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腾讯音乐学院首期公开课:如何用版权保护缓解音乐人焦虑?

  音乐陪伴我们随时随地,但你是否知道,创造音乐背后是怎样庞大的一个团队?原来,一首歌的诞生,是作词、作曲、编曲、乐手、歌手、录音师、混音师、母带师、音乐制作人等所有人的共同的心血与结晶。

  当疫情来临,却阻碍了音乐人们前行的脚步,线下演出归零、收入锐减,在这样的形势下,也有一些音乐人朋友无法继续坚持自己的梦想与事业,以至于我们看到了“音乐行业编曲/录音师改行送外卖”的新闻……

  音乐人们,该何去何从?

  为了让音乐人朋友少一些焦虑,4月26日世界知识产权日,腾讯音乐娱乐集团旗下TME音乐学院首期公开课,邀请了中国社会科学院大学互联网法治研究中心执行主任刘晓春,歌手、音乐制作人简弘亦,JZ Music副总裁、娱乐文化产业律师赵智功,腾讯音乐人总经理、资深乐评人王磊,从法律、平台、音乐人等角度,为音乐人朋友共同支招。在今日的公开课中,众多行业人士、音乐人朋友在线聆听,嘉宾们也用自己的专业与智慧为大家分享了许多闪光知识点。

  中国社会科学院大学互联网法治研究中心执行主任刘晓春表示:“音乐人很多时候都向往梦想和远方,但是在追求和实现梦想和远方时候更需要保持理性,比如(被侵权)要理性地保留好证据,涉及利益分配的时候尽可能最大化降低事后协商成本。”

  在专业律师的维度,JZ Music副总裁、娱乐文化产业律师赵智功指出:“我们不应该避讳谈钱,虽然音乐是一种艺术,但是我们现在听到大部分音乐叫做商业音乐,就是这种音乐可以获取应得收益,可以来供大家生活娱乐的一种消费品。所以在整个音乐创作制作中,我们应该清楚自己的角色和身份,作词、作曲、编曲、乐手……这个身份决定了你的版权比例及未来在版权方面必须要做的事情。

  腾讯音乐人总经理、资深乐评人王磊也给出了自己的观点:“音乐平台在面对音乐人的时候,应该做好服务性的角色,我们不仅要将B端用户的服务做得更好,同时也要切实地服务好C端用户。腾讯音乐人计划从5月份开始联合酷我音乐举办50场线上线下的直播演出,同时尝试通过商业化形式,为特殊时期的音乐人提供更多实际帮助。

  作为歌手、音乐制作人的简弘亦则认为:“过去大家想听一首歌随便搜一搜就能下载,但现在这种情况已经一去不复返。一首歌产生的可能需要花几个月的时间,需要很多人的心血。与TME的合作非常深非常融洽,从歌曲制作、平台宣发到线下演出,目前平台对音乐人的支持是自己做音乐以来最好的。

从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。

Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:

* AI性能提升最高5倍;

* 语音工作负载延迟降低4.7倍;

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:

一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。

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新闻导读

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