对的是一种双重威胁——作品被用来训练 AI，收入被 AI 夺走。」

资本市场比谁都先闻到味。

2026 年 3 月 17 日，美国投行花旗（Citi）把腾讯音乐的目标价从 29 美元砍到 15 美元，股价应声暴跌。分析师的原话是：「AI 生成音乐趋势威胁着用户访问量和付费订阅转化等关键指标——这一趋势在中国尤其严峻。」[7]

之所以「尤其严峻」，因为 TME 的 2024 年内容成本高达 120 亿元，占订阅收入的 79%。一旦 AI 把内容供应的边际成本逼近零，这个成本结构就会被从根上改写。花旗研报里对 TME 的担忧，本质上是对全球流媒体商业模式的担忧——只是中国的杠杆比海外更大。

顺着这条线再退远一步看，会发现「AI 音乐过剩」只是一个更大叙事的小切片。

1987 年，美国经济学家罗伯特·索洛（Robert Solow）写过一句被反复引用的话：「计算机无处不在，唯独不在生产率统计中。」这就是著名的「索洛悖论」——信息技术的扩张远快于它在宏观经济数据上的体现。

2026 年 3 月，阿波罗全球管理（Apollo Global Management）首席经济学家托尔斯滕·斯洛克（Torsten Sløk）在一份报告里套用了同样的句式：「AI 无处不在，唯独不在宏观经济数据中。」索洛悖论的 2026 版。美国商业杂志《财富》（Fortune）同月针对数千名 CEO 的调查显示，绝大多数受访者承认 AI 目前并未影响企业的生产率数据。

音乐行业就是这个悖论的微缩模型。AI 工具覆盖所有创作环节，但 Top 7000 里没有它；平台被 AI 内容淹没，但播放量集中度没变；全球录制音乐收入 2025 年仍增长 9.4% 至 395 亿美元——看上去歌在涨、钱在涨、播放在涨，但真正拿到钱的人没变。

Spotify 发布的《Loud & Clear 2026》报告透露，2025 年支付给音乐行业总额约 110 亿美元，年收入超过 10 万美元的艺人达 1.38 万位。这组数字把「蛋糕在变大」的叙事讲得漂亮。但国际唱片业协会（IFPI）的年报同时指出：全球流媒体收入增速已经从 2021 年的 23% 下滑到 2023 年的 9.8%、2024 年的 7.3%。蛋糕增速在降，分蛋糕的嘴在指数级增加。

索洛当年观察到的是——生产力革命没那么快落到账面上。AI 音乐海啸里观察到的是——生产力革命落到账面上的第一个具体数字，是亏损。