DEMO|融了4000万美金的AI音乐产品,做出的歌到底啥样?

核心内容摘要

DEMO|融了4000万美金的AI音乐产品,做出的歌到底啥样?说实话用了快一季度,感觉这科普内容比我想象中扎实。很多生活现象背后的原理讲得清楚,不装腔作势,也不故意卖萌到尴尬。标签过滤能躲开暂时太难的,先专注自己能消化的层级。日用品、防护、营养这类贴近生活的主题特别实用。成熟的产品气质比花哨运营更让人心甘情愿留下。

DEMO|融了4000万美金的AI音乐产品,做出的歌到底啥样?

尽管之前,短视频平台上就已经充斥着 AI 音乐,但它们仍然属于“音乐”的范畴,目标是用情绪化和洗脑的词曲,搭配视频扩大传播,且不希望让人听出来是 AI 做的。 这也让 AI 音乐成为一个很“奇怪”的创业赛道。一方面,竞争不如通用模型和 Agent 那么激烈,由此带来的市场关注度有限;另一方面,用户正真金白银地参与共创。 当不少 AI 应用还在盈亏线上仰卧起坐时,ACE 已有 10 万付费用户、月收入 200 万美元,并完成 Pre-B 轮融资。Hans Zimmer、Teddy Riley、Martin Garrix 以及多位格莱美获奖制作人,都在使用它的产品。 据悉,ACE 近日完成新一轮近 4000 万美元融资,本轮由头部战投、CCV、顺为资本、Alphaist 等机构投资,多个老股东超额跟投。至此,ACE 成为 AI 音乐赛道融资额最高的华人创业团队。 这家长期服务专业音乐人、深耕 AI 原生音乐生产工具的公司,正计划在原有业务之外新增一款“玩音乐”的产品,miya.fm,一个主打 AI 音乐新玩法的 Agent。 如此宏大的音乐,和我第一次打开 ACE 的感受完全相反。产品简洁朴素,没有 readme,说明文档藏在右下角小图标里。扑面而来的是一个直接创作的音频分轨界面。 不过,这套产品思路对专业创作者而言完全成立。他们不需要花哨的页面和冗余功能,只在乎顶级的可控性。所谓可控,是指产品能否在功能层面让创作者完全掌控创作,并精准呈现细粒度表达。 比如开头那段弦乐成品,就是直接把 MIDI 或 MusicXML 文件拖进 ACE Studio,为轨道选择“小提琴”“大提琴”等 AI 音色,它就会按照写好的音符自动演奏。此外,还能开启乐器的 Unison 模式,按需调节每件乐器的音量、时间偏移和立体声宽度。 又或者,只需在钢琴卷帘中输入旋律和歌词,就能立刻听到 AI 演唱。如果某个音或某句歌词听起来不对,可以马上修改,调整后的结果也会即时反馈。 下面这个视频是更全面的功能展示。除一句话生成外,还可以根据任意片段 AI 生成匹配的人声或乐器、对局部音频进行 AI 改编、支持接入 Codex、Claude Code 等 Agent 直接操作工程...... 正是这种对专业创作可控性的追求,让 ACE 在帮助创作者完成细颗粒度表达的同时,积累了高质量的创作数据。反过来,这些用户数据又被用于训练和迭代其音乐模型 ACEx。 互联网并不缺音乐。流媒体、视频网站和公开数据中已有海量完成时作品,模型可以从中学习曲风、结构、音色和演唱方式。但一首最终导出的 MP3,本质上只提供了结果。 在用户授权的前提下,ACE 可以从专业用户的实际创作过程中提取带反馈的 trajectory data:模型生成了什么,用户保留了什么、删除了什么、修改了什么,最终又选择了什么。 另一类数据则关乎 preference ,即同一任务下,用户在不同结果之间的偏好选择。当用户在产品中使用【给我灵感】时,ACE Studio 会提供两首成品。ACE 则会通过一套严苛规则判断这些数据最终能否被保留,例如试听和播放时长、操作步骤数量、最终是否发布、like 数等。 对模型而言,相比 C 端用户模糊的需求和目的性不强的操作,这类数据能显著提升模型能力。CEO 郭靖也将 ACE Studio 称为“天然的高质量数据工厂”。目前,ACE 已积累约 300 万条轨迹数据和约 50 万组偏好数据。 成效也很直观。ACEx 在部分主流音乐 benchmark 上已处于领先水平,单张 A100 生成一首约 4 分钟的歌曲仅需约 30 秒,单位生成成本约为 Suno v5.5 的五分之一。 但这首《搬运工》的主题是讽刺这个博主只会搬运内容,miya 自动生成的歌词和主题十分贴切,高潮部分选择用重复旋律呈现,非常洗脑。最重要的是,它在视觉呈现上和音乐也十分配合,特效字幕更是手拿把掐,属于是生成完就可以直接发社交媒体了。 又或者,你可以使用官方自带的 skill:rap battle。用法是输入两个阵营、两个观点,或者两个人,就能自动生成一首他们 battle 的 rap 歌曲。官方就有一个【京爷 vs 沪爷】的示例。 有意思的是,ACE 专业做音乐出身,如今却选择做普通人的音乐“玩具”,而且切入点选在了 Roast(吐槽),一个高情绪浓度、又天然适合社交传播的切口。 过去,一个人在 X 上看到一条想吐槽的帖子,可能选择在评论区吐槽、做一张 Meme,或转发评论。现在,用户只需输入一个 X 用户名,或直接丢进一条帖子链接,miya 就能根据这些上下文生成一首带吐槽意味的歌。 ACE 早期做过虚拟歌姬产品,累计用户超 100 万,峰值日活约 20 万。规模起来之后,团队却发现,更明确的需求来自专业音乐人:他们希望将技术用于真实生产,降低制作时间和成本。 对 CEO 郭靖来说,miya 依然处在他的舒适区里。郭靖在创业前曾在水果忍者、神庙逃亡、愤怒的小鸟等全民级休闲游戏做产品增长,是一个很擅长“搞活”的人。这也反映了 miya 和 suno 等“一句话生成音乐”产品最开始就不在一个完全相同的赛道上。 很多新内容形态进入大众市场,都不是从“人人突然学会创作”开始。用户不必先成为创作者,再决定使用新媒介。往往是先有足够简单、有趣的玩法,才逐渐习惯用它表达自己。 miya 从 roast 切入是个好选择,但最终要验证的,不是模型能否生成一首好歌,而是普通人是否真的有用音乐表达自己的需求,音乐能否像文字、图片、视频一样,进入日常创作与社交互动。 不过,即使失败,ACE 依然是不错的专业 AI 音乐公司。如果成功,ACE Studio 就从专业工具变成更大的音乐平台——通过 AI 重塑音乐的生产与消费,成为 AI 时代的 Spotify。 CEO 郭靖:从大的战略方向来说,我们和其他公司没有本质区别,只是路径不同。Udio 也会往 Pro C 走,Suno 也在做 Suno Studio。最后大家会殊途同归。当一个赛道最后大家的产品形态越来越接近,往往意味着行业已经逐渐找到一个 Best Practice。我认为 AI 音乐今天的最优解就是:自己做模型、自己做 Pro C、自己做 C 端。 CEO 郭靖:Suno 的门槛已经非常低了,但它依然是面向“创作者”的。你打开 Suno,它问的是:“今天你想写什么歌?”比如“一首嘻哈混合摇滚的歌”。这仍然是在描述一个创作音乐的需求。 但我们认为,当音乐创作门槛下降得足够低以后,人们最终会发现,音乐可以成为普通人的一种自我表达。比如我的需求可能根本不是“我要创作一首歌”,而是“我今天心情很沮丧”,或者“我想吐槽一个人”。过去普通人不会想到,我可以用音乐表达这些东西。Miya 想做的是这件事情。 CEO 郭靖:人类历史上,音乐从来没有真正实现过创作门槛的大规模下降。图片、文字、视频都发生了。唯独音乐,在 AI 之前依然主要是专业人士创作的内容形态。但它又和 3D 模型不一样,音乐是每一个普通人每天都在消费、都能够理解、都会被打动的东西。所以这里存在一个巨大的不对称:每个人都听音乐,但历史上只有极少数人在创作音乐。 如果 AI 第一次让所有人都能够创作音乐,为什么不会出现人类历史上第一次真正的“音乐表达爆发”?为什么不会出现音乐的“抖音时刻”?我觉得这个逻辑非常明确。所以我认为 AI 音乐是一个巨大的事情,它未来创造的价值可能是 Spotify 的十倍,甚至可能达到万亿美元级别。

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📸 记者 卢胜堂 摄 · 更新于 2026-10-06 21:14:59

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