1月28日，昆仑天工正式发布Mureka V8音乐生成模型，盲测主观评分超过Suno V5。

昆仑天工董事长兼CEO周亚辉亲自为新模型发布站台，并把“好的AI音乐”定义为一种新的品类，要锚定海外市场，做Al版的“Spotify”。

在周亚辉的设想中，基于Mureka的AI音乐平台将采取完全免费的策略，随着模型能力的增强，好的音乐能够吸引大量热爱音乐的全球用户。他认为AI音乐的潜力可以与免费“短剧”平台类比，基于海量用户、通过广告分成等商业模式实现巨大的商业价值。

周亚辉坚信技术领先一定是最深厚的护城河，模型做到SOTA最大的价值是获得领跑的窗口期。

比如，Mureka V8 模型在技术上的领先地位可以为昆仑天工争取到半年左右的“窗口期”。利用公司深厚的海外产业积累与增长经验，全力冲击 1 亿 DAU（日活）、3 亿至 5 亿 MAU（月活）的目标。只要能建立起这样的流量规模，就能在短时间内“不怕大厂”。

周亚辉有持续发布《投资笔记》的习惯，因成功投中映客、趣店、达达等多个明星项目，他的投资观点也会经常吸引人关注并引起行业讨论。但是最近发布的一篇投资笔记距离上一篇，已经间隔了一年。

在1月28日的 Mureka V8 发布会上，很久没有公开露面的周亚辉，少见地开了个很小范围的交流会。

他坦诚，最近的精力很少在投资上了，前不久刚刚发布的、在行业内引起了讨论的投资笔记，是对过去经验的总结，最近的精力都放在模型的技术上。

在这篇引起广泛讨论的笔记中，他详细分析了字节、阿里等头部科技大厂在AI时代争夺SuperApp的战局，但是完全没有提到任何一家“AI原生”公司，甚至也没有刚刚上市的明星大模型公司智谱AI和Minimax。

在周亚辉看来，大厂积累的产业厚度，是任何AI原生公司都不具备的。AI SuperApp只会在大厂中产生。但是，他也表示，很佩服这些AI原生创业公司，他们其实只要坚持自己的节奏、守住目前的阵地，就很好。

在这场生成式AI浪潮刚刚开始的时候，周亚辉立即在硅谷深度调研，谈到大洋彼岸的AI生态，周亚辉认为，美国资本市场对创新有着极高的推崇，这种环境赋予了创新公司极高的资本溢价，使它们的估值能在短时间内迅速剧升，从而形成巨大的先发优势 。

在这种资本逻辑下，大厂即便后发追赶，也很难在短时间内逾越由高溢价够成的竞争门槛，这使得像 OpenAI 这样的公司在面对科技大厂围剿时依然具备极强的生命力 。

以下为交流实录（有删减）：

01

如果 AI 音乐能创造一个新品类

Q：目前国内押注AI 音乐赛道的公司相对较少，为什么你们会持续看好并在这个方向发力？如果 AI 音乐能创造一个新品类，它在 ToC 端的潜力是什么？

周亚辉：我们并不是专门只选了音乐，而是在整个“昆仑天工”的大模型布局中，对音频、视频、游戏以及通用文本等每个赛道都进行了加码和下注。

之所以在音乐领域进展迅速，是因为团队本身对音乐技术有很深的研究底蕴，此前在海外运营全球最大的K歌社区时，就积累了大量针对音乐社交玩法和 AI 算法的经验，所以这是水到渠成的结果。

我判断未来 1 到 3 年，这些领域都会被 AI 原生平台颠覆。在 2026 年初发布的这一代视频大模型中，已经出现了拐点，能够连贯生成 30 到 60 秒的剧集片段，大幅提高了生产效率和“抽卡”成功率。

而音乐将是第二个明显爆发的产业，今天发布的Mureka V8模型生成的歌曲，已经能让大部分普通听众觉得好听，这说明产品已经具备了被 C 端大规模接受并产生高留存的能力。

Q：Mureka V8是否已经可以实现工业化，并可以服务于专业音乐人？

周亚辉：整体来说，技术架构的持续升级、更先进的结构和更强的 AI 能力可以实现更大的创意空间。目前MurekaV8在旋律生成和制作各方面，已经能够达到工业化的标准，可以为专业音乐人提供服务。

Q：基于工业化的能力，对于海外版的推出有哪些具体的动作或分步走的规划？

周亚辉：海外版的规划将分为四个步骤实施。首先是提升 AI 模型的基础能力，目前已经实现了搜索功能。第二步是通过用户与平台的联动，去验证哪些 AI 生成的品类内容是优质的，通过用户的实际消费成绩来定义标准，建立起内容池。第三步是建立用户留存机制，寻找新的内容消费和互动场景，类似于过往时代的 Feed 流推荐场，让用户不仅是消费内容，还能在里面“玩起来”。最后一步是完善商业化机制和分成模式。

Q：AI 音乐作品尝试过跟人类的作品一起打榜吗？

周亚辉：虽然目前还没尝试，但很快就会开始。音乐产业很特别，如果不是顶流，很难火起来。我们下一步就是要通过大规模评测和尝试，看 AI 作品“火”的概率是多少。如果 AI 创作“火”的概率能显著高于人类，那它就完胜传统创作模式了。

Q：AI 音乐作为一个新品类，它和人类创作的歌相比，新在哪里？主要是因为创作方式吗？

周亚辉：“新”和“旧”其实是相对的。之前的模型大家能轻易听出 AI 痕迹是因为模型能力不够，如果未来模型能力持续增强，大家都在用 AI 写歌，这个品类的界限也就不复存在了。

Q：在 AI 创作过程中，人的核心作用是什么？

周亚辉：核心在于思想、情感和情绪的表达。你想表达什么观点或情绪，都可以通过 AI 来实现。未来，写歌会成为一种像写日记、写文章一样主流的表达方式，每个人都能用音乐表达出自己独特的味道。

02

3-5年内，

DAU 过亿是一个核心目标

Q：如果 AI 音乐发展成有潜力的产业，技术能否成为安全的壁垒？后来者是否容易赶超开拓者？

周亚辉：技术永远是安全的壁垒。我从零开始见证Mureka音乐大模型技术一步步迭代非常难，这也就是为什么像美国的 Anthropic 成立仅几年就有3500亿美金的估值，因为大家公认后来者赶上它是非常困难的。随着模型能力的向上提升，想要进步一点点都需要付出巨大的努力。

Q：未来基于Mureka的音乐平台生态是怎样的？会同时做 ToB 和 ToC 吗？

周亚辉：我们会采取 ToB 和 ToC 并行的策略。Studio 工具是面向创作者（To Creator）的，创作者可以使用我们的工具发布作品到各种平台，并赚取广告分成。ToC 的 APP 可能会采用类似于短剧的免费广告模式，以吸引海量用户。此外，我们还通过 API 为商用音乐公司提供服务，在盲选测试中，AI 制作的音乐被客户选中的概率已经超过了传统曲库，完全有商用价值了。

Q：海外市场的拓展是基于昆仑原有的产业基础吗？国内市场又是如何考虑的？

周亚辉：是的，我们在海外运营社区和做用户增长都有成熟的经验。在国内，要跟大厂竞争是非常不容易且没必要的。在海外，大厂没有做这个赛道，我们是在跟细分领域的对手竞争。国内市场我们更倾向于合作模式，今天已经与太合音乐合作，未来如果有可能的话，也希望和网易云音乐等合作伙伴共同探索。

Q：如何吸引传统音乐人参与进来，共同开发市场？在这方面有什么规划？

周亚辉：实际上音乐人的工作流已经发生了变化。很多音乐人已经开始使用 APP 上传 demo 和自己的 vocal，让 AI 协助编曲和延展创意，这极大地增强了工作效率。此外，我们要打造的是一个 AI 音乐分发社区，创作者的作品可以在这里被分享、二创和互动，这种社区动力会吸引更多专业人士。

Q：在合作模式下，如何提升持续造血能力？另外，版权在创作过程中如何划分？

周亚辉：版权是一个法律和社会层面正在重新定义的全球性课题，目前全世界都没有确切答案，我们会跟着时代和互动的过程走。关于持续造血，我们可以参考流媒体的发展史，AI 原生平台会像当年的流媒体一样，通过更充分、更高质量的供给来扩大听歌用户的基数，最终让唱片公司和音乐人的获益变大而非变少。

Q：流媒体和短视频时代让音乐产业“神曲化”，AI 会制造更多神曲吗？它会改变音乐的结构吗？

周亚辉：神曲化和严肃艺术会达到一种平衡。AI 的出现会大幅提升“草根神曲”的格调和质量标准。以前很多神曲虽然情感戳人，但制作粗糙，未来 AI 会补足这些创作者的短板，让口语化的歌曲在制作档次上也有大幅提升。我们希望人的思想越多元化越好，不管是专业的音乐人做出高质量经典，还是平凡人做出爆款，AI 都是最好的工具。

Q：未来在这个App中，也会有音乐展示和打榜吗，这在社区运营中很重要？

周亚辉：我们很快会在海外上线一个完整的闭环展示 APP，它拥有完整的打榜和排名机制。我们在海外拥有多年的社区运营经验，这是我们的核心优势。新的品类会用新的方法来做，同时也会从我们原有的 K 歌社区获取资源支持。

Q：在技术不断创新的过程中，Mureka架构的领先性能保持多久？

周亚辉：架构需要不断的微创新和数据积累。从 V1 到 V5 再到 V8，我们经历了几次大的技术架构重构。很多从我们这里出去的人，即便在其他公司带队一年多，做出来的产品跟我们仍有很大差距，因为他们掌握的可能还是我们 V1 时代的技术。

Q：您对Mureka的长期目标是什么？

周亚辉：我认为在 3 到 5 年内，我们的音乐产品在海外的 MAU（月活）能达到 3 到 5 亿，DAU 过亿是一个核心目标。一旦实现这个目标，就不用再“怕”大厂了。

03

AI 时代的 Super App，

只会在大厂中产生

Q：为什么在刚刚发布的投资笔记中，涉及到 AI 时代的 Super App 基本只提到了几家大厂，而几乎没有提原生的 AI 模型公司？这是基于什么考虑？

周亚辉：这个问题的核心在于，原生 AI 公司即便能够上市，整体的资源和产业“厚度”目前依然无法与大厂相比。大厂之所以被高度关注，是因为 AI Super App 的入口地位也直接关系到它们的生死存亡。

这里存在一个“穿鞋的”和“光脚的”逻辑：大厂作为“穿鞋的”，最怕的就是丢掉手中的船票 。以电商平台为例，如果它们丢掉了 AI 原生 Super App 这个前端入口，那么未来的购物行为极大概率会迁移到 AI 平台上，可能守不住自己的阵地。

拿到这张船票对大厂来说意义重大。

Q：那么 AI Native（AI 原生）在中国的创新机会在哪里？

周亚辉：国内依然有很多创新机会，只是不以“Super App”这种大而全的创业形式出现 。 对于国内目前的头部模型公司，如智谱、Kimi、MiniMax 和百川，我非常佩服他们 。对于这些创业者，我认为现阶段只要坚守住，“Keep calm and move on”，保持平常心沿着道路不断前进就足够了 。

Q：您曾多次前往硅谷调研，您认为硅谷的 AI 生态与国内有什么核心区别？

周亚辉：美国资本市场非常鼓励创新，会给予极高的资本溢价 。这种溢价使得创业公司在短时间内估值剧增，从而形成非常明显的先发优势 。美国大厂即便后发追赶，也不一定能超越创业公司，比如 OpenAI 这样的公司正冲击8300亿美金估值，Anthropic3500亿美金估值。在美国的资本生态下，即使是大厂要打赢他们也并不容易。

Q：如果您现在要投资中国公司，会选择哪些方向？

周亚辉：我已经很久不看投资了，目前我比较专注于大模型技术。现在的投资笔记更多是过往经验的总结 。

Q：国内外火热的 AI 助手工具您都会体验吗？对于最近开源火爆的 Clawdbot 怎么看？

周亚辉：只要是稍微有点热点的工具我都会体验 。对于像 Clawdbot这样开源的项目，我认为它目前更多是给人以启发，但由于其复杂的安装要求，能否持续发展成大众产品还有待观察 。

Q：OpenAI 目前的估值据传言已经8300亿美金了，您觉得二级市场还会给它更高的估值吗？

周亚辉：我觉得会。虽然 OpenAI 在 2025 年一度表现得比较浮躁，但在最近的GPT 5.2版本中，我感觉到他们迅速调整了状态，产品能力表现很好。

在面对 Gemini的冲击时，OpenAI 的防守做得不错。他们目前的短板在于原生多模态大模型的训练尚未完全跑通，但这一块迟早会解决。对于模型专长这里存在误判，太看重通过大模型做科学发现，Anthropic押注的代码、Gemini的原生多模态，商业化的空间都大得多。但我觉得科学发现也是需要通过代码实现的。

Q：你判断一家模型公司是否“守得住”的标准是什么？是看 SOTA（最高水平）模型能力吗？

周亚辉：SOTA能力只是创造了一个“窗口期”。比如我们的 MurekaV8 模型可能给我们带来半年的领先优势，我们要利用这个窗口期去拼创作者、消费者和分发的生态。核心在于你的技术路径是否正确，以及新产品能否持续把用户招回来。

Q：大模型产品的粘性应该如何建立？目前的模型记忆还不强，用户迁移成本很低。

周亚辉：确实。但粘性的建立是一个逐步的过程，就像抖音刚开始时的留存率也很差一样。 我们需要通过建立社交关系、创作者生态以及更深度的用户记忆，来逐步提升留存。