4000万美金砸向AI音乐，华人团队凭什么拿下赛道最高融资

AI音乐赛道最近炸出一笔大钱。华人创业团队ACE完成了近4000万美元的新一轮融资，投资方包括头部战投、CCV、顺为资本和Alphaist。这个数字直接让ACE成为AI音乐赛道融资额最高的华人团队之一。

钱要花在刀刃上。ACE把这笔融资主要投向三个方向：音乐基础模型研发、全球团队扩张，以及面向大众市场的新产品Miya。他们的目标很明确——打造一个AI-Native音乐平台，同时重塑音乐的生产与消费，做AI时代的Spotify。

自研模型杀进全球第一梯队

ACE从2025年第一季度开始自研音乐生成基础模型。经过一年多迭代，目前模型在主流评测指标上已经领先绝大多数同类产品，仅次于当前SOTA模型Suno v5.5。更狠的是，单次生成成本只有Suno的约五分之一。

团队预计未来6个月继续推进模型能力，目标直指音乐生成SOTA。除了闭源模型，ACE还开源了ACE-Step系列，GitHub上累计超过18,000 Stars，Discord聚集了超过2,000名开发者，已经是AI音乐领域最活跃的开源模型社区之一。

ACE有个核心判断：音乐不是通用大语言模型能力的简单延伸。要真正理解和生成高质量音乐，需要专门的模型、数据和评价体系。这个判断给垂直AI公司留出了从基础模型到应用，再到数据飞轮的完整机会。

ACE Studio：专业工具背后的数据飞轮

ACE的核心商业产品ACE Studio，是一款面向专业音乐人的AI-Native创作平台。用户名单相当吓人：Hans Zimmer、Teddy Riley、Stevie Wonder、Martin Garrix，还有大量格莱美获奖制作人和专业创作者。

ACE Studio月收入已经达到数百万美元，约90%来自海外市场。由于核心模型自研，产品毛利率约90%。但收入不是这个产品最重要的价值——它给模型提供了一种极其稀缺的数据来源。

传统音乐模型主要靠最终成品音乐训练。但一首完成的歌不会告诉模型：专业音乐人为什么选这个和弦、为什么改这个音符、为什么加某件乐器，以及怎么一步步把想法变成作品。ACE Studio记录的正是这些专业创作者真实工作流中的高密度创作轨迹。

目前平台已经积累了超过300万条专业创作轨迹。大量专业音乐人每天在真实创作中产生的数据，让ACE能持续获得难以通过购买或外包标注获取的高质量训练信号。这形成了一个稀缺的数据飞轮：更好的模型→更好的专业创作工具→更多顶级创作者→更高质量的创作数据→更好的模型。

Miya：聊天就能写歌

专业市场之外，ACE近期开始测试面向普通用户的新产品Miya（miya.fm）。这是一款以聊天为交互方式的消费级音乐AI。用户不需要学Prompt，不需要懂编曲、和弦或模型参数，只需要和Miya聊天：吐槽老板、diss前任、给朋友过生日，或者讲一段刚发生的故事，Miya就能理解其中的情绪和上下文，把它变成一首歌。

Miya不只是做"Create"，还在探索AI对"Listen"的改变。传统流媒体要用户主动搜索歌曲、选歌单，推荐系统靠历史行为猜你可能喜欢什么。Miya想更进一步：理解用户当下正在经历什么、是什么情绪、处于什么场景，主动生成或播放此刻最适合的音乐。

ACE的野心是让音乐从标准化的内容商品，变成一种实时、个性化、与每个人生活共同发生的内容。

AI音乐的"全民表达时刻"

ACE认为，AI音乐真正的机会不只是降低制作成本，而是改变"谁可以创作音乐"。短视频出现以前，视频创作同样属于专业领域。智能手机、移动网络和短视频工具降低门槛后，视频从专业内容变成了普通人的日常表达，最终诞生了全新的内容分发和商业生态。

音乐至今还没经历这样的变化。流媒体解决了"如何获得音乐"，却没改变"谁生产音乐"。全球音乐市场仍然建立在有限供给之上：少数专业创作者生产歌曲，数十亿用户消费这些歌曲。生成式AI第一次让这个前提发生变化。

当制作一首歌变得像发一条短视频一样简单，每个人都可以用音乐记录生活、表达情绪、讲故事，音乐供给将从有限的专业内容走向海量、实时、个性化的内容。供给变了，消费和分发方式也可能被重新定义。

ACE想建立的商业闭环是：自研音乐模型负责生产能力，ACE Studio连接全球专业创作者形成高质量数据飞轮，Miya把音乐生成和消费带向大众市场。模型、专业生产、大众创作与消费相互反哺。他们想做的不是一个更好的AI作曲工具，而是一个同时容纳音乐生产与消费的AI-Native平台——重新发明音乐本身。

一支"音乐×AI"的混编团队

ACE目前有近40名成员，核心团队横跨音乐生成、音乐理解、AI工程、音乐制作和产品。创始人兼CEO郭靖大学期间担任乐队主唱，创业前主要从事产品与增长工作，曾从零到一参与多款亿级用户产品及游戏的增长。联合创始人兼CTO赵文骁长期从事机器学习、语音合成、音乐技术及复杂软件系统研发，曾在腾讯负责游戏引擎研发。联合创始人兼CPO Conger Sheng曾是华纳音乐中国最年轻的签约词曲作者之一，参与多位中国一线流行歌手及偶像的歌曲制作。

核心算法研究员Ruibin Yuan拥有CMU硕士、香港科技大学博士学位，在Google Scholar音乐生成领域排名全球前列。他是音乐表征基础模型MERT的作者之一，MERT在Hugging Face累计下载超过740万次，被包括Suno在内的头部AI音乐产品采用。他还打造了生成与理解一体化的Symbolic Music LM ChatMusician，并参与建立多模态大模型Benchmark MMMU。加入ACE前，他曾在Qwen负责音乐模型研发。

团队还包括SheetSage系列模型作者、来自腾讯和字节跳动的工程师，以及来自CalArts等专业音乐院校的教师、金牌音乐制作人和职业音乐人。ACE的判断是：AI音乐最终不是单纯的模型竞争，也不是单纯的产品竞争，而是模型、数据、产品和音乐专业能力的综合竞争。

投资方为什么押注

创世伙伴创投创始主管合伙人周炜表示："AI音乐的核心不只是'一句话生成一首歌'，而是让音乐真正变得可控、可编辑，并进入专业创作者的工作流。团队从专业音乐人切入，持续打磨ACE Studio，又推出面向大众用户的Miya，正在形成从模型、工具到内容社区的数据闭环。我们欣赏团队长期坚持AI音乐方向，并在产品和模型上持续自我迭代的能力。音乐是人类最普遍的表达方式之一，我们相信AI会显著降低创作门槛，让更多普通人能够用音乐表达自己。CCV将继续坚定支持ACE，也会持续投入真正重构内容生产和消费方式的AI原生公司。"

顺为资本合伙人程天表示："ACE团队是一只足够专注且非常有韧性的团队。"