Suno weist GEMA-Urteil zurück und prüft Berufung

Gegenstand des Verfahrens waren sechs geschützte Musikwerke, insgesamt 338 dokumentierte Generierungsversuche und die Frage, ob Suno diese Werke beim Training vervielfältigt, in seinen Modellen reproduzierbar übernommen und anschließend in wiedererkennbarer Form ausgegeben hat.

Nun rückt eine neue Entwicklung in den Mittelpunkt: Suno akzeptiert die Entscheidung nicht.

Der amerikanische KI-Musikdienst widerspricht sowohl der technischen als auch der rechtlichen Bewertung des Gerichts. Das Unternehmen erklärte, sämtliche verfügbaren Möglichkeiten zu prüfen, ausdrücklich auch eine Berufung. Eine öffentliche Bestätigung, dass dieser Rechtsbehelf bereits formell eingelegt wurde, liegt zum Redaktionsschluss allerdings nicht vor.

Deshalb bleibt eine Formulierung entscheidend:

Suno prüft eine Berufung.

Suno hat bislang nicht öffentlich bestätigt, dass die Berufung bereits eingelegt wurde.

Was Suno nach dem Urteil erklärte

In einer Stellungnahme gegenüber dem Branchenmagazin Music Business Worldwide erklärte Suno, die Plattform sei entwickelt worden, um Menschen das Erschaffen neuer Musik zu ermöglichen. Die Modelle seien von Beginn an darauf ausgerichtet worden, neue Songs zu erzeugen und nicht bestehende Werke zu reproduzieren. Zudem habe das Unternehmen Schutzmechanismen in seine Plattform integriert.

Damit stellt sich Suno direkt gegen eine der zentralen Feststellungen des Landgerichts München I.

Die Richter kamen zu dem Ergebnis, dass die sechs behandelten Musikwerke in den Suno-Modellen v3.5 und v4 reproduzierbar enthalten gewesen seien. Nach Auffassung des Gerichts hatte das System nicht lediglich allgemeine musikalische Strukturen erlernt. Die Werke seien vielmehr in einem Umfang übernommen worden, der es ermöglicht habe, ihre geschützten Bestandteile wieder aus dem Modell heraus zu erzeugen.

Das Gericht bezeichnete diesen Vorgang als Memorisierung. Dabei kommt es nach der Münchner Entscheidung nicht darauf an, ob irgendwo innerhalb des Systems eine gewöhnliche Audiodatei gespeichert ist. Entscheidend sei, ob sich geschützte Bestandteile eines Werkes aus den Modellparametern wieder reproduzieren lassen.

Suno widerspricht dieser Darstellung grundlegend. Das Unternehmen kritisiert nach seiner öffentlichen Stellungnahme insbesondere die Bewertung der technischen Funktionsweise, die Einordnung der Nutzung durch die Anwender und die Anwendung amerikanischen Urheberrechts.

Damit greift Suno nicht nur einzelne Teile des Urteils an. Das Unternehmen stellt dessen Grundlage infrage.

Mehr als ein Streit über sechs Songs

Im konkreten Verfahren ging es um genau sechs Werke:

„Atemlos durch die Nacht“

„Rasputin“

„Big in Japan“

„Forever Young“

„Mambo No. 5“

„Daddy Cool“

Trotzdem reicht die Bedeutung des Urteils über diese sechs Kompositionen hinaus.

Die GEMA hat mit dem Verfahren eine juristische Argumentation durchgesetzt, die auch für andere Rechteinhaber interessant sein könnte. Wenn sich anhand von Ausgaben nachweisen lässt, dass geschützte musikalische Bestandteile reproduzierbar in einem Modell enthalten sind, könnten weitere Komponisten, Verlage oder Verwertungsgesellschaften versuchen, ähnliche Ansprüche geltend zu machen.

Das bedeutet nicht, dass jede weitere Klage automatisch erfolgreich wäre. Jedes Werk, jeder generierte Titel und jede behauptete Übereinstimmung müssten weiterhin konkret untersucht werden.

Für Suno ist jedoch bereits die grundsätzliche Feststellung gefährlich, dass geschützte Musik innerhalb eines Modells urheberrechtlich relevant vervielfältigt worden sein kann.

Es geht deshalb nicht nur um einen möglichen Schadensersatz für sechs Werke.

Es geht um die rechtliche Grundlage des gesamten Trainingsprozesses.

Der Streit über das, was ein KI-Modell speichert

Suno vertrat bereits während des Verfahrens die Position, dass seine Modelle keine vollständigen Musikstücke wie ein klassisches Archiv enthalten.

Generative KI-Systeme bestehen aus mathematischen Parametern und Gewichten. Diese werden während des Trainings angepasst und bilden statistische Zusammenhänge aus den verwendeten Daten ab. Ein solches Modell ist weder eine gewöhnliche Musikdatenbank noch eine Festplatte, auf der sämtliche Trainingssongs als einzelne Audiodateien abgelegt sind.

Aus Sicht von Suno bedeutet das, dass die Modelle allgemeine musikalische Eigenschaften erlernen, daraus aber neue Produktionen erzeugen.

Das Landgericht folgte dieser Verteidigung nicht.

Nach Auffassung der Kammer kann eine urheberrechtlich relevante Vervielfältigung auch dann vorliegen, wenn ein Werk nicht als klassische Datei gespeichert wird. Entscheidend sei, dass sich geschützte Bestandteile in wiedererkennbarer Form aus dem Modell hervorbringen lassen.

Das Gericht verglich dafür die ursprünglichen Werke mit den generierten Ausgaben. Aufgrund der Länge und Komplexität der festgestellten Übereinstimmungen schloss die Kammer einen bloßen Zufall als Ursache aus.

Genau an diesem Punkt dürfte eine mögliche Berufung ansetzen.

Suno könnte versuchen darzulegen, dass das Gericht statistisches Lernen, musikalische Ähnlichkeit und tatsächliche Vervielfältigung nicht ausreichend voneinander getrennt hat.

Wiedererkennbare Ähnlichkeiten beweisen aus Sicht des Unternehmens möglicherweise noch nicht automatisch, dass ein vollständiges oder urheberrechtlich relevantes Werk innerhalb des Modells gespeichert wurde.

Die GEMA dürfte dagegen argumentieren, dass ein System charakteristische musikalische Bestandteile nicht reproduzieren könnte, wenn diese nicht zuvor in einer verwertbaren Form aus den Trainingsdaten übernommen worden wären.

Zwischen diesen beiden Positionen liegt eine der schwierigsten Fragen des gesamten Verfahrens:

Wann wird aus maschinellem Lernen eine unerlaubte Übernahme?

Die 338 Prompts bleiben ein entscheidender Streitpunkt

Auch bei der Verantwortung für die erzeugten Musikstücke liegen Suno und das Gericht weit auseinander.

Die GEMA hatte bei ihren Tests jeweils den Originaltext, den Werktitel und eine Stilbeschreibung eingegeben. Vorgaben zu den konkreten Melodien, Harmonien, Rhythmen oder Arrangements enthielten die Prompts nach Angaben des Gerichts dagegen nicht.

Insgesamt wurden 338 Generierungsversuche dokumentiert.

Für „Atemlos“ waren 176 Versuche notwendig, für „Big in Japan“ 124. Bei den übrigen vier Werken lag die Anzahl deutlich niedriger.

Diese hohe Zahl zeigt, dass die später beanstandeten Ausgaben nicht in jedem Fall unmittelbar nach einer einzigen gewöhnlichen Eingabe entstanden. Es handelte sich um eine gezielte Untersuchung mit bekannten Werktiteln, Originaltexten und passenden Stilinformationen.

Suno argumentierte deshalb, die Ausgaben seien durch die konkreten Eingaben und die wiederholten Versuche der Nutzerseite entstanden. Die Verantwortung könne nicht vollständig dem Anbieter zugerechnet werden.

Das Landgericht bewertete diesen Punkt anders.

Nach Auffassung der Kammer enthielten die Eingaben zwar Titel, Texte und Stilvorgaben, aber keine Anweisungen für die später wiedergegebenen Melodien, Harmonien oder Arrangements. Die entscheidenden musikalischen Bestandteile seien somit nicht von den Nutzern vorgegeben worden.

Sie seien aus der Architektur und dem Trainingszustand des Modells hervorgegangen.

Deshalb machte das Gericht Suno für die Ausgaben verantwortlich.

Eine mögliche Berufung müsste diese beiden Seiten erneut gegeneinander abwägen.

Auf der einen Seite steht die gezielte Versuchsanordnung mit bekannten Titeln, vollständigen Texten und zahlreichen Wiederholungen.

Auf der anderen Seite steht die Frage, warum ein System geschützte musikalische Bestandteile erzeugen konnte, obwohl diese in den Prompts selbst nicht enthalten waren.

Die Zahl der Versuche relativiert die Vorstellung, Suno würde bei jeder gewöhnlichen Nutzung sofort bekannte Welthits reproduzieren.

Sie beseitigt jedoch nicht automatisch die Frage, woher die wiedergegebenen musikalischen Bestandteile stammten.

Der Kampf um amerikanisches Fair Use

Ein weiterer zentraler Angriffspunkt betrifft das Training der Modelle in den USA.

Suno berief sich im Verfahren auf das amerikanische Fair-Use-Prinzip. Dieses kann die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke unter bestimmten Voraussetzungen auch ohne vorherige Genehmigung ermöglichen.

Ob Fair Use vorliegt, hängt von mehreren Faktoren ab. Dazu gehören der Zweck der Verwendung, die Art des geschützten Werkes, der Umfang der Übernahme und die möglichen Auswirkungen auf den wirtschaftlichen Markt des Originals.

Das Landgericht München I wandte für die in den USA vorgenommenen Trainingshandlungen amerikanisches Urheberrecht an. Es kam jedoch zu dem Ergebnis, dass die Nutzung der sechs Werke nicht durch Fair Use gedeckt gewesen sei.

Nach Auffassung der Kammer unterschied sich der Suno-Fall von anderen amerikanischen KI-Verfahren. In diesen seien die verwendeten Trainingsinhalte nicht oder zumindest nicht in erheblichem Umfang in den späteren Ausgaben sichtbar beziehungsweise hörbar geworden.

Bei Suno stellte das Gericht dagegen wesentliche Ähnlichkeiten zwischen den geschützten Werken und den generierten Ausgaben fest.

Suno hält diese Bewertung für falsch.

In einer möglichen Berufung dürfte das Unternehmen deshalb nicht nur die technische Einordnung, sondern auch die Anwendung amerikanischen Rechts angreifen.

Dabei geht es um eine weitreichende Frage:

Kann ein deutsches Gericht ein in den USA durchgeführtes KI-Training nach amerikanischem Recht beurteilen und daraus Ansprüche für deutsche beziehungsweise europäische Rechteinhaber ableiten?

Das Landgericht hat diese Frage für den verhandelten Fall bejaht.

Bleibt diese Entscheidung bestehen, könnten europäische Rechteinhaber unter bestimmten Voraussetzungen auch Trainingshandlungen angreifen, die außerhalb Europas stattgefunden haben.

Für internationale KI-Unternehmen wäre das eine Entwicklung von erheblicher Tragweite.

Berufung geprüft bedeutet nicht Berufung eingelegt

Nach dem Urteil erklärte Suno, alle rechtlichen Möglichkeiten zu prüfen, einschließlich einer Berufung. Reuters berichtete ebenfalls, dass das Unternehmen die Entscheidung ablehnt und einen Gang in die nächste Instanz erwägt.

Eine formell eingelegte Berufung wurde bis zum 5. August 2026 jedoch noch nicht öffentlich bestätigt.

Das ist wenige Tage nach der Urteilsverkündung nicht ungewöhnlich.

Die Berufungsfrist beträgt in einem deutschen Zivilverfahren grundsätzlich einen Monat. Sie beginnt mit der Zustellung des vollständig abgefassten Urteils, nicht bereits mit der Veröffentlichung einer Pressemitteilung. Für die Begründung der Berufung gilt grundsätzlich eine Frist von zwei Monaten ab Zustellung des vollständigen Urteils.

Suno und seine Rechtsvertretung haben somit Zeit, die vollständigen Entscheidungsgründe auszuwerten und festzulegen, welche Teile des Urteils angegriffen werden sollen.

Eine mögliche Berufung würde grundsätzlich vor dem Oberlandesgericht München verhandelt. Dort könnte Suno Rechtsfehler rügen und in begrenztem Umfang auch Tatsachenfeststellungen des Landgerichts angreifen.

Bis dahin bleibt die korrekte Aussage:

Suno widerspricht dem Urteil und prüft eine Berufung.

Was die nächste Instanz überprüfen müsste

Sollte Suno tatsächlich Berufung einlegen, würde das Verfahren nicht vollständig bei null beginnen.

Das Unternehmen müsste konkret darlegen, an welchen Stellen das Urteil auf einer fehlerhaften Rechtsanwendung beruht oder warum Zweifel an bestimmten Tatsachenfeststellungen bestehen.

Mehrere mögliche Angriffspunkte zeichnen sich bereits ab.

Die technische Bewertung

Suno könnte bestreiten, dass ähnliche Ausgaben automatisch beweisen, dass geschützte Werke in den Modellparametern gespeichert wurden.

Dabei müsste das Unternehmen erklären, wie die festgestellten Übereinstimmungen entstanden sein sollen, ohne dass die betreffenden Bestandteile in reproduzierbarer Form aus dem Training übernommen wurden.

Die Verantwortung der Nutzer

Suno könnte die Verwendung der Originaltexte, der Werktitel, der Stilvorgaben und die hohe Zahl der Versuche stärker in den Mittelpunkt stellen.

Die Frage wäre dann, ob die Ergebnisse überwiegend durch die Versuchsanordnung entstanden oder ob das Modell unabhängig davon die entscheidenden geschützten Bestandteile bereitstellte.

Die Fair-Use-Bewertung

Suno hat deutlich gemacht, dass es die Anwendung amerikanischen Rechts für fehlerhaft hält.

Eine Berufung könnte deshalb prüfen lassen, ob das Training einen ausreichend neuen Zweck verfolgte und ob die späteren Ausgaben tatsächlich für die Beurteilung des ursprünglichen Trainings entscheidend sein dürfen.

Die internationale Zuständigkeit

Suno hatte bereits im Verfahren bestritten, dass das Landgericht über sämtliche in den USA vorgenommenen Trainingshandlungen entscheiden könne.

Auch dieser Punkt könnte erneut aufgegriffen werden.

Die Reichweite der Verbote

Schließlich wird entscheidend sein, wie genau die Unterlassungsansprüche formuliert sind.

Ein Urteil über sechs konkrete Werke darf nicht automatisch mit einem vollständigen Verbot des gesamten Dienstes gleichgesetzt werden.

Warum Suno kaum einfach aufgeben kann

Für Suno geht es nicht nur um eine noch festzulegende Schadensersatzsumme.

Das Gericht hat das Unternehmen außerdem zur Auskunft über Einnahmen verpflichtet, die mit den festgestellten Rechtsverletzungen zusammenhängen. Die konkrete Höhe möglicher Zahlungen steht noch nicht fest.

Das größere Risiko liegt in der Signalwirkung.

Akzeptiert Suno die Münchner Argumentation ohne weitere rechtliche Prüfung, könnten andere Rechteinhaber versuchen, vergleichbare Forderungen auf dieselbe Grundlage zu stellen.

Eine gerichtliche Feststellung, dass geschützte Musik reproduzierbar in einem KI-Modell enthalten ist, berührt mehrere Bereiche gleichzeitig:

die Herkunft der Trainingsdaten,

mögliche Lizenzzahlungen,

Auskunftspflichten gegenüber Rechteinhabern,

die technische Gestaltung zukünftiger Modelle,

und das Vertrauen von Nutzern und Geschäftspartnern.

Für ein Unternehmen, dessen Wert unmittelbar von der Leistungsfähigkeit und rechtlichen Verwertbarkeit seiner Technologie abhängt, ist das weit bedeutender als ein einzelner Prozessverlust.

Suno hat deshalb einen starken wirtschaftlichen und strategischen Grund, das Urteil überprüfen zu lassen.

Eine Stellungnahme beantwortet noch nicht alle Fragen

Sunos Aussage, man habe die Modelle zur Erzeugung neuer Musik und nicht zur Reproduktion bestehender Songs entwickelt, beschreibt zunächst das erklärte Ziel des Unternehmens.

Sie widerlegt allein noch nicht die Feststellungen des Gerichts.

Auch Schutzmechanismen innerhalb der heutigen Plattform beantworten nicht rückwirkend die Frage, welche Werke für das Training verwendet wurden und wie diese beschafft wurden.

Nach den Feststellungen des Landgerichts waren die sechs Werke im Trainingsdatensatz enthalten. Außerdem habe Suno Stream-Ripping eingesetzt, um Musik von YouTube zu kopieren und dabei eine technische Schutzmaßnahme zu umgehen.

Gerade dieser Punkt bleibt für Suno unangenehm.

Ein Unternehmen kann erklären, dass seine Modelle neue Musik erzeugen sollen. Es muss trotzdem beantworten, auf welcher rechtlichen Grundlage geschützte Werke in das Training gelangten.

Die Absicht, ein innovatives Produkt zu entwickeln, ersetzt keine Lizenz.

Gleichzeitig muss auch die technische Realität präzise bewertet werden. Nicht jede Ähnlichkeit ist automatisch eine Kopie. Nicht jedes trainierte Modell ist eine versteckte Musiksammlung. Und nicht jeder mit Suno erzeugte Titel enthält geschützte Bestandteile.

Genau deshalb ist eine Überprüfung durch eine höhere Instanz für die gesamte Branche von Bedeutung.

Was sich für Suno-Nutzer zunächst ändert

Für gewöhnliche Nutzer ändert sich durch Sunos Stellungnahme und die Prüfung einer Berufung zunächst nichts.

Suno bleibt erreichbar.

KI-Musik wurde nicht verboten.

Bereits veröffentlichte Songs werden durch das Urteil nicht automatisch rechtswidrig.

Nutzer werden nicht allein deshalb zu Rechtsverletzern, weil sie mit Suno gearbeitet haben.

Das Verfahren betrifft die Verantwortung des Anbieters für sechs konkrete Werke, bestimmte Modellversionen und bestimmte generierte Ausgaben.

Trotzdem bleibt für Veröffentlichungen dieselbe Vorsicht notwendig wie bisher.

Wer bekannte Songs gezielt nachbildet, fremde Texte übernimmt, geschützte Aufnahmen hochlädt oder erkennbare Stimmen realer Künstler imitieren lässt, kann unabhängig vom Trainingsstreit eigene Rechte Dritter verletzen.

Das kommerzielle Nutzungsrecht, das ein KI-Anbieter seinen zahlenden Kunden einräumt, ist keine Garantie dafür, dass jedes erzeugte Ergebnis frei von Ähnlichkeiten zu bestehenden Werken ist.

Seriöse KI-Artists sollten deshalb weiterhin eigene Texte, eigene musikalische Ideen und eigene Bearbeitungen in den Mittelpunkt stellen.

Nicht aus Angst vor dem Urteil.

Sondern weil genau darin der Unterschied zwischen einem kreativen Werkzeug und einer Kopiermaschine liegt.

Der Fall geht möglicherweise erst richtig los

Die GEMA hat in der ersten Instanz einen bedeutenden Erfolg erzielt.

Suno hat jedoch deutlich gemacht, dass es die Entscheidung nicht akzeptiert.

Damit stehen sich zwei grundsätzlich unterschiedliche Vorstellungen gegenüber.

Die GEMA sieht geschützte Musik als kreative Leistung, die auch beim Training kommerzieller KI-Systeme lizenziert und vergütet werden muss.

Suno sieht sein Modell als Technologie, die aus Trainingsdaten allgemeine musikalische Zusammenhänge erlernt und daraus neue Werke erzeugt.

Das Landgericht München I hat die Grenze dort gezogen, wo konkrete geschützte Bestandteile reproduzierbar aus dem Modell hervorgebracht werden können.

Ob diese Grenze bestehen bleibt, könnte nun das Oberlandesgericht München entscheiden.

Vorausgesetzt, Suno macht aus der angekündigten Prüfung tatsächlich eine Berufung.