AI「一鍵生成」做音樂!人聲、旋律通通有,版權問題卻是大挑戰
AI「一鍵生成」做音樂!人聲、旋律通通有,版權問題卻是大挑戰
輸入文字就能做音樂?

你是否想像過,只需要輸入一段文字,就能生成一首結合人聲和樂器的完整歌曲?

如今,Suno正打破音樂創作的門檻,讓音樂創作變得如同說話般簡單。Suno是一家提供AI音樂生成工具的新創公司,使用者只需輸入簡單的描述句或歌詞,例如輕快的節奏、適合跳舞的流行音樂,就能生成多樣化的音樂作品。他們希望藉由Suno打破音樂製作的門檻,讓人人都能夠成為音樂家。

近期,Suno宣布完成1.25億美元(約新台幣40億元)的B輪融資,公司估值來到5億美元(約新台幣162億元)。

在眾多生成式AI音樂工具當道的時代下,Suno是如何憑藉零成本、高效率的音樂生成速度脫穎而出?快速崛起的背後又引發什麼樣的爭議?

Suno的願景:用「一鍵生成」讓每個人都是音樂家

Suno的誕生,源自於團隊希望讓音樂創作不再是少數人的專利。

相較於其他AI音樂生成工具,Suno更注重「一鍵生成」的便利性,使用者不需具備任何樂理背景,進入歌曲創作頁面後,只要選擇自己輸入一段創作時的心情或歌詞,或是由人工智慧自動生成。接著選擇想要的曲風類型、不同的樂器組合,指定歌曲的情緒和速度,Suno就能在1分鐘內生成一首包含人聲、歌詞、標題以及封面的歌曲。

Suno生成歌曲的頁面示意圖,只要輸入一段文字,即可自動生成歌曲

「(現在)聽眾的數量遠遠超過音樂製作人。」共同創辦人Mikey Shulman說,這樣的現象非常不平衡,「Suno已準備好解決現況,希望能夠開創任何人都可以創作音樂的未來。」目前,雖然Suno並不支援修改音軌等更專業的服務,但對於音樂小白來說這樣已經非常足夠,能夠讓他們製作出完整且專業的歌曲。

不過,若要增加使用者的黏著度,單純帶給人們製作音樂的新鮮感遠遠不夠。因此,除了提供工具外,Suno最大的競爭優勢在於平台上的音樂社群。

使用者不只能夠建立自己的音樂清單,在首頁上,Suno還設有展示生成作品的「Trending」跟「Showcase」版位,不只會根據歌曲的按讚數跟分享數推薦歌曲,更鼓勵使用者分享作品、參與討論並探索不同的音樂風格。

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在首頁上,Suno還設有展示生成作品的「Trending」跟「Showcase」版位,不只會根據歌曲的按讚數跟分享數推薦歌曲,更鼓勵使用者分享作品、參與討論並探索不同的音樂風格。
圖/ suno

Suno共有3種收費方式。免費用戶每月最多可以生成10首歌曲,每月支付8美元(約為新台幣240元)的Pro方案,則是可生成最多500首歌曲,而Premier方案則是每月支付24美元(約為新台幣720元),即能夠生成2,000首歌曲。

目前,Suno的用戶數正快速增長,月活躍用戶數已突破1,000萬,成為AI音樂生成領域的領頭羊。

四位機器學習專家,兩年打造出AI音樂奇蹟

Suno在2022年由哈佛大學和麻省理工學院的團隊所創立,他們希望打造一款即便毫無音樂製作經驗或知識也能輕鬆上手,創造「人人都是音樂家」時代。但其實一開始,團隊沒有想要打造出一個音樂生成的工具。

四位共同創辦人Mikey Shulman、Keenan Freyberg、Georg Kucsko和Martin Camacho皆為機器學習專家,他們都曾任職於Kensho Technologies,致力於透過AI來解決複雜的商業問題。其中,Shulman和Camacho更是經常一起玩音樂的夥伴。

Mikey Shulman
Suno創辦人Mikey Shulman

在Kensho工作期間,四人開發了一種用於捕捉上市公司財報電話會議的轉錄技術,但音訊品質參差不齊、充滿「行話」、不同口音等問題,導致他們遇到了許多挑戰。然而,在研究過程中,他們也開始對於開發AI音訊產生好奇。

Shulman表示,在AI研究領域中,音訊開發遠遠落後於圖像和文字,「但我們可以從AI生成文字的領域中學到很多東西,比如這些模型如何運作跟擴展。」抱持著這樣的熱誠,四人開始腦力激盪。起初,團隊除了有想開發助聽器的想法外,更曾想過藉由音訊分析辨識故障的機器。

一開始,他們開發出了一款名叫「Bark」的文字轉語音應用程式,但後來團隊針對使用者的回饋進行調查,發現人們更想要一個能夠自動生成音樂的工具。因此,團隊開始著手開發AI音樂的產品,最後演變成了Suno這個強大的人工智慧音樂工具,並在2022年3月共同創立了公司。

suno的社群播放清單
在Suno首頁上,除了能夠看見目前按讚數跟分享數最高的歌曲外,同時還能看見他人製作的播放清單

不過,在研發過程中,團隊也遇到了不少技術上的困難,其中一個最大的挑戰就是輸入音訊至AI模型的過程。

Suno採用與ChatGPT等大型語言模型相似的技術,將人類語言分解成更小的單元標記(token),再透過標記化的過程訓練AI模型。但音訊,尤其是音樂,比文字複雜許多。

Suno共同創辦人Shulman 解釋:「音訊是一個波浪,是一個連續的訊號。」因此,他們除了開發新的模型和方法,同時還用沒有音樂伴奏的語音錄音來訓練模型,以更精準地學習人聲的特性。為了讓使用者更直觀地表達音樂想法,Suno計劃研發新的功能,例如讓使用者以唱歌的方式輸入音樂,取代現有的文字轉音樂介面。

美國創投公司Matrix的合夥人之一,Antonio Rodriguez。
美國創投公司Matrix的合夥人之一,Antonio Rodriguez。 Rodriguez說,自己甚至在suno產品研發階段就參與投資了,原因是他相信團隊的創意跟專業背景。

「Suno的目標是讓更多人成為創作者,而非僅僅是網路上的消費者。」Suno的早期投資者Antonio Rodriguez認為,Suno就像一種全新的音樂樂器,可以像手機相機和Instagram改變攝影一樣,讓每個人都能參與創作。

1.25億美元B輪融資:Suno的野心與挑戰

今(2024)年5月21日,Suno宣布在B輪募資中獲得1.25億美元(約新台幣40億元)。

這筆最新的募資由Lightspeed Venture Partners領投,其他參與投資的機構還包含了Matrix、Founder Collective、Nat Friedman和Daniel Gross等。對此輪募資消息,執行長Shulman表示,將利用這筆資金持續擴大技術團隊和音樂製作人團隊,並加快產品開發。

儘管Suno讓每個人都能創造出音樂,但AI音樂生成器的訓練數據,往往包含大量受版權保護的音樂作品,這也引發了版權歸屬的爭議。

Stability AI音訊部門前副總裁Ed Newton-Rex,就曾在《Music Business Worldwide》的一篇文章中警告,根據他使用Suno的經驗,Suno很可能是在未經同意的情況下,使用受版權保護的素材進行訓練。

Ed Newton-Rex
Ed Newton-Rex,Fairly Trained的創辦人兼Stability AI音訊部門前副總裁,就曾警告,Suno很可能是在未經同意的情況下,使用受版權保護的素材進行訓練。

因此,僅管Suno目前只專注於讓想要創作音樂的音樂愛好者使用,但它的出現仍然引發了音樂界的擔憂,許多音樂家、製作人和作曲家擔心AI會威脅到他們的生計。

「這將使許多廣告公司、電影製片廠、電視網等無需再購買授權歌曲。」管理公司Milk and Honey創辦人Lucas Keller表示,知名歌曲的版權授權市場不會受到影響,但短期內最直接受到威脅的創作者,是那些為廣告和電視節目創作音樂的創作者。

Lucas Keller
Lucas Keller表示,知名歌曲的版權授權市場不會受到影響,但短期內最直接受到威脅的創作者,是那些為廣告和電視節目創作音樂的創作者。

對於版權爭議,Suno的共同創辦人Shulman強調,他們不會讓任何人輸入含有特定藝術家風格的指令來創作音樂,也不會使用特定藝術家的聲音,「如果更多人參與音樂創作,並發展出更獨特的音樂品味,這顯然對藝術家有利。」

但在現階段缺乏對AI創作內容規範的情況下,該如何保護音樂人版權,也掀起了各方的討論。

綜合《Tech Times》《Billboard》報導,田納西州在3月份就通過了《確保肖像、聲音和影像安全法案》(Ensuring Likeness,Voice,and Image Security Act of 2024;簡稱ELVIS法案),成為美國第一個透過立法保護藝人免受AI侵權的州。最近,Sony也警告了大約700家科技跟串流媒體公司,不要使用他們的音樂來訓練AI系統。

AI音樂的未來充滿無限可能,而Suno站在時代的風口浪尖,它能否從版權爭議中突圍,最終實現「人人都是音樂家」的願景,並引發一場前所未有的革命?Suno的成功與否,或許都將成為解答這些問題的關鍵,更將決定音樂產業的未來。

參考資料:《36Kr-1》《36Kr-2》《滾石》《billboard》《Music Business Worldwide》《Suno》《Tech Time》

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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