泛亚电竞·(中国)app下载

　　虎嗅注：本文为虎嗅 《AI星火》系列 第01篇稿件，《AI星火》系列聚焦AI各细分行业的头部公司，通过AI创业者的故事折射出他们对AI产业的共识与非共识。第一篇，我们来聊聊国内估值最高AI音乐工具公司的困境、突破与思考——当理想破灭，发现AIGC无法颠覆内容行业时，创业者该以什么样的心态继续下去?

　　DeepMusic（灵动音科技）创始人刘晓光，在清华大学就读时曾是清华校园歌手大赛中出镜率最高的人。当2009~2013年，刘晓光在清华舞台上一展歌喉时，台下不会有太多人想到，这位清华大学音乐圈的风云人物、化学系高材生，最终会成为一个AI创业者。

　　刘晓光身上有许多看似并不相关却聚在一起的标签：接连得到腾讯与GGV投资的AI创业者、清华大学化学系本博连读生、AIGC公司创始人、清华大学吉他社社长、发过唱片又写过代码……

　　面对虎嗅，刘晓光颇为幽默地回想起自己创业伊始：由于清华化学系曾诞生了完美世界创始人池宇峰这样的“创业明星学长”，这里也成为了游戏创业者的“沃土”。在刘晓光休学前，他听到最多的一句“系内吐槽”是：“清华化学系都该去做游戏。”

　　2018年，刘晓光成立了DeepMusic，在创业伊始，DeepMusic最早的方向是试图用AI生成旋律，此后逐渐向AI音乐解决方案、综合性AI工具进化。在创投圈，DeepMusic算是AI音乐这个小众赛道的“资本宠儿”。2018年创业不久后便拿到了清华大学学长李健、“华控基石”联合投资的天使轮投资。此后在2020年、2023年DeepMusic连续完成了A轮和A+轮投资，累计融资金额超千万美元，这是国内AI音乐赛道截至目前融资总额最高的创业项目。

　　影响刘晓光命运的关键节点发生于2016年。曾任清华大学吉他社社长的刘晓光机缘巧合加入了清华大学AI作曲小组，这是一个隶属于清华大学计算机系的兴趣组，几个组员试图用AI解决音乐创作的问题。正是基于清华大学AI作曲小组，刘晓光最终成立了DeepMusic。

　　一路走来，刘晓光的创业之路不乏危机。他经历过短视频平台冲击音乐产业的剧变，曾被第三方平台抄袭，还曾被大厂挖人、被音乐老炮欺骗。但最大的危机，来自于2020年的一次“惊醒”，当时得到腾讯投资的刘晓光看到了腾讯音乐的行业研究报告：平均每年有100万首新歌诞生，但全行业收入的80%都流向了最火的100首新歌。

　　“一个关键问题是：AI提升音乐创作效率，真能带来更多营收吗？”刘晓光告诉虎嗅，“2020年，当知道每年都有100万首海量新歌产生，对我来说犹如晴天霹雳。作为给音乐供应端提高效率的生产工具，供应端不需要你，那你的业务模式该是什么样的呢？”

　　这成为了DeepMusic转向的起点：从此前针对行业内B端用户，向更广阔的端市场进行探索。他开始转变产品逻辑，针对音乐爱好者，推出主打音乐创作“心流体验”的音乐创作工具。

　　2023年1月，DeepMusic开启AI音乐产品“派”的内测，这是一款可以囊括歌词创、旋律、编曲、混音等多个环节泛亚电竞的AI音乐工具。截至2024年5月，派的用户总量已经突破10万人，成为目前国内用户总数最多的工具类AI音乐产品之一。据刘晓光透露，派的用户中有50%音乐爱好者，20%音乐老师，30%专业音乐人，目前派已经采取付费模式。

　　4月29日，“派”2.0正式版上线，用户能在其中参与歌词构思、旋律构建、编曲设计、虚拟演唱直至后期混音的全过程，在用户编辑音乐过程中也实现了实时交互反馈的效果。

　　2018年刘晓光创业初期，时值移动互联网创业热潮，人工智能还刚刚崭露头角，但已大有“为未来指明方向”之势。这让初创的DeepMusic迎来一个不错的开局：开始有更多人开始关心AI给音乐行业带来的机会。

　　2018年2月，拿到李健的天使轮投资，刘晓光只花了20分钟。巧合的是：除了李健在清华电子系熏陶出的技术直觉外，两天前《经典咏流传》节目找到李健，想要通过技术手段将四千首古诗词谱成曲子在节目播放，这样的批量生产非常适合用AI搞定，因此李健觉得AI音乐这件事情大方向是对的。

　　此时，DeepMusic主要的业务模式是，用研发的AI音乐工具，给一些专业音乐团队、影视公司提供BGM创作相关的服务。它最主要的收入来源，是一些音乐、影视行业的B端用户。

　　当时的AI技术生成人声较为勉强，但是已经能够满足BGM的需求。因此最开始DeepMusic也在考虑将AI生成短视频BGM作为重要的一个服务。

　　当时摆在DeepMusic面前的关键考题是：需要一边研究将技术转化为服务的道路，一边摸索音乐产业底层逻辑。脱胎于学术领域的他们，在此前没有任何音乐产业经验，因此对于这个难以捉摸的行业了解甚少。

　　“从2018年开始每天都在研究钱从哪赚到哪。”刘晓光说。这条路并不容易，那时的音乐行业极为不透明和排外，一些音乐老炮也不会跟他说实话，研究一年之后他对“AI+音乐”创业的底层逻辑有了一些新的想法。当时抖音、快手的崛起已经势不可挡，他们也开始跟短视频平台的人去聊通过AI生成更多BGM的可能性。

　　2019年，异军突起的短视频平台给音乐行业分发逻辑带来剧变，腾讯、网易云等音乐平台在分发机制上拥有的绝对话语权，被势能强劲的抖音、快手逐渐蚕食。曾经用户没有别的选择，只能在这些音乐平台上听歌，平台在积累用户的同时，还能够做直播和音乐娱乐化的变现——这部分收入，占腾讯音乐的50%以上。在短视频兴起之后，《学猫叫》等神曲抢夺了用户更多的注意力。音乐平台的播放次数则被严重挤压。

　　那一年，随着短视频平台规则的不断调整，音乐产业的商业模式每隔几个月就会改变。在剧变之下，各路人马为在本就“为爱发电”的产业活下去，“会干一些特别恶心的事情”，“洗歌”——通过模仿抄袭热门歌曲的歌词、旋律来获得更高播放量，也应运而生。乱象之下，流行歌曲也越发良莠不齐，一些没什么音乐性的简单歌曲也能被推成爆款歌曲。

　　这对于“AI+音乐”带来的变化是明显的。从市场大环境看，对于AI快速生成短视频BGM等简单歌曲的需求迅速放大；但挑战随之而来，各大平台都开始琢磨这件事，甚至让行业变得乱象丛生。

　　2020年，腾讯、网易、快手等大厂也开始尝试投入AI音乐类产品。大厂通过投资并购来获取新技术向来不是什么新鲜事，灵动音也成为了他们的目标之一。

　　找到DeepMusic的投资方开始变多，这里面不乏一些公司此前的客户，这些平台客户的想法是：干脆“以投代买”，进一步降低成本。由于那时公司现金流紧张，刘晓光一度只能硬着头皮去谈这个“以投代买”的方案。好在后来他拿到了腾讯投资，拒绝了其他平台的投资意向。

　　谁料，就在拿到腾讯投资的第二天，DeepMusic员工就接到了猎头的电话，“以投代买”计策未成功的大厂试图挖人。不久后，又有平台开始抄袭他们的产品。

　　当短视频带来了旺盛的AI生成BGM需求后，DeepMusic这样的小公司并未因此获得更多生机，反而在一些平台型大厂眼中，“通过资本迅速复制DeepMusic的功能”才是捷径。

　　这引发了刘晓光的危机意识和思考。那一两年时间，刘晓光时刻关注该大厂“类似Suno”的AI音乐产品数据动向，“看看大厂在做什么动作，自己是不是该调整。”但现在他认为那种心态是踩了坑。因为最后，该大厂的AI音乐产品“干崩了”，并未跑出来。

　　本以为在竞对离场后，情况会有所好转。但2020年腾讯公开的一份产业报告，却让他们感觉“用一年来研究的行业和布局”白费了。

　　产业报告显示，2020年有100万首海量新歌产生，而在今年这个数量可能达到千万级别，这其中有20万首音乐的质量足够完美，但只泛亚电竞有一万首有机会被用户听到，100首被用户反复听。而那100首歌曲赚了整个行业80%的钱。

　　国内音乐营收在500亿左右，其中有100亿分给创作者，大部分份流向周杰伦、林俊杰等专业歌手为代表创作的IP歌曲泛亚电竞，一家制作公司从非IP歌手中拿到的最多是15亿——而AI音乐的天花板份额可能不会大于这个数字，并且不会带来增量，用户不会再为音乐掏更多的钱。这是一个供需关系极度失衡的存量博弈市场。

　　这意味着2018年支撑DeepMusic的创业想法之一——AI生成短视频BGM模式——算是竹篮打水一场空了。实际上，某短视频平台一年的BGM版权费用只在千万级别，这些音乐完全不需要AI生成，这是因为罐头音乐库有几十万首免费的无版权歌曲。

　　“当你讲一个故事，这个事的天花板还不到一亿，那还创什么业啊？”刘晓光说。

　　“为什么明明知道只有100首歌能赚大钱，但新歌却依旧在爆炸性增长？”刘晓光思考后认为，这说明这个行业还有一些未被挖掘的隐秘需求：创作音乐并不是为了赚钱，创作本身就是一件能带给人愉悦体验的事情，就像爱写小说的人享受的是打磨故事的过程，通过AI一键生成小说可能对这些人来说是伪需求。

　　另一个数字加深了他的信心：国内至少有1.3亿人买过乐器，说明至少有十分之一的人对创作音乐是感兴趣的。在他粗略估算下，用户上限是1亿，核心用户2000万，月活上限2000万。而目前国内AIGC平台月活也已经达到了这个级别。

　　曾经那句“清华化学系的人就该做游戏”的系内吐槽，带给他灵感。为什么不借鉴做游戏的方式去做一款音乐创作类产品呢？

　　2023年1月，他彻底改变了产品设计思路并推出全新产品——派App。

　　就像游戏一样，这个产品更注重的是过程而非结果。刘晓光希望通过手机端一栈式服务，让用户能从每个音符的选择排列开始，体验创作音乐的心流状态，因此它并非是Suno那种输入文字后一键生成的AI音乐产品。

　　在确定好目标后，他又遇到了技术难关：如何让用户在创作音乐时能获得低延时的声音实时反馈？

　　这是因为：相比视频延时掉帧，几秒钟的声音延时更容易被用户感知且极为影响体验。而刘晓光希望，让用户在点击调整每个音符时都能收到实时反馈。在这方面，iPhone的做法是一直将音频线程作为第一线次，保证了声音画面一直同步，因此苹果设备的音视频体验安卓优于其他设备。在开发iOS音视频软件时，就可以直接调用苹果引擎的第一线程做同步。

　　而安卓设备却没有这种优势，因此要求开发团队用Rust语言重新搭建引擎，不同乐器带来的多重轨道也增加了这件事情的难度，经过一年时间他们终于搞定了这个40万Rust语言的引擎。从敏捷工程管控、产品开发到运营获客，他们也几乎都是从零到一去学习。

　　目前派的商业模式有两点：一是作为音乐工具收费。二是像唱片公司那样，帮C端用户发行歌曲，获得播放量带来的结算分成。

　　移动互联网时代产品有两个不同本质的路线：提升用户体验Kill time或者是提升用户效率Save time。那时的杀手级应用大都二选一，要么将体验做到极致，要么将工具做到极致。AIGC的头部产品，Minimax的星野和月暗的Kimi也在Kill time和Save time的不同路线分岔。而派则是两者皆有。

　　这是因为：刘晓光给产品的定义是AI音乐工作站，一款全方位辅助音乐创作的工具。但因为音乐创作本身就是一种体验感很强的事情，它也有着Kill time的体验属性。

　　在我们三个小时的交流里，他提到了74次游戏。他经常会跟做游戏的校友交流，因为游戏才是将Kill time体验拉到极致的产品。但他们的交流通常以“晓光，你来做游戏吧”开始，然后以“不行，我还有音乐理想”结束。

　　刘晓光认为，在音乐类产品上可能两者结合才是最好的通路。他一直在探索，但现在仍旧偶尔会感到迷茫、纠结：到底是应该按工具开发还是按照游戏开发？

　　他想过将RPG游戏跟AI音乐结合，也在思考用游戏的方式来重做自己的产品，或者真的直接做一款游戏。毕竟游戏有着高ARPPU，相比之下音乐工具用户付费意愿有限。

　　他的困境或许能代表当下很多的AIGC创业者：当理想破灭，发现AIGC无法颠覆内容行业时，该以什么样的心态继续下去?

　　在一次校友会上，他和一个基础大模型公司CEO聊了两小时，内容是关于脑科学、认知心理学等星辰大海的话题。

　　他们的共识是：通过脑电波的不同模态标注，能更好地体现出不同音乐带给人的情绪。或许在技术足够发达后，脑电波生成AI音乐会比目前的文生音频效果更好。而技术突破总能给产品带来更大的想象空间。