大会主题与目标 - 首届CEO年度大会以“Experience with AI”为主题，探讨科技、资本与创造力在AI时代的融合[1] - 大会目标不仅是对话AI，更是构建一个让AI被理解、使用和体验的真实场域[1] AI音乐工具选型与评估 - 2025年8月对7款AI音乐生成产品进行横评，包括Suno、ElevenLabs、Udio、字节跳动“海绵音乐”、腾讯音乐娱乐集团“TME Studio”等[4] - 评估结果显示ElevenLabs、Udio与Suno是当时产出结果较好的三款产品[5] - 最终选择Suno作为大会音乐生成工具，因其被认为成功率最高[6] AI音乐制作流程与实践 - 制作流程分为嘉宾上场串场音乐和暖场音乐储备两大需求[7][8] - 由于团队不擅长音乐，首先使用ChatGPT生成精确的音乐制作Prompt[10] - 以宇树科技CEO上场音乐为例，Prompt要求兼具科技感与思辨氛围，包含细微机械呼吸声与柔和低频，节奏平稳且空间感强[11] - 暖场音乐根据议程设计分为三类风格：节奏感强的“热烈的”、温润电子氛围的“平静的”、以及弦乐渐入的“收束的”[21] - 每个暖场环节制作了10-20首音乐作为储备[20] AI音乐生成能力评估 - AI当前能做到风格模仿和结构生成，能根据“未来感”、“工业感”等关键词快速生成符合语义的音乐片段[26] - AI的局限性在于缺乏对语义的深层理解，无法把握音乐在特定场景中承担的“情绪转场”作用[26] - 音乐创作门槛降低，但情绪设计的门槛升高，需要理解场景节奏和品牌声音气质[26] 挑战与优化方向 - 主要挑战在于Prompt表达的精准度，模糊词汇如“未来感”会导致输出千篇一律[27][28] - 今年主要依赖单一模型（Suno）通过反复生成筛选最优版本[30] - 明年优化方向包括结合Suno、Udio、Mureka等多模型负责不同音乐风格或段落[30] - 未来展望包括尝试音乐与舞台效果的同步生成，以及基于现场实时情绪反馈的AI音乐生成[30]

大会概况 - 锦秋基金团队将亲自操盘一场100人规模的AI领域CEO大会，定于11月1日周六举行 [1] - 大会定位为创始人之间的"聚会"，不邀请外部权威站台，强调创始人的思考与判断是核心 [1] - 活动包含圆桌讨论、长桌讨论及晚宴派对等多个环节 [8][9] 核心理念：Experience with AI - AI发展进入"体验时代"，从模仿人类数据转向通过传感器和环境反馈主动体验世界 [6] - 在此时代，AI成为一个不断试错、持续学习的生命体，而非封闭系统 [6] - 创业者被视为不断与世界交手、与同伴联动的创造节点，而非封闭孤岛 [6] - 该理念延续自锦秋基金年初策划的"CES硅谷之旅——Scale with AI"活动，当时与35家顶尖机构进行了密集交流 [19] 活动环节设置 - 上午环节未在提供内容中详述 [7] - 下午环节包括"创业圆桌·Ask me anything"，由投资人为每位创始人量身策划问题，以及"讨论长桌·锦秋小饭桌plus版"，以直观形式探讨未来预判 [8] - 晚间环节为"月光派对"晚宴，旨在为创新玩家提供同频碰杯的交流机会 [9] 产品发布与嘉宾分享 - 大会现场将进行产品首发环节"AI狂人.showtime"，重磅邀请7位AI狂人分享不同方向的AI创新样本 [11] - 锦秋基金创始合伙人杨洁将首次分享对科技创新者历史机遇、穿越法则的判断与未来信仰 [11] - 锦秋基金合伙人臧天宇将分享锦秋基金2025年的投资实践及关于未来的积极信号 [11] 技术支持与合作伙伴 - 签到环节联合Vidu打造AI打卡机，可生成AI形象并扫码生成视频，让照片"活"起来 [13] - 乐享科技、生数科技、庞伯特PongBot等公司的代表产品将在现场展示 [15] - 大会筹备得到豆包大模型、Vidu、Suno、ChatGPT、Claude、Midjourney等众多AI工具伙伴的支持 [22]

AI扩散的核心驱动力 - AI革命的核心驱动力并非单纯的技术或资本，而是人类追求效率的“懒惰”本能，即通过工具减少手动操作和思考的需求 [1] - AI扩散遵循“懒惰经济学”规律，能够让人以更少劳动获得更高产出的产品将获得最快接受，这代表一种生产力策略的转变 [4][6] - AI投资可分为三个方向：显而易见的赛道（如聊天机器人）、AI时代的新平台、以及硅谷视野外的盲区机会（如药物发现） [4] AI对职业生态的重塑 - AI不会直接取代医生等专业职业，但会“重新教育”他们，使其从“知识储存器”转变为能够质疑AI共识的“问题重塑者” [7][9] - 律师、程序员、记者等职业正转变为“共驾职业”模式，AI负责重复性推理和执行，人类负责定义问题、判断和处理异常 [12] - 决定职业成败的关键不再是经验年限，而是与AI“共驾”的能力，即主动审视AI结果并进行二次判断的能力 [11][12] AI时代的平台与商业模式 - LinkedIn的持久力源于其作为“效率平台”的定位，帮助用户节省时间、建立价值连接，而非单纯的社交功能 [16][18] - 根据Similarweb 2025年报告，LinkedIn全球月活用户已突破10亿，同比增长13%，用户平均访问时长超过7分钟，表明其已成为职业基础设施 [18] - AI时代的高成本迫使企业从一开始就建立订阅制收入模式，现金流成为算力的关键燃料，免费模式难以为继 [20] AI与人类关系的边界 - AI可以模拟陪伴和理解，但无法实现人类情感中双向的“共生成长”，因此无法成为真正的朋友 [22][24] - 过度依赖AI进行决策和情感连接可能导致人类逐渐丧失主动性、判断力和共情力 [14][15][24] - 在AI时代，人类需要重新定义自身价值，确保是AI为人类思考，而非人类在替AI工作 [15][26]

AI辅助创作的应用现状 - 在专业创作领域，AI辅助程度存在显著差异，产品评测类内容AI辅助比例接近0%，而技术论文解读类内容AI辅助比例可达40% [2][3] - 具体工作流程包括：先形成核心观点，再利用AI生成多个文本版本，最后人工筛选优质片段整合进2000-3500字的文章框架 [4][5] - 对于复杂新颖的技术内容（如DeepSeek-OCR解读），AI辅助比例降至15%-20%，因事实性错误较多需人工深度介入 [5] 创作能力的核心要素 - 观点形成完全依赖人工，包括将技术概念与社会现象（如信息差与《北京折叠》关联）或个人经历进行创造性连接 [6][7][8] - 内容筛选环节需依靠对文字质感、叙事节奏的把握，从数万字AI生成内容中精准提取数百字可用素材 [11][12] - 行业经验积累需持续投入时间，通过500多篇文章、超过1000小时的实践建立内容品味判断体系 [16][18] 专业技能培养路径 - 品味提升需经历"看、做、想"的循环过程，包括研究优秀作品、动手实践和反思优化 [22] - 基础能力培养需完成1000小时非AI依赖的刻意练习，涵盖语感训练、色彩感知等核心基本功 [25][26][27][28] - 专业技能分为"心法"（品味判断）与"招式"（工具使用），AI仅能加速后者而无法替代前者 [29][31] 行业发展趋势 - AI工具本质是效率放大器，可将已有专业能力提升百倍，但无法弥补基础能力的缺失 [34][36] - 未来行业竞争焦点将从"AI使用能力"转向"专业品味与AI结合能力"，拥有独特审美体系者将获得优势 [39][40] - 建议从业者先投入1000小时夯实基础能力，再通过AI工具实现能力跃升，这种"慢路径"反而更具长期竞争力 [41][43][45]

AI音乐创作的市场表现与用户接受度 - 2024年1月，由AI生成的《奥奇坎竟是我自己》在B站获得近640万播放量，被评价为对人工剪辑的“碾压”[1] - 2024年3月，AI创作的《七天爱人》在网易云音乐播放量迅速突破200万次，评论超4600条，并跻身主流榜单，其版权以数万元价格售出，实现了商业突破[1] - 截至2023年，AI已生成超过一亿首乐曲，业界预计AI音乐市场收益将在2026年达到70亿美元，到2030年将占据50%的音乐市场份额[4] - 有Spotify月听众超百万的乐队被曝其音乐由Suno等AI工具制作，显示AI音乐已达到以假乱真的水平[2] 创作者对AI工具的态度演变与应用模式 - 创作者态度从2023年的担忧排斥，转变为2024年将AI作为助手和灵感来源，再到当前务实讨论“如何用好AI”[4] - 专业创作者将自身定位为“总监”，AI技术可解决80%的工作，人类负责10%的错漏修正和10%的画龙点睛[5] - AI的核心价值是“补位”：帮助普通人实现创作，无需学习乐理；为专业创作者提升效率，而非取代[5] - 创作模式是通过定义“美”、不断反馈迭代、个性化记忆和设置创作边界来引导模型[5] AI音乐的技术发展现状与挑战 - 当前AI音频已可取代中低端和标准化需求的传统音频制作，但在情感叙事、高端真人感、互动和实时性上仍有优化空间[5] - Suno公司采用Transformer架构，其竞争优势在于音频表征创新，例如如何对音频进行“分词”[6] - 生成速度是关键指标，用户体验显示10秒的延迟比8秒差，会影响用户好感度[6] - 音乐生成是主观的，模型需具备“好品味”，当前技术方向类似基于人类反馈的强化学习，但未来方法可能不同[9] 未来工具平台的发展方向 - 未来将出现“AI创作操作系统”或全能平台，特征包括统一的工作空间（文本、图像、音频、视频无缝切换）和具备全局理解与任务协作能力的Agent[6] - 工具链的核心是Agent构成的自动化工作流，需集成优质AI能力，优化工具流与工作流以降低成本和简化流程[7] - GPU开销是主要成本项，厂商预期将持续投入更多GPU进行高质量研究和技​术迭代[7] 人类创作者的核心壁垒与未来趋势 - 人类创作者的壁垒在于“道”，即如何理解世界、解构问题以及表达独一份的生活感悟，而非“术”的技法[9] - 未来趋势是“品味比技能更重要”，能从海量AI内容中筛选出好作品、具备良好判断力的人将更受认可[9] - 当前AI工具能为普通人生成“60分水平”的合格作品，但难以实现创新性词曲创造和复杂多曲风节拍设计[9] - 有观点期望AI能从底层真正“理解”音乐，从而创造全新音乐形式，而非仅基于版权音乐进行修改训练[10]

AI音乐创作的发展现状 - AI参与创作的作品频繁出圈，例如原神玩家使用Suno作曲的《奥奇坎竟是我自己》在B站获得近640万播放量[2] - 程序员Yapie使用DeepSeek和Make Best Music工具创作的《七天爱人》上线网易云音乐后播放量迅速突破200万次，评论超4600条，并跻身主流榜单[3] - 该歌曲版权卖出数万元，实现了商业突破，为大众AI音乐变现带来启发[3] - 截至2023年，AI已生成超过一亿首乐曲，预计AI音乐市场收益将在2026年达到70亿美元，到2030年将占据50%的音乐市场份额[9] 创作者对AI态度的转变 - 创作者对AI的态度从2023年的担心被替代、充满不屑排斥，转变为2024年将AI作为助手和灵感来源，如今已不再争论"用不用"而是讨论"怎么用好AI"[8] - 网友Chaosprint表示，早期AI音乐音质较"糊"，但现在扩散模型推动音质改善，人声合成和转换变得更为实用[6][7] - 当前AI创作工具已能生成"60分水平"的合格作品，保证有个人特色并满足基础创作需求[16] AI在音乐创作中的角色定位 - AI是执行者，人类负责定义问题与目标，通过不断反馈迭代、个性化记忆和设置创作边界来引导模型[10] - 技术能解决80%的工作，人类解决10%的错漏和10%的画龙点睛[10] - AI当前的核心价值是"补位"：帮助普通人实现创作无需学习乐理，对专业创作者则是提升效率而非取代[10] - AI让创作大量内容变得容易，未来音乐创作趋势是"品味比技能更重要"，能从海量内容中筛选好作品的人将更受认可[16] AI音乐技术进展与挑战 - 早期AI创作规则简单输出粗糙，如今大模型基于文本就能深刻理解情感与语义关系并生成完整音乐作品[11] - Suno采用Transformer架构，其竞争优势在于音频表征创新而非模型架构创新[11] - 生成速度是重要指标，10秒延迟比8秒差，会影响用户体验[12] - AI音乐在情感叙事、高端真人感、互动和实时方面还有优化空间，难以实现创新性词曲创造和复杂多曲风节拍设计[11][16] 未来发展方向 - 未来将出现"AI创作操作系统"或全能平台，特征包括统一创作者工作空间和全局理解与任务协作[12][15] - 工具提供方需要集成优质AI能力，优化工具流与工作流，降低成本，让创作流程简单高效[12] - GPU开销是很大支出项，厂商们希望GPU价格下降但大概率会使用更多GPU以持续进行高质量研究和技术迭代[13] - 人类创作者的壁垒在于"道"而非"术"，包括如何理解世界、解构问题以及表达独特的生活感悟[15]

AI对商业领导力的影响 - AI不仅改变员工工作方式 更使抗拒AI的商业高管处于重大劣势[1] - 不使用AI的CEO相当于主动将自身生产力限制在80%的水平[3] - AI技术被视为"加速剂" 能够重新定义工作方式[4] AI工具的实际应用 - 定制化GPT可显著提升生产力 例如"Davidify"能模仿个人写作风格节省邮件和演讲稿起草时间[2] - 个性化GPT可自动生成健身方案 书籍摘要 文案创作等多样化任务[3] - 具体工具包括Gamma用于制作幻灯片 Makecom Todoist和ChatGPT自动优化待办事项优先级[5] AI技术发展趋势 - AI技术在过去几年取得显著进化 更多创新即将出现[5] - AI工具将像谷歌改变信息获取方式 亚马逊改变购物方式一样 革新工作和学习模式[5][6] - NotebookLM可将长视频和学术论文转换为15分钟播客摘要 Lovable加速产品原型创建过程[5] AI工具功能扩展 - Claude Projects可根据公司客户画像提供新想法实时反馈[5] - Suno擅长为工作和健身场景创建个性化播放列表[5] - 持续掌握AI技术能带来诸多益处 而非仅仅替代工作岗位[4]

AI音乐创作行业现状 - AI音乐创作正迅速普及，大量AI生成的歌曲已渗透主流社交媒体，包括原创作品如《技能五子棋》和AI换音歌曲如AI版邓丽君、孙燕姿的《泪桥》等 [12] - AI技术大幅降低音乐创作门槛，传统demo制作需租用录音棚、聘请乐手，人声录制成本可达数千元，而当前通过Suno等工具的"Add Vocals"功能可将浴室清唱直接转化为专业演唱 [12] 主要AI音乐平台技术特点 - Suno最新V5版本实现录音室级音质，细节表现力增强，能呈现颤音、耳语等细腻情感层次，失真率显著降低 [13] - Udio由谷歌DeepMind前研究员团队开发，支持风格迁移功能，可一键将乡村乐改编为电子乐等曲风，适用于短视频配乐批量生产 [13] - AIVA作为2016年成立的元老级平台，通过分析莫扎特、贝多芬等经典作品构建数学模型，结合神经网络与遗传算法生成音乐，其作品已被NVIDIA、TED等国际企业采用，并于今年3月获得网易战略投资用于拓展中国市场 [13] - 国内平台如字节的海绵音乐、昆仑万维的SkyMusic等更贴合中文市场需求，能根据模糊需求完成从需求拆解到音乐创作的全流程 [13] AI音乐商业化案例 - 财经自媒体博主杨平通过DeepSeek生成歌词，结合MakeBestMusic平台耗时3小时完成《七天爱人》词曲创作，该歌曲版权以5万元售予某科技公司 [16][18] - 《七天爱人》中"冰美式太苦要加一勺我的妥协"等歌词引发热议，歌曲登上网易云飙升榜，被网友评价为"方文山都得避让三舍" [16] - 杨平借此转型AI音乐赛道，推出教程合集全网播放量超2500万，并整合写词、作曲等工具创建一站式服务平台"ai6666.com"，被粉丝称为"中国AI音乐教父" [20] AI音乐内容传播特性 - AI创作歌曲具有副歌重复、旋律简单等特点，如《七天爱人》的"冰美式太苦"和《技能五子棋》的"飞沙走石"，高度适配短视频短平快传播需求，可实现上午灵感下午成品的效率 [20] - 《技能五子棋》通过魔性旋律和"一起发疯"的情绪共鸣引爆全网，在抖音、朋友圈等平台形成刷屏效应，甚至登上张艺兴鸟巢演唱会 [7][21] 行业争议与挑战 - AI音乐创作引发不正当竞争质疑，杨平在《七天爱人》走红后遭遇音乐人举报和五封音乐协会质询函 [20] - 尽管Suno宣称提供全平台授权，DeepSeek明确版权归提示词创作者，法律意见认为应视作人机共同创作，但公众争议持续存在 [20] - 早期热度消退后，杨平的"ai6666.com"域名已无法使用，大众关注度显著降低，创作者转向"低空经济"等新赛道 [21]

日本AI应用市场概况 - 2025年上半年日本AI应用市场用户规模不大但付费能力极强 日本个人用户生成式AI采用率仅为26.7% 远低于中国的81.2%和美国的68.8% [6] - 日本成为多款高收入AI应用的主力市场 ChatGPT的第二大收入市场 出海AI录音产品Plaud凭借日本市场表现闯入全球AI应用内购收入Top7 [6] - 日本市场偏好与欧美存在显著差异 消费水平和付费意愿领先 深入本地化的产品更具机会 [9] 效率工具类应用 - 通用型效率助手表现稳健 ChatGPT和AI ChatBot依靠通用问答写作翻译功能形成稳定订阅收入 日本是仅次于美国的第二大内购收入市场 [11] - Adobe Acrobat Reader通过为PDF工具增加AI总结问答模块 验证传统工具+AI增值模式在日本市场的可行性 [11] - Plaud成为最大黑马 配套硬件销售 2025年上半年收入直追Grok 全球AI应用内购收入Top7中唯一出海产品 7月收入达100万至260万美元 上半年收入预估超千万美元 [13] Plaud成功因素分析 - 精准切入日本职场文化痛点 日本职场讲究"报联相"制度 产生大量会议纪要需求 日语交流特点使人工记录效率低下 [17] - 采用硬件+软件结合模式 PLAUD NOTE和PLAUD NotePin拓展线下使用场景 覆盖职场人士记者教师等多元用户群体 [19] - 用户呈现高频长期使用特性 无限制年度订阅会员40000日元占比超30% Pro年度会员16800日元占比超25% 突破转录类应用收入天花板 [22] - 销量持续快速增长 截至2024年12月在日本拥有8万用户 280家线下实体店有售 销售额较年初增长21倍 [22] AI社交类应用 - 全球爆款产品未能打开日本市场 但LoveyDovey和SynClub等小而美产品通过深度本地化获得成功 [26] - SynClub成为日本AI社交品类月活最多应用 提供TRPG体验和陪伴功能并重 融合陪睡ASMR天气新闻播报地震预警等实用模块 [28] - 深度本地化语音系统 专门制作100多种日语声音选项 涵盖不同年龄层性格特征及方言 显著提升沉浸感 [30] - 围绕二创文化进行功能布局 支持将聊天内容转化为动画或漫画 结合社区功能鼓励内容共创 [32] 创意工具类应用 - 二次元生图与音乐生成应用表现突出 PixAI SpellAI Suno进入收入榜单 [36] - PixAI专注二次元垂直领域 提供自研二次元生图模型 集成多种主流AI模型和LoRA资源 降低使用门槛 通过社区运营增强用户粘性 [40] - SpellAI定位更泛 叠加AI社交和视频生成功能 尝试将AI创作与互动娱乐结合 [42] - 商业化表现显示垂直工具更受青睐 PixAI排名Top6对应月内购收入数十万美元 SpellAI排名Top9对应月内购收入十万美元以上 [44]

数字化生存预言实现情况 - 信息个性化已成为现实 通过亚马逊推荐算法 Netflix内容推送和GPT定制文本实现 [2] - 网络化基础设施完善 互联网 移动终端 智能家居和可穿戴设备构建实时互联环境 [2] - 人机自然交互普及 触控屏幕 语音助手和脑机接口技术取代传统键盘鼠标 [2] - 比特取代原子趋势显著 信息民主化通过博客 维基 微博和短视频平台实现 [3] - 多对多传播模式取代单向广播 个体同时成为信息接收者和发布者 [3] - 比特经济崛起 数字商品取代实体商品成为主流经济形态 [4] - 数字内容零边际成本传播 音乐 影视 图书全面数字化 [4] - 虚拟资产形成新市场 游戏皮肤 NFT和数字藏品获得经济价值认可 [4] - App经济改变生活方式 2008年App Store推出后衣食住行全面平台化 [5] - 算法驱动消费决策 从主动选择转变为刷推荐模式 [5] - 数据成为关键生产资料 驱动广告定向 产品推荐和AI训练 [6] - 平台企业控制比特流通 掌握搜索 社交和支付系统的公司获得经济主导地位 [6] - 劳动方式数字化 Zoom Slack实现远程办公 创作者经济依托内容变现 [6] 技术发展未达预期领域 - 技术隐形化未实现 可穿戴设备反而增加存在感和认知负担 [7] - 智能代理未成主流 Google Glass因隐私矛盾失败 设备仍需物理接口和充电 [8] - VR普及率低下 Meta Quest和Apple Vision Pro受成本 便携性和内容生态限制 [9] - 语音界面未取代GUI 语音识别技术普适性和语境理解能力不足 [9] - 智能家居整合困难 IoT设备品牌互不兼容 用户对自动决策存疑 [10] - 智能代理技术瓶颈 大语言模型缺乏真正意图识别和情境推理能力 [11] - 数据孤岛阻碍发展 个人数据分散在不同平台缺乏统一协议 [11] - 平台商业模式限制 智能代理功能被转化为平台牟利的推荐引擎 [11] - 全球共识愿景落空 互联网未促进世界和平反而出现算法茧房和地缘冲突 [12] - 去中心化被再中心化取代 数据权力集中到少数数字巨头 [12] AI化生存范式转变 - 创作范式根本变化 从人主导自我表达转向人机协同内容生成 [15] - AI生成内容重新定义原创性 作者性变得模糊不清 [15] - 算法驱动内容生成 TikTok和B站形成内容工厂模式 [16] - 数字身份向AI人格转化 数字替身和AI克隆成为新形态 [17] - 人格成为工程对象 性格参数和行为风格可编程调整 [18] - 数字分身实现主体功能外包 在虚拟空间持续在线代为行动 [19] - 人格遗嘱机制出现 AI可继承语言风格和思维逻辑实现数字永生 [19] - AI人格反向塑造用户 通过镜像反馈形成理想型人格投射 [20] - 人格消费化形成产业链 虚拟偶像和AI主播成为可租赁情感劳动者 [21] - 多重身份代理化 不同场景可使用不同人格代理体 [22] 教育体系重构需求 - 专业技能被AI取代 写作 翻译 编程面临去技能化挑战 [24] - 教育转向判断训练 从技能教育转变为AI素养和伦理判断 [24] - 知识储备型课程失效 教师角色转变为问题提出者和思维示范者 [25] - 批判性思维成为核心 需识别AI生成内容的真实性和算法偏见 [25] - 跨学科学习成为必需 AI融合计算机科学 伦理学 语言学等多领域 [26] - 人文教育重要性提升 文学 哲学 历史课程训练反思和洞察能力 [26] - 教育目标转向培养与AI共存的未来公民 强调价值观和判断力塑造 [26] 人机关系重构 - AI从工具转变为参与者 拥有决策学习和适应能力 [28] - 人类认知特权受挑战 AI在文本生成图像识别领域接近或超越人类 [28] - 行动能力共享 AI在自动驾驶金融投资等领域协同决策 [28] - 伦理边界模糊化 AI情感反应能力引发对其地位的重新思考 [29] - 人类本体危机出现 思考者和表达者独特性受到侵蚀 [29] - 社会技术想象转变 从人控机器范式转向共进化混成体 [30] - 需建立新型人机共治制度 发展协商式伦理和交互范式 [32]