文章核心观点 - AI技术正在推动音乐行业的“创作平权”，导致内容供给量激增，行业竞争从传统的流量争夺转向更极致的注意力竞争，并促使行业探索整合内容、工具与体验的新商业模式以重构价值分配 [1][26][27] AI音乐内容爆发与行业现状 - 2025年全球音乐平台曲库总规模达2.53亿首，新增ISRC编码歌曲5120万首，是2024年增量的2.6倍 [1][4] - 2025年新增歌曲中，播放量在1000次以下的占新歌总量的94.3%，业界估算其中完全由AI生成的歌曲约占新歌上传量的20% [6] - 法国音乐平台Deezer宣称每天检测到的AI生成歌曲超过6万首，去年一年新增AI歌曲超过千万首 [1][4] - SoundCloud等UGC平台歌曲总量已达3.75亿首，2025年每月平均新增曲目高达1400万首 [9] - 若按当前速度发展，五年内全球音乐平台歌曲数量将迈过10亿大关 [10] 平台应对与创作者采用情况 - 平台开始采取措施应对AI内容：Spotify宣称已下架超过7500万首AI歌曲，Bandcamp严禁AI内容上传，Deezer的个性化推荐功能Flow可过滤AI歌曲 [1] - 音乐制作平台Landr的调查显示，87%的音乐人在某个环节使用AI，较2024年的48%大幅增长，其中初学者使用AI音乐生成器的比例(51%)远高于高阶音乐人(25%) [2] - AI生成歌曲的播放量占比较低，Deezer声称仅占0.5% [7] 行业竞争格局与注意力分配 - 音乐市场呈现总量过剩、头部高度集中、中层竞争加剧、底层极度拥挤的趋势 [7] - 2025年播放量超过10亿次的歌曲数量从33首微降至29首，而播放量在1万至1000万次的中层区间歌曲数量增长显著 [6][9] - Spotify数据显示，2024年其平台上年收入超过1万美元的音乐人仅占全部上传者的0.59%，年收入超过100万美元的仅占0.012% [19][20] - 2025年出道的新人中，仅0.053%能进入主流视野，97.3%的作品无人问津 [23][24] AI驱动的创作变革与“全能个体”崛起 - AI降低了所有领域的“工具门槛”，塑造具备跨界整合能力的“全能型个体”，使非专业人士也能主导热点 [13][15] - AI音乐热点案例包括：程序员用AI生成热歌赚取5位数版权收入、设计师用AI生成的歌曲登上榜单并签下巨额合同、工程师用AI生成音乐的账号粉丝量超过顶级歌手 [4][15] - 注意力竞争将不再局限于音乐行业内部，音乐人需面对导演、设计师、程序员等其他领域创作者的竞争 [15] - 未来成功的关键在于整合多种表达形式、迅速使用AI将想法落地并持续占领注意力的能力 [16][18] 商业模式转型的可能性 - AI为音乐经济带来新商业模式，使音乐从被动消费的内容转变为可互动、可再创作的“互动型产品” [26] - 音乐经济正从单一作品分发，转向创作者、工具、体验与平台生态的整体交易，创作者可通过出售交互式体验、开放素材包或AI工具本身实现多维度收益 [26] - 在新的框架下，创作者的价值取决于其整合音乐、影像、互动与工具以打造可持续运营的个人创作体系的能力，收入可能不再完全被榜单和算法左右 [26]

AI长视频内容发展现状 - AI视频时长显著提升，从普遍的数十秒或2分钟以下，发展到近期出现5分钟至接近半小时的作品[5] - B站UP主@龙林yys使用AI续写《你的名字》后续剧情，视频时长超5分钟，播放量超过500万[5] - UP主@黄浦江三文鱼创作的《把远古沧龙做成六道菜》上中下三期总时长约24分钟，总播放量超过1100万[5] - 即梦AI发起的青年导演合作计划上线7部AI短片，时长短则6分钟左右，长则接近20分钟，作品具备统一视觉风格和完整叙事结构[8] AI视频技术迭代与创作模式 - 视频模型在物理一致性、镜头连续性与声画统一上显著提升，例如Sora 2在理解物理世界、模拟光影、处理材质细节方面优于前一代[18] - 可灵2.5 Turbo模型引入首尾帧控制功能，实现对视频内容起点和终点的精准控制[18] - 创作者采用多模型协作模式，例如使用文生图模型确定角色场景，再用图生视频模型生成关键镜头，最后用另一模型进行修复和风格统一[18] - UP主@黄浦江三文鱼单期视频提示词近20万字，共生成了多达1000多个视频片段[11] AI对影视创作流程的重构 - AI将传统线性、不可回溯的创作流程改造为可循环、可持续试错的创作流，剧本部门和视听部门能同时开工[9] - 创作者可以随时回到剧本阶段修改，在生成视频阶段同时开始剪辑，发现需要补镜头时可重新生成补充镜头，形成"可无限回溯的交替式生产"[22] - 传统影视工作流每个环节费用需要几万、几十万，每次返工意味着巨大成本，而AI工作流大幅降低了试错成本[21] - AI长片仍需表演部门、造型部门和摄影部门，但人员会减少，约90%的现场拍摄类岗位在AI视频生产中不再具有稳定需求[27] AI带来的创作平权与行业影响 - AI让导演、编剧被稀释的话语权、丢失的剧本定稿权、选角权、主创选择权、终剪权缓慢回到创作者手中[9] - 传统影视制作需要上百人从筹资、制片、现场调度、灯光、美术、后期的协作，而AI降低了这种规模化协作的门槛[29] - 青年导演陈小雨表示，AI带来的最大变革是创作平权，让作品最终决定权重新回到导演、编剧手上[32] - 导演王人超认为，AI长视频将大幅提升长视频供给总量，中小预算、类型明确、视觉高概念的作品数量会大量增加，为更多垂类内容和创作者腾出空间[19] AI视频内容类型与市场接受度 - AI目前更适合非现实题材，更可能率先在科幻、奇幻、动画等虚构类型中成熟，而非与真人影视正面对抗[19] - AI生成真人电影难以被观众接受，即使做到99.99%相似度，剩下的0.01%差异也会让人产生抗拒感，催生恐怖谷效应[20] - B站用户对AI视频接受度较高，会在弹幕玩梗、讨论技术实现难度，而同一内容在其他平台播放数据和讨论度远不如B站[26] - 创作者普遍具有进行时心态，不期待下一部作品完美，而是将其视作不断试错和进步的一部分[37]

AI长视频内容的发展现状 - 过去一两个月AI视频出现显著分水岭，时长从普遍的十几秒或2分钟以下，延长至5分钟甚至接近半小时[1] - B站UP主使用AI续写《你的名字》后续剧情的视频时长超5分钟，播放量超过500万[1] - UP主使用AI创作《把远古沧龙做成六道菜》三期总时长约24分钟，总播放量超过1100万[1] - “即梦AI青年导演合作计划”上线7部AI短片，时长短则6分钟，长则接近20分钟，作品具备初步统一视觉风格和完整叙事结构[4] 技术进步与模型协作 - 视频模型在物理一致性、镜头连续性与声画统一上显著提升，例如9月底发布的Sora 2在理解物理世界、模拟光影和处理材质细节方面优于前一代[14] - 可灵同期推出的2.5 Turbo模型引入首尾帧控制功能，实现对视频内容起点和终点的精准控制[14] - 创作者采用多模型协作流程，例如使用文生图模型确定角色场景，再用图生视频模型生成关键镜头，最后用另一模型进行修复和风格统一[14] - UP主单期视频提示词近20万字，共生成了多达1000多个视频片段进行最终剪辑[6] 创作流程的重构 - AI将传统线性、不可回溯的创作流程改造为循环、可持续试错的创作流，剧本和视听部门可同时开工，后期也可随时调整剧本[4] - 导演将新工作流称为“可无限回溯的交替式生产”，写作、生成和剪辑环节在一台电脑上同时进行，创作链条变得灵活可逆[19] - 传统工作流是顺序的，每个环节严格串联，费用需几万到几十万，返工成本巨大，而AI工作流本质是概率博弈，需不断改写提示词和切换模型[16][19] - 创作者显示出不同应用路径，B站UP主精确界定视觉风格和镜头要素，而传统导演沿用先文生图再生成视频的传统制作路径[20][21] 行业生态与内容供给变化 - AI长视频可能大幅提升长视频供给总量，中小预算、类型明确、视觉高概念的作品数量将大量增加，院线和平台的腰尾部内容会显著扩容[15] - 创作者生态可能接近于B站UP主模式，每个创作者拥有几十万垂类观众即可构成稳定观看群体和自洽内容世界[15] - 金字塔顶端集体观影仪式感需求仍存，但整个金字塔会被拉高拉宽，为更多垂类内容和创作者腾出空间[15] - AI更适合非现实题材，可能率先在科幻、奇幻和动画等虚构类型中成熟，而生成真人电影则可能因恐怖谷效应难以被观众接受[15][16] 创作平权与行业竞争 - AI让作品最终决定权回归导演和编剧，剧本定稿权、选角权、主创选择权和终剪权重新回到创作者手中[4][27] - 传统影视行业新人导演入行路径冗长，需经过短片开发、创投会、路演和产业洽谈等多环节，导演话语权被层层稀释[27] - AI让导演从产品经理变回讲故事的人，使创作者能保持对故事的兴奋感并立刻呈现给观众，实现更纯粹的创作状态[29][33] - 随着AI内容池充盈和创作者数量激增，行业竞争将进入优胜劣汰阶段，可能形成新的话语权体系和竞争形态[37]