音樂
2026.06.13 (六)
音樂興發現｜唱片巨頭的 AI 權力大戰如何重塑音樂的未來
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作者：袁永興
唱片巨頭的 AI 權力大戰與如何重塑音樂的未來
當環球音樂與索尼音樂於今年五月向美國法院申請對 AI 音樂平台 Suno 的侵權訴訟中「再度」新增超過六萬一千首受版權保護的錄音著作時，這起案件的發展已遠遠超越單純的著作權糾紛，它暴露的是全球音樂產業正激烈爭奪下一代內容基礎設施的主導權。這場法律戰如今已是關於未來音樂會如何被創造、由誰掌控，以及誰擁有「聲音與風格資料主權」的根本對抗。目前披露的法院文件顯示環球與索尼音樂透過音訊指紋技術，從 Suno 訓練資料裡比對出大量自家的錄音作品、明確指出這超過六萬一千首（精確數字為 61,026 首）僅是冰山一角，背後可能涉及的是數百萬首受保護作品。唱片公司這次不再針對個別侵權案例、而是試圖建立新的核心論述：生成式 AI 的訓練過程本質上就是一種大規模、系統性且以商業為目的的內容利用。
這與上世紀末、二十多年前 Napster 出現的時代有本質上的差異。當時音樂產業對抗的是未經授權的「流通與分享」，如今則是「未經授權的深度學習」。AI 系統大量吸收既有錄音，學習旋律結構、聲音紋理與編曲細節，再生成新的內容，這大大地且直接挑戰了音樂產業最核心的資產「catalogue」曲庫的稀缺價值。若 AI 能自由取用這些資料，傳統曲庫的商業地位將被大幅削弱。更關鍵的是，華語音樂與亞洲獨立創作者在這場全球資料競逐中，相對處於弱勢位置，未來可能面臨更嚴重的「資料殖民」風險。
值得注意的是，三大唱片公司已展現清晰的策略分工。華納音樂選擇與 Suno 和解並簽署授權協議，環球則與 Udio 建立合作關係並結束訴訟，目前剩下且進行中的便是環球與 Sony 音樂仍對 Suno 維持強硬訴訟，儘管雙方曾進行授權談判，但截至目前已陷入僵局，訴訟因此持續推進。這顯示主流唱片並非全面排斥 AI、而是區分成「願意接受授權規則的夥伴」與「尚未達成協議的業者」，進行一場產業秩序的重建。
值得注意的是，三大唱片公司已展現清晰的策略分工。華納音樂選擇與 Suno 和解並簽署授權協議，環球則與 Udio 建立合作關係並結束訴訟，目前剩下且進行中的便是環球與 Sony 音樂仍對 Suno 維持強硬訴訟，儘管雙方曾進行授權談判，但截至目前已陷入僵局，訴訟因此持續推進。這顯示主流唱片並非全面排斥 AI、而是區分成「願意接受授權規則的夥伴」與「尚未達成協議的業者」，進行一場產業秩序的重建。
過去兩年，AI 音樂公司主張模型是學習音樂語言後創造全新作品，而非複製。但唱片公司關注的核心是 AI 平台是否藉著未授權資料、建立起強大的商業競爭力。當 Suno 推出付費方案、商業服務並建構平台生態後，案件焦點便已從研究用途轉向市場替代。環球與索尼音樂強調 Suno 進行的是「未付費的商業剝削」，顯示他們目的在證明 AI 訓練對既有授權市場已構成實質威脅。一旦這個觀點被接受，“fair use（公平使用）”這道防線將極度脆弱。
這起訴訟的影響範圍也遠超出音樂領域。大型語言模型、圖像生成、影片合成與 AI 語音等產業，都密切關注同一問題：「模型能否在未獲授權下，大規模吸收既有內容進行訓練？」這個答案左右數兆美元 AI 產業的未來發展路徑。隨著發展，AI 音樂平台正從純技術工具轉型為下一代音樂分發與授權平台。當模型需要取得 catalogue 曲庫授權、追蹤內容來源、確認藝人同意、並管理聲音肖像與分潤時，整個產業已快速走向版權供應鏈管理化。亦即原本充滿開放精神的生成式 AI，正從「開放網路」走向更受控管的「圍牆花園」模式。內容必須被授權、可追蹤、可分潤，也可被平台下架或審核，而這轉變已引起獨立創作者與開源社群的不安。他們擔心，一旦主流唱片掌控主要授權資料庫與分潤入口，AI 工具將出現嚴格限制：僅特定曲庫可合法使用、知名聲音模型需額外付費、prompt 生成指令過濾將更嚴、商業用途受限，甚至創作成果也可能被平台標記與控管。更深層的焦慮在於：藝人們是否能真正擁有並控制自己的「聲音資料主權」，還是只能成為平台生態中的被動供應者？
為因應這些挑戰，「權利追蹤」、「內容來源驗證」、「水印技術」與「訓練資料審計」等機制，正從學術討論進入商業實務與法律合約。其中「權利追蹤」最受重視，因為唱片公司最在意的不是技術細節，而是「重建可控且可持續的分潤體系」。未來 AI 音樂商業化時，平台必須明確回答：哪些錄音被用於訓練？哪些藝人授權？收益如何分配？聲音浮水印與音訊指紋則將用來處理流通後的侵權、冒名與深偽問題。至於公開訓練資料集的要求，仍是雙方最敏感的爭議點，AI 公司憂心商業機密外洩，唱片公司則堅持透明度是公平授權的前提。雙方真正角力的，說穿了就是未來 AI 產業的資訊主導權。
若主流廠牌成功建構完整 AI 授權體系，音樂產業價值鏈將迎來根本性的重構。過去二十年來串流平台主導內容分發，未來戰場則將轉向內容生成權。在這過程中，唱片公司的角色將慢慢地從傳統錄音版權管理者、轉型為大型創作資料庫的經營者，AI 公司則可能演變成「掌控創作到變現」全鏈條的音樂操作系統。於是，當音樂成為可授權、可追蹤、可訓練的資料供應鏈後，如何在創作自由與平台治理之間取得平衡？這是商業議題、更是文化價值選擇。這也意味著，未來唱片公司的角色可能發生根本變化，接續要問的是：創作自由與平台管理之間究竟該如何取得平衡？
這起訴訟的影響範圍也遠超出音樂領域。大型語言模型、圖像生成、影片合成與 AI 語音等產業，都密切關注同一問題：「模型能否在未獲授權下，大規模吸收既有內容進行訓練？」這個答案左右數兆美元 AI 產業的未來發展路徑。隨著發展，AI 音樂平台正從純技術工具轉型為下一代音樂分發與授權平台。當模型需要取得 catalogue 曲庫授權、追蹤內容來源、確認藝人同意、並管理聲音肖像與分潤時，整個產業已快速走向版權供應鏈管理化。亦即原本充滿開放精神的生成式 AI，正從「開放網路」走向更受控管的「圍牆花園」模式。內容必須被授權、可追蹤、可分潤，也可被平台下架或審核，而這轉變已引起獨立創作者與開源社群的不安。他們擔心，一旦主流唱片掌控主要授權資料庫與分潤入口，AI 工具將出現嚴格限制：僅特定曲庫可合法使用、知名聲音模型需額外付費、prompt 生成指令過濾將更嚴、商業用途受限，甚至創作成果也可能被平台標記與控管。更深層的焦慮在於：藝人們是否能真正擁有並控制自己的「聲音資料主權」，還是只能成為平台生態中的被動供應者？
為因應這些挑戰，「權利追蹤」、「內容來源驗證」、「水印技術」與「訓練資料審計」等機制，正從學術討論進入商業實務與法律合約。其中「權利追蹤」最受重視，因為唱片公司最在意的不是技術細節，而是「重建可控且可持續的分潤體系」。未來 AI 音樂商業化時，平台必須明確回答：哪些錄音被用於訓練？哪些藝人授權？收益如何分配？聲音浮水印與音訊指紋則將用來處理流通後的侵權、冒名與深偽問題。至於公開訓練資料集的要求，仍是雙方最敏感的爭議點，AI 公司憂心商業機密外洩，唱片公司則堅持透明度是公平授權的前提。雙方真正角力的，說穿了就是未來 AI 產業的資訊主導權。
若主流廠牌成功建構完整 AI 授權體系，音樂產業價值鏈將迎來根本性的重構。過去二十年來串流平台主導內容分發，未來戰場則將轉向內容生成權。在這過程中，唱片公司的角色將慢慢地從傳統錄音版權管理者、轉型為大型創作資料庫的經營者，AI 公司則可能演變成「掌控創作到變現」全鏈條的音樂操作系統。於是，當音樂成為可授權、可追蹤、可訓練的資料供應鏈後，如何在創作自由與平台治理之間取得平衡？這是商業議題、更是文化價值選擇。這也意味著，未來唱片公司的角色可能發生根本變化，接續要問的是：創作自由與平台管理之間究竟該如何取得平衡？
未來幾年，音樂產業與 AI 的協作間很可能會出現兩個平行世界。一個世界是三大主流唱片主導的授權型 AI 生態。這裡有完整的版權追蹤、內容來源驗證、分潤機制與商業安全性。Spotify、YouTube、TikTok、Suno、Udio 等大型平台，很可能都會逐漸往這個方向靠攏。AI 音樂在這個體系內會變得更合法、更穩定，也更容易吸引廣告、品牌與大型商業合作。但代價是創作自由將開始受到平台規則限制。另一個世界則是開源與灰色地帶持續存在的 AI 社群，這裡仍會有人使用未公開資料集、開源模型與非授權訓練內容進行創作，它更混亂、更難管理，也更接近早期網路文化。某種程度上，這會像當年 Spotify 與 BitTorrent 並存的局面：一邊是產業正式秩序，一邊則是持續逃離秩序的技術文化。Spotify 代表串流平台逐步建立起的產業正式秩序；BitTorrent 則象徵另一種始終游離於授權、分潤與平台治理之外的技術文化。兩者並存，正是數位音樂時代最核心的張力之一。
而這兩個世界未來不一定會互相取代，它們更可能長期共存。過去唱片公司掌握的是錄音發行權；現在他們想掌握的，則是 AI 時代的訓練權、模擬權、生成權與資料管理權，這也是為什麼這場官司如此重要：它表面上是在討論侵權，實際上卻是在決定未來音樂產業的權力邊界。
而這兩個世界未來不一定會互相取代，它們更可能長期共存。過去唱片公司掌握的是錄音發行權；現在他們想掌握的，則是 AI 時代的訓練權、模擬權、生成權與資料管理權，這也是為什麼這場官司如此重要：它表面上是在討論侵權，實際上卻是在決定未來音樂產業的權力邊界。
