哈啰，我的老伙计们！我是小谱。

过去两年，AI音乐最常比较的是谁的歌更好听、谁的人声更真实、谁更懂Prompt。但今年，一个新的竞争方向越来越明显，AI音乐开始集体向"视觉"延伸。

AI娱乐大会开幕，新赛道浮出水面

9月17日，AI Entertainment Conference在美国亚利桑那州Tempe正式开幕，活动持续至9月19日。

这是AI Film 3举办的第三届活动，今年第一次把整个项目扩展成横跨电影、音乐、时尚、游戏和艺术的AI娱乐大会。

官方数据显示，本届活动共收到来自117个国家的754部影片投稿，安排23名演讲者与评委、11场公开活动，并将在闭幕式颁出7个奖项。

Best AI Music Video，音乐视频成了独立类别

其中有一个类别尤其值得AI音乐行业关注：Best AI Music Video。

AI音乐视频，已经开始作为一个独立竞赛类别出现在AI内容节展体系里。而且它关注的已经不只是"给AI歌曲配一个MV"。

官方对AI Music单元的定义是"AI-composed sound and the music video, live and on screen"。整个音乐板块包括AI音乐视频展映、生成式音频创作者交流、声音设计与影视配乐相关讨论，以及Best Music Video奖项。

参赛规则也很有意思。作品可以是AI生成，也可以只是AI辅助，关键要求是：AI需要实际参与到视觉、表演或者剪辑等环节，而且创作者必须在报名时披露AI究竟参与了哪些部分。

AI音乐开始拼画面了：MV正式成为独立奖项

一首AI歌，正在变得越来越难被记住

这件事看起来只是多了一个比赛类别。但放到现在的AI音乐行业里，它其实对应了一个越来越明显的问题：一首AI歌曲，正在变得越来越难被记住。

Suno、Udio、ElevenMusic以及越来越多生成式音乐工具，都在不断降低完整歌曲的制作门槛。

过去，生成一首有人声、有编曲、有完整结构的歌曲，本身就足够让人惊讶。现在，它正在迅速变成一种基础能力。

一首制作完成度很高的AI歌曲出现在信息流里，用户甚至已经很难仅仅因为"这是AI做的"就停留下来。

于是新的问题出现了：如果大家都能生成歌，一个创作者靠什么建立辨识度？

音乐视频，可能就是那个答案

音乐视频很可能会成为其中一个答案。因为纯音频很容易趋同，视觉却可以继续增加角色、世界观、故事、场景、镜头语言和人物关系。

同样一首三分钟的AI歌曲，可以被做成完全不同的内容：一个虚拟歌手的完整MV，一段动漫叙事，一个连续剧式的音乐短片，一场虚拟现场，甚至一个拥有固定角色和世界观的系列作品。

歌曲开始从最终产品，变成整个内容体系里的"声音部分"。

这也是这次设置Best Music Video值得关注的原因。官方甚至直接把AI music video形容为目前这个领域中"最活跃的形式之一"。

AI视频和AI音乐，正在自然汇流

这句话其实非常准确，因为AI视频和AI音乐正在发生一次非常自然的汇流。

以前做一支完整MV，需要摄影、演员、美术、灯光、场地、剪辑、特效，成本很高。现在一个独立创作者可以先生成歌曲，再设计角色，生成分镜和画面，然后把整套内容组合成一支完整音乐视频。

过去只有唱片公司或者成熟音乐人承担得起的一部分制作能力，开始被压缩到个人创作者手里。

平台竞争，会从"能生成歌"变成"能造IP"

这也会直接改变AI音乐平台之间的竞争。未来用户比较AI音乐产品时，很可能越来越少只看"能不能生成歌曲"。

他们还会看：能不能保持一个固定人物？能不能让同一个AI歌手连续出现在不同MV里？能不能对口型？能不能完成连续镜头？能不能让一首歌曲快速生成横屏、竖屏、歌词视频、短视频切片？甚至能不能把一个AI音乐人直接包装成完整IP。

歌曲、角色和视觉，开始成为同一个产品问题。

最近AI音乐行业发生的很多事情，其实已经在往这个方向走：虚拟AI艺人开始拥有固定姓名和视觉形象；AI Music Awards准备让AI艺人进入线下舞台；现在AI Entertainment Conference又把Music Video独立出来评选。

它们共同指向同一个变化：AI音乐正在从"生成音频"，走向"制造艺人和内容"。而音乐视频很可能是其中最关键的一步。

从"哪个模型做的"到"这是谁的作品"

因为听众可以忘记一首歌的Prompt，也很难知道一首歌背后究竟用了什么模型。但一个足够鲜明的人物、一套持续出现的视觉风格、一个完整的故事，能够形成记忆。

这也是纯AI歌曲同质化越来越明显之后，创作者最值得关注的机会。未来真正有辨识度的AI音乐创作者，可能不会只拥有一种"声音风格"，他们会拥有自己的角色、镜头、美术、叙事甚至完整世界观。

到那个时候，我们评价一位AI音乐创作者时，问题可能也会发生变化。过去问的是"这首歌是哪个模型做的？"，接下来更重要的问题可能会变成"这是谁的作品？"

当AI工具越来越接近时，真正拉开差距的，最终还是创作者建立起来的那套审美和表达体系。

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