Suno verliert gegen GEMA: KI-Memorisierung wird zum Haftungsrisiko

Das Landgericht München I hat der GEMA im Rechtsstreit mit dem KI-Musikanbieter Suno überwiegend recht gegeben. Entscheidend war nicht allein, dass geschützte Musikstücke für das Training verwendet wurden. Nach Auffassung des Gerichts waren Teile der Werke in den KI-Modellen reproduzierbar enthalten und konnten in deutlich erkennbarer Form wieder ausgegeben werden. Für Unternehmen verschärft das Urteil damit die Anforderungen an die Auswahl und den Einsatz generativer KI.

Gericht erkennt mehrere Urheberrechtsverletzungen

Die auf Urheberrecht spezialisierte 42. Zivilkammer sprach der GEMA Ansprüche auf Unterlassung, Auskunft und Schadensersatz zu. Das Urteil vom 31. Juli 2026 unter dem Aktenzeichen 42 O 763/25 ist noch nicht rechtskräftig. Über die genaue Höhe eines möglichen Schadensersatzes wurde zunächst nicht entschieden.

Das Verfahren betraf sechs bekannte Musikwerke: „Atemlos durch die Nacht“, „Rasputin“, „Big in Japan“, „Forever Young“, den Refrain von „Mambo No. 5“ und „Daddy Cool“. Die Liedtexte selbst waren nicht Gegenstand des Verfahrens.

Nach den Feststellungen des Gerichts hatte Suno die Werke für das Training verwendet. Das Unternehmen habe sie mithilfe von Stream-Ripping-Techniken von YouTube kopiert und dabei den sogenannten Rolling Cipher umgangen, der das Herunterladen von Audio- und Videoinhalten verhindern soll.

Memorisierung wird zur entscheidenden Frage

Im Mittelpunkt der Entscheidung steht die sogenannte Memorisierung. Damit ist gemeint, dass ein KI-Modell Trainingsinhalte nicht lediglich statistisch auswertet, sondern Teile davon so in seinen Parametern abbildet, dass sie später reproduziert werden können.

Nach Auffassung des Landgerichts waren die betroffenen Musikstücke in Sunos Modellversionen v3.5 und v4 reproduzierbar enthalten. Die Modelle wurden demnach auf Servern in Deutschland gespeichert. Ein Vergleich zwischen den Trainingswerken und den erzeugten Ausgaben habe gezeigt, dass die Originale in den Ergebnissen wiedererkennbar waren. Wegen der Länge und Komplexität der Übereinstimmungen schloss das Gericht einen Zufall aus.

Die Kammer wertete deshalb sowohl die Speicherung der Werke im Modell als auch deren Wiedergabe in den generierten Songs als Urheberrechtsverletzung. Die deutsche Ausnahme für Text und Data Mining greife in diesem Fall nicht.

Das Urteil stellt damit nicht pauschal fest, dass jedes Training mit urheberrechtlich geschützten Daten unzulässig ist. Entscheidend war im konkreten Verfahren, dass geschützte Elemente nach Ansicht des Gerichts im Modell enthalten blieben und sich in den Ausgaben wiederfanden.

Suno kann Verantwortung nicht auf Nutzer verlagern

Suno hatte argumentiert, die beanstandeten Ergebnisse seien durch gezielte Eingaben der GEMA entstanden und daher den Nutzern zuzurechnen. Das Gericht folgte dieser Darstellung nicht.

Die verwendeten Prompts enthielten zwar den jeweiligen Liedtext, den Titel und einen gewünschten Musikstil. Konkrete Vorgaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement machten die Nutzer jedoch nicht. Nach Auffassung der Kammer wurden die entscheidenden musikalischen Merkmale deshalb durch das Modell bestimmt. Verantwortlich sei der Anbieter, der Trainingsdaten, Modellarchitektur und Betrieb kontrolliere.

Das Gericht ging noch weiter: Bezogen auf die betroffenen Modelle könne bereits das öffentliche Angebot der Anwendung einen Eingriff in das Recht der öffentlichen Wiedergabe darstellen. Diese Bewertung könnte für Anbieter besonders relevant werden, weil das Risiko damit nicht erst bei einem einzelnen problematischen Output beginnt.

Auch das Training in den USA schützt nicht vor Ansprüchen

Das eigentliche Training fand in den USA statt. Das Landgericht erklärte sich dennoch für die entsprechenden Ansprüche zuständig und prüfte das Training nach US-amerikanischem Urheberrecht.

Sunos Berufung auf die Fair-Use-Doktrin überzeugte die Kammer nicht. Anders als in anderen US-Verfahren seien die Trainingsinhalte hier substanziell in den Ausgaben wieder aufgetaucht. Die erzeugten Songs seien den Originalwerken wesentlich ähnlich gewesen.

Für international tätige KI-Anbieter ist das ein wichtiges Signal: Trainingsort, Speicherort des Modells und Absatzmarkt lassen sich rechtlich nicht zwingend getrennt betrachten. Eine Verlagerung des Trainings in die USA beseitigt mögliche Risiken in Europa nicht automatisch.

Suno widerspricht der Entscheidung. Das Unternehmen hält die rechtliche und technische Bewertung seines Systems für falsch und prüft nach eigenen Angaben sämtliche Optionen einschließlich einer Berufung.

Was das Urteil für Unternehmen bedeutet

Für IT-Entscheider reicht es künftig noch weniger aus, bei der Beschaffung generativer KI nur auf Funktionsumfang, Datenschutz und Hosting zu achten. Auch die Herkunft der Trainingsdaten und das Verhalten des Modells bei der Reproduktion geschützter Inhalte werden zu relevanten Risikofaktoren.

Unternehmen sollten von Anbietern nachvollziehbare Antworten auf mehrere Fragen verlangen:

• Auf welcher rechtlichen Grundlage wurden die Trainingsdaten genutzt?
• Welche Maßnahmen verhindern die Wiedergabe geschützter Inhalte?
• Werden Modelle auf Memorisierung und Ähnlichkeiten zu Trainingswerken getestet?
• Welche Nutzungsrechte erhalten Unternehmenskunden an den Ergebnissen?
• Wer trägt das Risiko bei Ansprüchen Dritter?
• Gelten Freistellungen auch für Urheberrechtsverletzungen durch Trainingsdaten oder nur für die unmittelbare Nutzung der Outputs?

Eine allgemeine Zusicherung, KI-generierte Inhalte kommerziell verwenden zu dürfen, bietet nicht zwangsläufig ausreichenden Schutz. Nutzungsrechte des Anbieters können Rechte Dritter nicht ersetzen. Gerade bei Marketingmaterial, Audio, Bildern, Softwarecode oder veröffentlichten Texten sollten Unternehmen deshalb zusätzliche Prüf- und Freigabeprozesse etablieren.

Kein generelles Trainingsverbot – aber ein deutlicher Warnhinweis

Die GEMA wertet die Entscheidung als Bestätigung dafür, dass KI-Anbieter geschützte Werke lizenzieren und Urheber vergüten müssen. Das Gericht entschied jedoch über konkrete Werke, bestimmte Modellversionen und nach seiner Auffassung besonders deutliche Übereinstimmungen. Eine allgemeingültige höchstrichterliche Klärung des KI-Trainings liefert das noch nicht.

Trotzdem erhöht das Urteil den Druck auf Anbieter, belastbare Lizenzketten aufzubauen, Trainingsdaten zu dokumentieren und technische Schutzmaßnahmen gegen die Reproduktion geschützter Inhalte einzusetzen.

Für Unternehmenskunden lautet die wichtigste Konsequenz: Die rechtliche Qualität eines KI-Dienstes hängt nicht nur von seinen Vertragsbedingungen ab. Entscheidend ist auch, wie das Modell trainiert wurde, welche Inhalte es gespeichert hat und was es unter realistischen Bedingungen wieder ausgeben kann.