ALLE WOLLTEN EIN OPT-IN. FAST NIEMAND SAGTE JA.

Die Musikindustrie hat in den vergangenen Jahren ziemlich deutlich formuliert, was sie von generativer KI erwartet. Zustimmung statt ungefragter Nutzung. Lizenzierung statt nachträglicher Prozesse. Vergütung für Rechteinhaber und eine nachvollziehbare Beteiligung von Künstlern, Songwritern und Labels.

Inzwischen existieren erste Modelle, die genau diesen Anspruch erfüllen sollen. Doch ausgerechnet jetzt tauchen Zahlen auf, die zeigen, dass die eigentliche Herausforderung möglicherweise erst beginnt. Denn ein rechtlich saubereres KI-System braucht nicht nur Verträge. Es braucht Rechteinhaber, die tatsächlich teilnehmen, und Nutzer, die mit dem daraus entstehenden Produkt noch arbeiten wollen.

Der neue Branchenreport „Independent Music 2026: The Fight for Music’s Infrastructure“ von STVDIO, unterstützt von Secretly Distribution, liefert dafür zwei bemerkenswerte Beispiele. Secretly bot mehr als 100 Labelpartnern die Teilnahme an einem lizenzierten KI-Modell von ElevenLabs an. Nach Angaben des Reports machten lediglich drei Labels und sieben Artists mit. Gleichzeitig soll Udio nach seinen Major-Label-Vereinbarungen und dem Umbau seiner Plattform mehr als 60 Prozent seiner Website-Besucher verloren haben.

Diese Zahlen beschreiben unterschiedliche Vorgänge und dürfen nicht miteinander vermischt werden. Zusammen zeigen sie trotzdem ein Problem, über das bislang erstaunlich wenig gesprochen wird: Zwischen ungeklärter KI-Nutzung auf der einen und maximal kontrollierten Systemen auf der anderen Seite muss ein Modell entstehen, das Rechteinhaber akzeptieren und Creator tatsächlich benutzen wollen.

🟨 DER VERSPROCHENE MITTELWEG EXISTIERT BEREITS

ElevenLabs gehört zu den Unternehmen, die versucht haben, einen anderen Weg als die frühen Modelle von Suno und Udio einzuschlagen. Für sein Musikmodell schloss das Unternehmen Lizenzvereinbarungen mit Merlin und Kobalt. Merlin vertritt eine große Zahl unabhängiger Labels und Distributoren, Kobalt gehört zu den bedeutendsten unabhängigen Musikverlagen.

Der entscheidende Unterschied liegt im Prinzip der Zustimmung. Die Vereinbarungen sind als Opt-in konstruiert. Rechteinhaber entscheiden also, ob ihre Werke für das Modell zur Verfügung gestellt werden dürfen. Wer teilnimmt, soll an den daraus entstehenden Einnahmen beteiligt werden.

Damit existiert zumindest strukturell genau das Modell, das in vielen Debatten über generative Musik gefordert wurde. Kein automatisches Einbeziehen eines gesamten Katalogs, sondern eine Entscheidung durch diejenigen, die die Rechte kontrollieren. Das klingt nach einem möglichen Kompromiss zwischen technischer Entwicklung und Urheberrecht.

🟨 MEHR ALS 100 LABELS BEKAMEN DIE WAHL

Dann kommt die Zahl, die den gesamten Ansatz plötzlich kompliziert macht. Laut „Independent Music 2026“ stellte Secretly Distribution die ElevenLabs-Lizenz seinen mehr als 100 Labelpartnern zur Verfügung. Nur drei Labels und sieben einzelne Artists entschieden sich demnach für eine Teilnahme.

Der Report nennt keine vollständige Aufschlüsselung der Gründe für diese geringe Beteiligung. Deshalb wäre es falsch, daraus zu schließen, dass mehr als 100 Labels grundsätzlich gegen KI-Musik sind oder das Angebot bewusst abgelehnt haben. Ebenso wenig lässt sich daraus ableiten, dass die Konditionen schlecht gewesen sein müssen.

Fest steht lediglich, dass die tatsächliche Teilnahme sehr niedrig war. Und genau diese nüchterne Feststellung ist für die Zukunft lizenzierter KI-Musik möglicherweise wichtiger als manche spektakuläre Klage.

🟨 OPT-IN BEDEUTET AUCH DAS RECHT, NEIN ZU SAGEN

Die geringe Beteiligung ist nicht automatisch ein Scheitern des Opt-in-Prinzips. Im Gegenteil, sie kann sogar zeigen, dass das Prinzip funktioniert. Wer Zustimmung fordert, muss akzeptieren, dass Zustimmung verweigert werden kann.

Für einen Künstler oder ein Label kann es vollkommen rational sein, einen Katalog nicht für das Training eines generativen Musikmodells freizugeben. Die langfristigen Auswirkungen solcher Modelle sind noch schwer abzuschätzen. Fragen zur Attribution, zur tatsächlichen wirtschaftlichen Beteiligung und zur Messung des Einflusses einzelner Werke auf ein Modell sind weiterhin nicht abschließend gelöst.

Der STVDIO-Report benennt genau solche offenen Punkte. Es existiert bislang kein allgemein akzeptierter Branchenstandard dafür, wie der Einfluss eines bestimmten Katalogs auf ein generatives Modell gemessen und anschließend in eine konkrete Vergütung übersetzt werden soll. Eine Lizenz löst deshalb nicht automatisch alle Fragen, die hinter dieser Lizenz stehen.

🟨 EIN VERTRAG IST NOCH KEIN FUNKTIONIERENDER MARKT

Das ist ein entscheidender Unterschied. Ein KI-Unternehmen kann mit einem Rechtekollektiv einen Vertrag schließen und damit einen rechtlichen Rahmen schaffen. Ob daraus tatsächlich ein umfangreicher, wirtschaftlich relevanter Trainingskatalog entsteht, hängt jedoch davon ab, wie viele Rechteinhaber diesen Rahmen nutzen.

Je stärker ein System auf freiwilliger Teilnahme basiert, desto wichtiger wird die Attraktivität des Angebots. Künstler und Labels müssen nicht nur überzeugt sein, dass ihre Rechte respektiert werden. Sie müssen auch einen nachvollziehbaren Vorteil darin sehen, ihre Musik überhaupt zur Verfügung zu stellen.

Genau hier könnte sich eine der schwierigsten Fragen der kommenden Jahre verstecken. Ein ethisch überzeugendes Lizenzmodell kann technisch und wirtschaftlich nur dann seine volle Wirkung entfalten, wenn genügend relevante Musik dafür freigegeben wird.

🟨 DAS PARADOX DER SAUBEREN KI

Damit entsteht ein merkwürdiges Paradox. Ein Modell, das ohne individuelle Zustimmung mit riesigen Mengen öffentlich verfügbarer Musik trainiert wurde, kann möglicherweise auf einen erheblich größeren Datenbestand zurückgreifen. Ein konsequentes Opt-in-Modell begrenzt seinen eigenen Zugang dagegen bewusst auf diejenigen Werke, deren Rechteinhaber zugestimmt haben.

Rechtlich und ethisch kann genau diese Begrenzung der entscheidende Vorteil sein. Technisch kann sie gleichzeitig zur Herausforderung werden, wenn die Beteiligung niedrig bleibt. Ein lizenziertes System muss deshalb nicht nur beweisen, dass es verantwortungsvoller arbeitet. Es muss irgendwann auch zeigen, dass dieser Ansatz konkurrenzfähige Ergebnisse hervorbringen kann.

Genau deshalb ist die Zahl von drei Labels und sieben Artists so interessant. Sie sagt noch nichts über die Qualität des ElevenLabs-Modells aus. Sie zeigt aber, wie weit der Weg von einer vorhandenen Lizenzstruktur zu einem breit getragenen Lizenzökosystem noch sein kann.

🟨 KOBALT HAT SICH EINE BESONDERE ABSICHERUNG GEHOLT

Interessant ist dabei, dass die Vereinbarungen keineswegs wie ein simples „Gebt uns eure Musik“ konstruiert wurden. Nach Angaben des Reports enthält die Kobalt-Vereinbarung eine sogenannte Most-Favored-Nation-Regelung. Sollte ElevenLabs später einem anderen großen Rechtepartner bessere Bedingungen gewähren, können sich daraus entsprechende Anpassungen für Kobalt ergeben.

Solche Klauseln sind wichtig, weil sich der Markt für KI-Lizenzen noch in einer sehr frühen Phase befindet. Niemand weiß zuverlässig, welche wirtschaftlichen Größenordnungen solche Rechte in einigen Jahren erreichen könnten. Wer heute einen Vertrag schließt, möchte deshalb verhindern, dass morgen ein anderer Rechteinhaber wesentlich bessere Bedingungen erhält.

Das zeigt auch, wie komplex der Aufbau eines lizenzierten KI-Musikmarktes tatsächlich wird. Es reicht nicht, Zustimmung einzuholen. Es müssen Vergütungsmodelle, Reporting, Attribution, Katalognutzung und zukünftige Marktveränderungen vertraglich berücksichtigt werden.

🟨 UND DANN IST DA UDIO

Während ElevenLabs zeigt, wie schwierig es sein kann, Rechteinhaber für einen freiwilligen Lizenzansatz zu gewinnen, liefert Udio ein anderes Beispiel. Das Unternehmen hat sich nach seinen Auseinandersetzungen mit großen Musikunternehmen deutlich verändert und Vereinbarungen mit Universal Music Group und Warner Music Group getroffen.

Damit änderte sich jedoch nicht nur die rechtliche Situation. Auch das Produkt veränderte sich. Das frühere Modell wurde zurückgezogen, und Udio bewegte sich stärker in Richtung eines geschlossenen Systems, in dem generierte Inhalte innerhalb der Plattform verwendet werden können.

Genau an diesem Punkt wird die Geschichte für Nutzer relevant. Ein Creator bewertet eine Musikplattform nicht nach der juristischen Eleganz ihrer Lizenzverträge. Er bewertet sie danach, was er mit der erzeugten Musik anschließend machen kann.

🟨 MEHR ALS 60 PROZENT WENIGER BESUCHER?

Der STVDIO-Report behauptet, dass Udio nach Abschluss seiner Major-Label-Deals mehr als 60 Prozent seiner Website-Besucher verloren habe, während Suno im gleichen Zeitraum weiter gewachsen sei. Diese Zahl ist spektakulär, muss aber mit Vorsicht behandelt werden.

Der Report nennt für die Traffic-Zahl keine öffentlich nachvollziehbare Messquelle, und Udio selbst hat keine entsprechende Besucherstatistik bestätigt. Deshalb darf aus den mehr als 60 Prozent keine gesicherte Unternehmenskennzahl gemacht werden. Es handelt sich um eine Angabe aus dem Report, nicht um eine von Udio veröffentlichte Nutzerzahl.

Trotzdem ist die Entwicklung interessant genug, um genauer hinzusehen. Denn zeitgleich mit der beschriebenen Traffic-Veränderung wurde Udio für bestimmte bisherige Nutzungsszenarien deutlich eingeschränkter. Korrelation ist noch kein Beweis für Ursache, aber die Frage liegt auf dem Tisch: Wie viel Kontrolle akzeptieren Nutzer, bevor ein kreatives Werkzeug seinen praktischen Wert verliert?

🟨 EIN SONG, DEN MAN NICHT MITNEHMEN KANN

Für Musiker ist der Export kein nebensächliches Komfortfeature. Wer mit einem KI-Tool Material erstellt, möchte dieses möglicherweise anschließend in Logic, Ableton, Pro Tools oder einer anderen DAW weiterbearbeiten, einzelne Spuren kombinieren, Vocals ersetzen, neu arrangieren, mastern oder über einen Distributor veröffentlichen.

Wenn Musik dagegen in einem geschlossenen System verbleiben muss, verändert sich die Funktion des Werkzeugs fundamental. Aus einem Produktionswerkzeug wird stärker eine Plattform für Erlebnisse innerhalb des eigenen Ökosystems.

Das kann ein legitimes Produktmodell sein. Es richtet sich jedoch an einen anderen Bedarf als ein Werkzeug, dessen Ergebnisse anschließend frei in einer bestehenden Produktionskette verwendet werden können. Genau deshalb darf ein möglicher Besucherrückgang nicht einfach als Ablehnung von Lizenzierung interpretiert werden.

🟨 DIE NUTZER HABEN NICHT ÜBER COPYRIGHT ABGESTIMMT

Die verführerische Schlagzeile wäre: Udio wurde legal und die Nutzer gingen. So einfach ist die Geschichte nicht.

Nutzer wurden nicht gefragt, ob sie Lizenzverträge mit Universal oder Warner gut finden. Sie reagierten auf ein verändertes Produkt. Wenn Funktionen verschwinden oder Arbeitsabläufe eingeschränkt werden, kann eine Plattform an Attraktivität verlieren, völlig unabhängig davon, ob die zugrunde liegenden Lizenzvereinbarungen sinnvoll oder notwendig waren.

Genau diese Unterscheidung ist wichtig. Ein möglicher Rückgang bei Udio wäre kein Beweis dafür, dass lizenzierte KI-Musik am Markt nicht funktioniert. Er könnte genauso gut zeigen, dass ein lizenziertes Produkt weiterhin praktisch genug sein muss, um mit weniger eingeschränkten Alternativen konkurrieren zu können.

🟨 SUNOS WACHSTUM BEWEIST DAS GEGENTEIL EBENSO WENIG

Auch die andere Seite darf nicht überinterpretiert werden. Dass Suno laut Report gleichzeitig weiter gewachsen sein soll, beweist nicht, dass dessen rechtliche Strategie langfristig erfolgreicher ist.

Suno steht weiterhin unter erheblichem juristischem Druck. Musikunternehmen, Verwertungsgesellschaften und Künstler greifen inzwischen unterschiedliche Ebenen des Systems an. Dabei geht es unter anderem um Trainingsdaten, deren Beschaffung, generierte Outputs, Persönlichkeitsrechte und die Rolle der Plattform bei der Bereitstellung erzeugter Musik.

Nutzerwachstum beantwortet keine dieser Rechtsfragen. Eine Plattform kann enorm populär sein und gleichzeitig mit einem Geschäftsmodell arbeiten, dessen rechtliche Grenzen erst vor Gericht definiert werden. Marktakzeptanz und Rechtssicherheit sind zwei unterschiedliche Dinge.

🟨 ZWISCHEN SUNO UND UDIO ENTSTEHT EINE LÜCKE

Genau diese beiden Extreme machen den neuen Report interessant. Auf der einen Seite stehen Systeme, deren Umgang mit geschützter Musik juristisch massiv angegriffen wird. Auf der anderen Seite entstehen lizenzierte und stärker kontrollierte Ökosysteme, die möglicherweise einen Teil ihrer bisherigen kreativen Freiheit verlieren.

Dazwischen befindet sich ein Markt, der noch erstaunlich wenig besetzt ist. Ein KI-Musiksystem müsste gleichzeitig nachweisbar lizenzierte Daten verwenden, Rechteinhabern echte Kontrolle geben, Vergütung ermöglichen und Creatorn trotzdem genügend Freiheit lassen, ihre Ergebnisse außerhalb der Plattform weiterzuverwenden.

Das klingt selbstverständlich. In der Realität ist genau diese Kombination offenbar schwierig.

🟨 ELEVENLABS KÖNNTE ZUM TEST FÜR DIESE MITTE WERDEN

Deshalb ist ElevenLabs in dieser Geschichte interessanter als nur als weiteres KI-Unternehmen. Das Unternehmen versucht zumindest strukturell, Lizenzierung und ein nutzbares generatives Musikmodell miteinander zu verbinden.

Ob daraus ein tragfähiges Gegenmodell entsteht, hängt jedoch nicht nur von ElevenLabs ab. Es hängt auch davon ab, ob Labels, Publisher, Songwriter und Artists ihre Kataloge tatsächlich freigeben. Ein Opt-in-System lebt definitionsgemäß von Menschen, die „Ja“ sagen.

Drei Labels und sieben Artists sind deshalb keine Fußnote. Die Zahl ist ein früher Hinweis darauf, dass der Aufbau eines freiwilligen KI-Musikökosystems möglicherweise viel langsamer verlaufen wird, als Vertragsankündigungen vermuten lassen.

🟨 ATTRIBUTION BLEIBT DAS UNGELÖSTE HERZSTÜCK

Selbst wenn morgen tausende Rechteinhaber teilnehmen würden, bliebe eine weitere Frage offen. Wie wird bestimmt, welchen Anteil ein bestimmtes Werk am Verhalten eines generativen Modells hatte?

Bei klassischem Streaming ist die Zuordnung vergleichsweise einfach. Ein Nutzer hört einen bestimmten Track, dieser Stream wird erfasst und anschließend innerhalb eines Vergütungssystems berücksichtigt. Bei einem generativen Modell kann der Zusammenhang zwischen Trainingsmaterial und Output wesentlich indirekter sein.

Genau deshalb wird Attribution zu einer Schlüsseltechnologie. Ohne nachvollziehbare Zuordnung wird es schwierig, aus einer allgemeinen Lizenz eine präzise Vergütung einzelner Rechteinhaber abzuleiten. Der Vertrag kann die Tür öffnen, aber die technische Infrastruktur muss anschließend erklären können, wie das Geld durch diese Tür zurückfließt.

🟨 DIE MUSIKBRANCHE MUSS SICH JETZT SELBST ENTSCHEIDEN

Bislang konnte ein großer Teil der Debatte vergleichsweise einfach geführt werden. KI-Unternehmen wurden dafür kritisiert, dass sie geschützte Musik möglicherweise ohne vorherige Zustimmung verwendet haben. Die Forderung nach Opt-in und Vergütung war dagegen klar.

Jetzt beginnt die kompliziertere Phase. Was passiert, wenn ein Opt-in tatsächlich angeboten wird und ein großer Teil der Rechteinhaber trotzdem nicht teilnimmt?

Das ist kein Widerspruch. Zustimmung bedeutet Wahlfreiheit, und Wahlfreiheit beinhaltet ausdrücklich die Möglichkeit, Nein zu sagen. Für die Entwicklung eines lizenzierten KI-Marktes bedeutet eine dauerhaft geringe Beteiligung jedoch, dass dieser Markt möglicherweise mit deutlich weniger Material starten muss als Systeme, die ihre Trainingsdaten auf andere Weise beschafft haben.

🟨 FAIR MUSS AUCH FUNKTIONIEREN

Vielleicht ist das die wichtigste Erkenntnis aus beiden Beispielen. Rechtssicherheit allein macht noch kein erfolgreiches Musikprodukt. Gleichzeitig macht ein hervorragendes Produkt ungeklärte Rechtefragen nicht bedeutungslos.

Die nächste Generation von KI-Musikplattformen muss wahrscheinlich beides gleichzeitig lösen. Rechteinhaber müssen freiwillig teilnehmen können, Vergütung und Attribution müssen nachvollziehbar sein, und Nutzer müssen mit den Ergebnissen tatsächlich arbeiten können.

Wenn einer dieser Bausteine fehlt, entsteht ein Problem. Ohne Zustimmung fehlt Vertrauen. Ohne Beteiligung fehlt möglicherweise ausreichend lizenzierter Content. Ohne brauchbare Funktionen fehlen Nutzer. Und ohne ein belastbares Vergütungsmodell fehlt am Ende der wirtschaftliche Grund, überhaupt teilzunehmen.

🟨 DER EIGENTLICHE KAMPF BEGINNT ERST

Die großen KI-Musikprozesse erwecken manchmal den Eindruck, als müsse nur ein Gericht entscheiden, ob Training erlaubt oder verboten ist, und anschließend wäre die Zukunft geregelt. Der neue Report zeigt, wie viel komplizierter die Wirklichkeit sein dürfte.

Selbst ein vollständig lizenzierter Markt müsste anschließend Antworten auf Teilnahme, Attribution, Vergütung, Produktfreiheit und Wettbewerbsfähigkeit finden. Die juristische Frage ist damit nur eine Ebene einer viel größeren Infrastrukturfrage.

Vielleicht wird der Gewinner der KI-Musik deshalb weder das System sein, das sich die größte Freiheit nimmt, noch das System, das die höchsten Mauern baut. Vielleicht gewinnt am Ende die Plattform, die etwas wesentlich Schwierigeres schafft: Künstler sagen freiwillig Ja, Rechteinhaber werden bezahlt und Creator wollen das Produkt trotzdem benutzen.