阿里打造新“虾米”，推出AI音乐平台“Happy Shrimp”

我们很好奇：AI音乐，能否改写版权为王的竞争规则？

《读佳》获知，阿里ATH事业群已推出AI音乐平台“Happy Shrimp”，Slogan是“Hear Your Imagination（让想象，成为音乐）”，海外版也同步上线。

简单而言，这是一个结合了AI音乐创作和音乐播放功能的AI产品，可通过一句话生成专属歌曲，俨然一个AI版“虾米”，此外，我们还了解到，“快乐虾米”App也即将在国内上线，布局移动端。目前，用户可以通过官网的二维码加入官方群体验。

从界面到交互：

Happy Shrimp，带有虾米影子的AI音乐工具

《读佳》体验发现，Happy Shrimp网页端没有把AI生成工具做成一个孤立的功能入口，而是完整沿用流媒体音乐产品的产品框架，把AI创作、音乐发现、播放器全部整合到一套体系之中。

左侧侧边栏是经典音乐客户端导航，首页、创作、资产三大模块分工明确。整个产品的核心重心，落在“创作”页面。页面没有堆砌复杂的编曲旋钮、调音控制台，一句“今天你想做什么音乐”作为引导，把全部创作能力收敛到提示词输入框。

此外，首页并不直接堆砌生成按钮，而是做了场景化音乐分类，夜晚Emo、运动健身、深夜助眠、咖啡午后、工作专注，和过去虾米音乐的场景歌单逻辑高度相似，普通用户不用懂乐理，点开卡片就能快速获取适配当下情绪的音乐。

创作页面，用户可以在这里完成完整的音乐设定，曲风、BPM、调式、配器、人声特质、歌曲段落结构，甚至故事主题、歌词氛围感都能用自然语言写进去。即便是电影片尾、悬疑叙事这类偏向情绪、画面感的抽象描述，也可以直接作为生成指令。页面还附带纯音乐开关、智能歌词选项，支持一次生成多首版本，下方留存了用户过往使用过的提示词快捷标签，方便直接复用、微调创作配方。

生成出来的歌曲，并不会生成完就结束。作品会沉淀到资产库，同时可以直接进入作品详情页。每一首AI歌曲都附带完整的“音乐配方”，也就是生成这首作品的原始提示词，支持“做同款”，其他人可以直接基于这套参数二次修改再创作。作品页面同时配备完整播放器、点赞、分享、评论区，和普通流媒体歌曲没有区别。

普通用户可以浏览、收听站内其他人AI产出的音乐，创作者也可以在这里发布自己 AI 生成的作品，听歌与做歌两套行为被打通在同一个产品内。

商业化采用积分消耗的模式驱动歌曲生成。免费版本开放基础体验，但并发任务上限、WAV无损下载、商用授权、优先队列等能力全部受限。标准会员、专业会员以年度订阅的形式，提供不同档位的每月积分额度，积分对应可生成歌曲数量，同时解锁更高并发、无损下载、商用版权、优先生成队列等权益。

除网页端之外，官方App正在筹备上线，海外版本同步推出，完整的产品闭环正在搭建。

阿里为什么现在要下场做AI音乐

Happy Shrimp出自阿里ATH事业群的这款产品，不是一款跟风上线的AI音乐小玩具。

国内传统音乐平台长期深陷版权博弈，高价采购头部版权，一直是悬在平台头上的成本重担。AI音乐带来了一条全新的内容供给路径，平台不必完全依赖外部唱片公司供给曲库，普通用户、创作者可以在站内源源不断产出全新音乐，填满短视频BGM、情绪配乐、场景化歌曲这类庞大的长尾内容缺口。

更关键的是Happy Shrimp本身自带流媒体社区属性，AI生成的作品直接留在站内，实现“创作‑分发‑收听”的站内闭环，生成即入库，省去外部导入流转的麻烦。

产品身上能清晰看见虾米音乐的影子。早年虾米的特色，就是重视普通用户创作、场景化歌单、小众音乐社区氛围。Happy Shrimp相当于把这套对音乐用户的理解平移到AI时代。过去是用户上传Demo、翻唱作品，现在AI把创作门槛压到最低，不懂乐器、不会编曲，仅凭一段文字描述就可以产出完整歌曲，延续了虾米面向普通音乐爱好者的产品底色。

产品同时瞄准C端爱好者与B端商用两大市场。面向C端，满足普通人玩音乐、定制专属情绪配乐的兴趣需求；面向短视频创作者、剪辑师、自媒体群体，市场长期存在大量无版权背景音乐的刚需。会员直接绑定商用授权，把AI音乐做成标准化付费服务。海外版本同步上线，也代表产品目标不止国内，希望在全球AI音乐工具赛道争夺增量。

对于ATH事业群而言，音乐也是大模型落地C端的优质载体。对比文生视频，音乐生成算力成本相对可控，普通用户输入一段文字，短时间就能拿到可直接收听的完整歌曲，用户可以直观感受到大模型能力。借由Happy Shrimp，一方面打磨音频大模型的实际落地能力，另一方面尝试搭建属于阿里自己的音乐内容生态，寻找AI时代音乐产品的新生存解法。

当然，行业普遍存在的难题它同样无法回避。AI人声表现力、歌词叙事逻辑、作品同质化，以及AI音乐版权界定、社区内容治理，都是后续必须面对的现实考验。旧虾米已经落幕，如今以AI产品形态重新归来，它能不能接住用户期待，还要看后续迭代与生态的实际走向。

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