DeepSeek之风吹进音乐平台
DeepSeek的风，最终还是刮到了音乐的世界。网易云音乐发布了2024年第四季度及全年财报，显示全年收入达到79.5亿元，同比增长1.1%；经调整净利润为17亿元，同比增长107.7%；毛利率从2023年的26.7%提升至33.7%。受此消息影响，网易云音乐股价在港股市场大涨18.05%，盘中股价创下52周新高，市值达到369亿港元（约合47亿美元）。
（图片来自富途牛牛）
会员规模的扩大是网易云在线音乐收入增长的关键因素，2024年会员订阅收入达到44.6亿元，同比增长22.2%。会员订阅的增长，离不开内容版权的丰富和用户体验的优化，通过拓展内容版权合作，引入创新功能，以及完善个性化推荐，进一步增强了用户粘性。
如今，热门的AI技术也成为了网易云音乐的创新利器。网易云音乐宣布已经接入DeepSeek-R1大模型。尽管此前网易云音乐已在音乐制作等环节应用AI技术，但DeepSeek的接入无疑将加速其AI化进程。与此同时，QQ音乐也在积极推动与DeepSeek的深度融合。
一个值得思考的问题是：能够主动识别用户意图的AI助手，能否成为继听歌识曲和大数据推荐之外的第三大歌曲搜索渠道，从而解决用户的“歌荒”问题？除了音乐推荐之外，基于DeepSeek的大模型能力，音乐平台还能在AI领域探索出哪些新的玩法？
音乐平台拥抱DeepSeek，剑指音乐创作？
2月11日，QQ音乐宣布其自研AI助手已完成对DeepSeek-R1完整版大模型的部署，成为首个应用DeepSeek的音乐平台。
早在2024年，QQ音乐就推出了AI虚拟人（斯达罗和艾音女士），可以与用户进行简单的对话，提供找歌、音乐知识问答、功能跳转和聊天陪伴等服务。
事实上，QQ音乐的AI虚拟人当时已经具备了找歌功能。此次接入DeepSeek-R1大模型，我认为主要目的是提高人机交互的水平，使其更加“类人”，或者说，经过深度思考的虚拟人能够给出更详尽、更准确的答案。
（图片来自QQ音乐）
网易云音乐紧随其后，于2月18日宣布完成国产开源大模型DeepSeek-R1的全面接入，并将其集成到面向创作者开发的“音乐播客生成”和“对谈博客生成工具”中。
官方还表示，将基于DeepSeek-R1大模型整合自身AI技术能力，在歌曲智能推荐、音乐资讯搜索、用户歌曲定制等方面的服务将变得更加全面、更加个性化。
理论上来说，DeepSeek-R1的优势并不在于内容检索。QQ音乐和网易云音乐结合自身的网络曲库资源，甚至在AI检索方面可能更具优势。然而，这两个音乐平台都不约而同地提到了一个更适合DeepSeek的应用场景：内容创作。
要知道，DeepSeek毕竟是通过强化学习+奖励模型的模式训练出来的。与音乐相结合，其强大之处不在于更精确地匹配用户所需的音乐资源，而在于更好地学习、模仿音乐，并最终创作音乐。
强化学习模式下的DeepSeek更容易产生AI幻觉。根据Hughes的模型幻觉评估排行榜，DeepSeek-R1的幻觉率比表现最好的谷歌Gemini-2-flash高出20倍。
AI幻觉在日常使用和训练中通常被认为是负面的，但在音乐创作中却是一种优势。天马行空、脑洞大开，艺术创作没有标准答案，DeepSeek-R1可以更好地发挥作用。换句话说，日常中的DeepSeek可能有些“神经质”，但在艺术创作中却可能是一个“奇才”，甚至可以帮助更多的零基础用户创作音乐。
QQ音乐还在微博上发起了一项使用AI生成歌词创作音乐的比赛，这表明了DeepSeek在音乐平台的一些发展方向。
（图片来自QQ音乐）
但在此之前，音乐平台接入DeepSeek的首要任务是解决当前音乐搜索、推荐以及人机交互方面的不足。
实测：歌曲推荐智能化，思考链略显冗余
截至目前，尚未出现第三家接入DeepSeek的音乐平台，只有腾讯和网易这两家“财大气粗”的公司率先行动。此外，或许是接入工作刚开始不久，网易云音乐的搜索功能暂时还没有提供DeepSeek深度思考的入口。
那么，接入DeepSeek深度思考的QQ音乐AI虚拟人体验如何呢？我进行了体验。AI虚拟人的入口没有改变，进入后可以看到“斯达罗”和“艾音女士”两个虚拟形象都默认接入了DeepSeek-R1的深度思考能力。
与之前的AI虚拟人相比，在DeepSeek的加持下，现在的虚拟人确实可以分析更抽象的用户指令。
（图片来自雷科技）
我问了一些比较简单的问题，比如让AI推荐一些有助于提高工作效率或专注度的音乐。与DeepSeek官网不同，QQ音乐中集成的DeepSeek-R1的思考链，在思考过程中会展示许多音乐和作曲家。
同样的问题在DeepSeek官网中，则不会出现具体的曲目，由此可以判断QQ音乐的DeepSeek-R1已经支持联网搜索。
如果曲库中存在匹配的音乐，生成结果的最后会出现曲目的快捷播放入口。我试听了一下，DeepSeek推荐的音乐基本上符合我的需求，只是搜索结果数量不多，且大多是不带人声的“纯音乐”，暂时不支持基于搜索结果生成歌单。
不过，我认为思考链的设计有些争议。尽管思考链可以让AI的思考过程更加透明，但搜索歌曲的目的在于快速获得与需求相匹配的结果，而不是观看AI进行长达十分钟的“头脑风暴”后再输出，这会影响搜索效率。
有时还会出现思考到一半就停止生成的情况，而我仅仅是需要一些“节奏感强，能消除疲惫感”的音乐。好消息是，对于国内流行的歌曲搜索，基于DeepSeek深度思考之后，准确率还不错。一些经典且已有整理歌单的歌曲，QQ音乐不需要经过深度思考就可以直接生成结果。
如果是想要了解某些音乐的背景或其他音乐知识，基于DeepSeek-R1深度思考的结果确实更出色。例如，可以告诉你某一首串烧歌曲中包含哪些曲目的片段，甚至会主动发散思维，向用户介绍某些曲目的创作背景，这一点体现了DeepSeek的主动识别和发散能力。
（图片来自雷科技）
总而言之，从歌曲智能推荐/搜索的角度来看，基于DeepSeek-R1深度思考的AI虚拟人还有一定的改进空间。此外，长时间的思考链展示在刚接触AI助手时会带来不少新鲜感，尤其是在音乐知识科普方面会起到重要作用，但在智能推荐歌曲等需要快速输出的场景下，思考链可以适当地省略。
DeepSeek大模型对于整个行业来说可能都是新事物，接入的热潮才刚刚开始。最大的挑战在于如何将其与自身的资源和使用场景相结合。如果只是接入而不进行优化，很难摆脱“蹭热度”的嫌疑。
音乐创作全民化，是AI最大的应用空间？
简单体验下来，即便仍有改进空间，我认为DeepSeek进入音乐领域和音乐平台仍然具有积极意义。
事实上，音乐平台早已不再是单一的音乐服务平台，而更多地是以媒体为主的综合性服务平台，融合了社交、短视频、播客、听书、动态分享，甚至是在线K歌等功能，充满了社交属性。
音乐平台功能和曲库版权的扩张，似乎也离不开厂商之间的激烈竞争。否则，网易云音乐也没有必要发文“致QQ音乐”。更多的功能和玩法，以及更多的音乐版权，往往决定着谁能拥有更庞大的用户群体。在AI时代，从AI虚拟人到集体接入DeepSeek，很大程度上也是为了第一时间吸引用户的目光。
基于DeepSeek大模型的推荐/歌曲搜索能否取代传统的听歌识曲和智能推荐算法，或者成为音乐搜索的第三大方式，我对此仍然持保留态度。就目前而言，深度思考在这方面带来的优势并不明显。即使大数据算法不够精准，它仍然是获取新歌最快的渠道之一。
（图片来自mockup）
正如我前面所说，DeepSeek对于音乐平台更大的意义在于其在音乐创作方面的巨大潜力，毕竟音乐和声音是AIGC生成的重要内容形式之一。此前，市场上曾出现过一度声名鹊起的Suno AIGC音乐平台，但由于未能跑通PMF（产品市场契合度），未能持续火爆。但基于AIGC技术，网易云音乐等平台可以开发一些有利于音乐创作者的辅助工具，或者面向普通用户推出音乐生成功能，这比智能推荐有趣得多。
尤其是近期AI音视频生成的意外走红，推动了行业向专业生产力发展，动手能力强的用户也会利用AI生成各种“整活”内容。可以想象，QQ音乐和网易云音乐集体拥抱DeepSeek，未来可能会掀起一股“全民音乐创造”的风潮。
毕竟只是刚接入不久，服务体验和配套设施方面还存在不尽如人意的地方。DeepSeek的上限虽然不在音乐智能推荐，但能挖掘多少潜力，最终还是要看音乐平台自身的努力。
