KIberblick

GEMA gegen Suno: Lehre für KI-Produkte

Münchner Gericht: Suno hat Songs beim Training memoriert, die Text-und-Data-Mining-Ausnahme greift dann nicht mehr. Die Lehre reicht über Musik hinaus.

1. August 20267 Min. Lesezeit

Am 31.07.2026 hat das Landgericht München I der Verwertungsgesellschaft GEMA in ihrer Klage gegen den KI-Musikdienst Suno recht gegeben. Das Urteil dreht sich um Musik, aber seine Begründung betrifft jedes Team, das ein KI-Produkt baut, egal ob mit Text, Bild, Code oder Ton.

Was das Gericht entschieden hat

Die 42. Zivilkammer (Aktenzeichen 42 O 763/25, Vorsitzende Richterin Elke Schwager) untersagt Suno, sechs konkret benannte Songs ("Atemlos", "Daddy Cool", "Mambo No. 5", "Big in Japan", "Forever Young", "Rasputin") ohne Lizenz für das KI-Training zu nutzen. Dazu kommen Auskunfts- und Schadensersatzpflichten. Aus GEMAs eigener Darstellung und dem JUVE-Patent-Bericht ergeben sich drei getrennte Verletzungshandlungen, die das Gericht anerkannt hat:

  1. Das Kopieren der GEMA-Werke in eine Trainingsdatenbank in den USA
  2. Das Speichern und Betreiben einer fertigen Modellkopie in Deutschland, die die Werke in memorierter Form enthält
  3. Outputs, die den Originalen in Melodie, Harmonie und Rhythmus fast identisch sind

Der entscheidende Satz aus der Urteilsbegründung, wie ihn JUVE Patent zusammenfasst: Die Text-und-Data-Mining-Ausnahme aus § 44b UrhG greift hier nicht, weil die Werke nicht bloß analysiert, sondern in reproduzierbarer Form im Modell aufbewahrt wurden. GEMA-Geschäftsführer Tobias Holzmüller formuliert es zugespitzter: "KI-Modelle, die auf dem Diebstahl geistigen Eigentums beruhen, sind von der Rechtsordnung nicht geschützt." Suno hat bereits angekündigt, in Berufung zu gehen. Das Urteil ist damit noch nicht rechtskräftig.

Der zweite Münchner Sieg in Folge

Für GEMA ist das bereits der zweite gewonnene Prozess gegen einen KI-Anbieter: Im November 2025 hatte die Verwertungsgesellschaft bereits gegen OpenAI Recht bekommen, weil ChatGPT geschützte Songtexte speicherte und reproduzierte, ohne dass eine Lizenz oder Vergütung vorlag. OpenAI hat gegen dieses Urteil am 08.12.2025 Berufung eingelegt (Az. 6 U 3662/25 e), die Entscheidung des Oberlandesgerichts München steht noch aus. GEMA-Justiziar Kai Welp betont laut GEMAs Darstellung, dass es dabei irrelevant sei, wo das Training stattfindet: Solange ein Anbieter Deutschland als Markt bedient, kann in München geklagt werden.

Damit zeichnet sich ein Muster ab, kein Einzelfall. Ein Münchner Gericht hat zweimal hintereinander entschieden, dass die TDM-Ausnahme an der Stelle endet, an der ein Modell Trainingsinhalte nicht nur lernt, sondern speichert und bei Bedarf wieder herausgibt.

Warum das über Musik hinausgeht

Die Grenze, die das Gericht zieht, hängt nicht an Musik. § 44b UrhG erlaubt die automatisierte Analyse von Werken, um Muster, Trends und Korrelationen zu extrahieren, das gilt für Songs genauso wie für Texte, Bilder oder Quellcode. Was die Ausnahme laut diesem Urteil nicht deckt, ist der Schritt danach: wenn das trainierte Modell einzelne Werke in einer Form aufbewahrt, aus der sie sich wieder herausholen lassen. Das ist ein bekanntes Phänomen bei generativen Modellen aller Art, es heißt Memorization und tritt vor allem bei Inhalten auf, die im Trainingsdatensatz häufig oder in wenig variierter Form vorkommen.

Für Teams, die eigene KI-Produkte bauen, heißt das konkret: Wer ein Modell selbst trainiert, feintunt oder mit fremden Inhalten anreichert, trägt ein Risiko, das nicht verschwindet, nur weil die ursprüngliche Datensammlung unter die TDM-Ausnahme fiel. Der Output des Modells ist eine eigene, gesondert zu beurteilende Handlung. Und wer ein fremdes Modell selbst hostet oder betreibt, statt es nur über eine API zu nutzen, betreibt nach der Logik dieses Urteils möglicherweise selbst eine relevante Vervielfältigungshandlung, wenn dieses Modell memorierte Inhalte enthält, unabhängig davon, wer es ursprünglich trainiert hat. Das ist bislang nicht höchstrichterlich geklärt, aber genau die Frage, die als Nächstes vor Gericht landen dürfte.

Ein zweiter Anknüpfungspunkt ist der EU AI Act selbst: Anbieter von General-Purpose-KI-Modellen müssen nach Artikel 53 Absatz 1c eine Copyright-Compliance-Policy vorhalten und die Vorbehalte aus Artikel 4 Absatz 3 der DSM-Richtlinie respektieren, also maschinenlesbare Opt-outs von Rechteinhabern. Das Münchner Urteil zeigt, was passiert, wenn diese Policy in der Praxis nicht ausreicht. Mehr zu den Fristen und Pflichten im Bestandsartikel EU AI Act: Fristen und was gilt wann.

Was für die eigene Arbeit bleibt

Wie stark das Risiko trifft, hängt davon ab, ob man Modelle selbst trainiert, einkauft oder nur mit ihren Ergebnissen arbeitet, hier die wichtigsten Punkte je nach Rolle:

Quellen6