AI写的歌可以直接导出乐谱,昆仑万维把音乐能力塞进短剧流水线

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十月三十日,昆仑万维发布三季报;十一月二日的投资者关系活动记录表又把细节补了一遍。两处材料指向同一件事:旗下AI音乐产品Mureka上线V9.5,优化了旋律、和声、编曲与人声演绎,Remix能力做了升级,新增模板创作,还加了一个过去很少有厂商愿意做的功能,把生成曲目导出成附带和弦信息的乐谱。同期,Mureka的音乐能力被接进短剧工作台的无限画布,用来做AI MV与智能配乐。

乐谱导出这一步,改的是交付物

绝大多数AI音乐产品的交付物是一段音频文件。文件好听就留下,不好听就重生成,用户能操作的只有提示词和运气。乐谱导出改变的是这个关系:交付物从一段固定的声音,变成一份可以被继续编辑的结构。

带和弦信息的乐谱意味着什么?意味着旋律走向、和声进行、段落划分都被写成了可读的符号。编曲的人可以拿它改配器,演奏的人可以拿它排练,制作的人可以拿它对齐工程。AI生成的东西第一次能进入传统音乐工业的文件流转,而不是停在播放器里。

这也是AI音乐与专业制作之间的老矛盾所在。专业流程里,一首歌要经过作词、作曲、编曲、录音、混音几道工序,每道工序都有专门的人接手。生成式工具给出的是一段成品,成品无法拆开工序,于是它只能服务那些不需要拆工序的场景,短视频配乐、背景音乐、demo试听。乐谱把成品拆回了结构,工序才接得上。对工具厂商来说,用户范围也随之扩大,从想听一首歌的人,扩展到了需要一份可改的谱子的人。

Remix的三类素材:清唱、弹唱、纯音乐

V9.5的Remix升级,新增了对清唱、弹唱、纯音乐这几类素材的改编能力,官方强调的是更好地保留原曲旋律,同时支持对歌词、曲风、主奏乐器、乐曲段落做精细化改编。这个功能组合针对的是一个很具体的痛点:用户手里往往已经有一个想要的东西,只是不满意其中一部分。

清唱素材最难处理。没有人声伴奏做参照,模型要自己判断调性、速度、情绪,再补出编曲。弹唱介于两者之间,有和弦有节奏,缺的是配器层次。纯音乐则相反,编曲完整,缺的是人声与歌词。三类素材对应三种补全方向,这比“给一段音频换个风格”要细。共用一套模型时,最容易出问题的环节也在这里:清唱没有参照物,模型对人声调性与气息的判断全靠推断,一旦推错,后面补出的编曲会整体跑偏。

但要提醒一句,改编这件事在权利上比生成复杂得多。生成是从无到有,改编是在他人作品上叠加,涉及复制权与改编权。平台提供的是工具,授权要用户自己拿。这条边界在国内外都一样,工具越强,用户越容易忽略它。

模板创作把门槛压到选一个试听

模板创作是这次最容易被低估的功能。用户选定一个试听模板,就能一键生成歌曲,不需要写提示词,不需要懂曲风术语。门槛被压到了“听一下,觉得可以,点生成”。

门槛降低的另一面是同质化。模板本质上是把已经被验证过的编曲结构固化下来,用的人越多,产出越像。这对做短视频配量的人是好消息,对想做作品的人是坏消息。行业里已经有类似的迹象:当生成成本趋近于零,稀缺的就不再是歌,而是值得写的那件事。

配套的Explore板块也在往这个方向走,汇集创作模板、AI歌手角色等素材资源,让用户浏览、发掘、复用。这套设计把创作从“写提示词”变成了“逛素材库”,产品形态更接近内容平台而不是工具。对留存有利,对差异化不利,两者需要平衡。

还有一个副作用值得提前说:用户的审美会被模板驯化。长期用同一批模板,产出的歌会在结构上趋于一致,副歌位置、乐器进入时间、鼓点密度都变得可预期。对批量生产这是效率,对想做作品的人是天花板,而这种天花板不会写在产品说明里。

音乐被塞进短剧流水线

更值得关注的动作发生在音乐之外。三季报披露,公司把Mureka的音乐生成能力接入了天工短剧工作台SkyProduction的无限画布,推出AI MV和智能配乐功能。SkyProduction本身围绕剧本、资产、分镜、视频、后期、质检六个环节迭代,音乐被塞进来之后,一条短剧的生产链在同一个界面里闭环。

这个组合的商业逻辑很清楚。短剧是当下AI内容里少数已经跑出规模现金流的品类。九月,公司AI短剧平台业务单月流水近一亿美元;海外付费平台DramaWave九月上新剧集已实现95%以上AI生成,用户人均单日使用时长超过四十分钟;免费平台FreeReels的这一指标保持在八十分钟以上。

配乐在短剧成本里占比不高,但它决定成片的情绪节奏。过去配乐要么用版权库,要么找人做,版权库容易撞曲,找人做有周期。生成式配乐把这两件事同时解决:不撞曲,几分钟出。当配乐变成流水线上的一个按钮,音乐生意的客户就从“音乐人”变成了“制片方”。

这门生意的账怎么算

先看收入结构。工具型产品的收入是订阅,平台型产品的收入是分成,两者的天花板差一个量级。Mureka目前更偏工具型,会员订阅加企业接口;而短剧平台是平台型,吃的是内容流水。把音乐能力接进短剧工作台,实际上是在用平台型的流量反哺工具型的产品。

再看版权。AI音乐绕不开的两件事是训练数据的来源与输出的归属。国内厂商在这一块普遍采取保守策略:不点名模仿特定歌手,商用权随订阅授予,改编需自行取得授权。这套做法不激进,但足够让产品跑起来。

最后看付费意愿。国内用户为AI工具付费的比例仍然偏低,音乐又是所有内容品类里最容易被当作“免费背景”的一类。这意味着短期内收入更可能来自B端,也就是短剧、广告、游戏这些需要批量配乐的场景,而不是C端订阅。

一个值得留意的信号是乐谱导出这类“向下兼容”的功能会不会变多。当行业还在比谁的音质更像真人时,把成品接回专业流程是一个不同的方向。它不会带来传播上的爆点,但它决定了这个工具能不能被真正靠音乐吃饭的人用起来。

素材来源:昆仑万维三季报、证券时报、中国新闻网、新华财经 发布时间:2026-11-04