Das Landgericht München I hat mit Urteil vom 31. Juli 2026 entschieden, dass der KI-Musikgenerator Suno durch das Training, die Speicherung und die Ausgabe geschützter Musikwerke Urheberrechte verletzt. Die Entscheidung betrifft sechs bekannte Kompositionen, darunter „Atemlos durch die Nacht“, „Rasputin“, „Big in Japan“, „Forever Young“, „Mambo No. 5“ und „Daddy Cool“. Nicht Gegenstand des Verfahrens waren die jeweiligen Liedtexte.
Die GEMA hatte geltend gemacht, Suno habe die Musikwerke ohne Zustimmung der Rechteinhaber für das Training seiner KI verwendet. Tatsächlich hatte das Unternehmen die Aufnahmen mittels sogenannter Stream-Ripping-Techniken von YouTube extrahiert und dabei den „Rolling Cipher“ umgangen, der das Herunterladen von Audio- und Videoinhalten verhindern soll. Die GEMA verlangte unter anderem Unterlassung, Auskunft und Schadensersatz. Das Gericht gab diesen Ansprüchen überwiegend statt.
Training in den USA nicht durch „Fair Use“ gedeckt
Eine Besonderheit des Verfahrens bestand darin, dass das Training der Modelle in den USA stattgefunden hatte. Nach dem urheberrechtlichen Schutzlandprinzip prüfte das LG München I diese Handlungen daher nach US-amerikanischem Recht. Zugleich bejahte es seine internationale Zuständigkeit aufgrund des besonderen Gerichtsstands für Verwertungsgesellschaften nach § 131 Abs. 1 und 2 VGG.
Nach Auffassung der Kammer waren die beim Training vorgenommenen Vervielfältigungen nicht durch die amerikanische Fair-Use-Doktrin gemäß 17 U.S.C. § 107 gerechtfertigt. Anders als in den US-Verfahren Bartz und Kadreyseien die verwendeten Trainingswerke hier in den Ausgaben des Modells wesentlich wiederzuerkennen gewesen. Einfache und ergebnisoffene Prompts hätten genügt, um den Originalwerken ähnliche Musikstücke zu erzeugen. Nach Ansicht des Gerichts sprachen deshalb sämtliche maßgeblichen Fair-Use-Faktoren gegen Suno.
Memorisierung als Vervielfältigung im KI-Modell
Im Mittelpunkt der Entscheidung steht die Frage, ob ein urheberrechtlich geschütztes Werk in den Parametern eines KI-Modells gespeichert sein kann. Das Gericht nahm an, dass die sechs Musikwerke in den Modellversionen v3.5 und v4 reproduzierbar enthalten waren. Diese Modelle waren auf Servern in Deutschland gespeichert.
Für die Memorisierung sprach nach Auffassung der Kammer der Vergleich zwischen den Trainingswerken und den erzeugten Ausgaben. Aufgrund der Länge und Komplexität der Übereinstimmungen sei eine zufällige Entstehung ausgeschlossen. Eine Memorisierung liege vor, wenn das Modell einem Werk nicht lediglich abstrakte Informationen und Muster entnehme, sondern dessen geschützten Inhalt so in seine Parameter übernehme, dass dieser später wieder ausgegeben werden könne.
Die Speicherung der Werke im Modell stelle daher eine Vervielfältigung nach § 16 UrhG dar. Sie sei nicht von der Text-und-Data-Mining-Schranke des § 44b UrhG erfasst. Diese erlaube zwar Vervielfältigungen, die für die automatisierte Analyse erforderlich sind. Die dauerhafte und reproduzierbare Übernahme geschützter Werkinhalte in ein Modell gehe jedoch über eine bloße Analyse hinaus.
Suno ist für die erzeugten Musikstücke verantwortlich
Auch die generierten Musikstücke verletzten nach Ansicht des Gerichts die Rechte der Komponisten. In den Ausgaben seien originelle Elemente der geschützten Werke wiedererkennbar gewesen. Verantwortlich sei hierfür nicht allein der jeweilige Nutzer, sondern Suno selbst.
Die von der GEMA verwendeten Prompts enthielten zwar den Werktitel, den Originaltext und eine Vorgabe zum Musikstil. Sie machten jedoch keine konkreten Angaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement. Die musikalische Gestaltung sei daher maßgeblich durch die Auswahl der Trainingsdaten, die Architektur des Modells und die darin erfolgte Memorisierung bestimmt worden. Diese Faktoren lägen in der Verantwortung des Anbieters.
Besonders weitreichend ist die weitere Annahme des Gerichts, dass bereits das Angebot eines solchen Musikgenerators gegen das unbenannte Recht der öffentlichen Wiedergabe nach § 15 Abs. 2 UrhG verstoßen könne. Entscheidend sei, dass das angebotene Modell geschützte Werke memorisiert habe und diese über Nutzereingaben wiedergeben könne. Damit setzt die Entscheidung nicht erst bei einem einzelnen rechtsverletzenden Output, sondern bereits bei der technischen Beschaffenheit und Bereitstellung des Modells an.
Bedeutung der Entscheidung
Das Urteil ist für generative KI-Systeme von erheblicher Bedeutung. Es zeigt, dass zwischen der grundsätzlich zulässigen Analyse von Trainingsmaterial und einer unzulässigen Memorisierung geschützter Inhalte unterschieden werden muss. Zugleich entwickelt das Gericht einen praktisch bedeutsamen Nachweisansatz: Lassen sich längere und komplexe Werkbestandteile bereits mit einfachen Prompts reproduzieren, kann dies für eine Speicherung des Werkes im Modell sprechen.
Offen bleibt allerdings, wie zuverlässig Outputs Rückschlüsse auf die konkrete Speicherung in Modellparametern erlauben und ab welchem Ähnlichkeitsgrad rechtlich von einer Vervielfältigung gesprochen werden kann. Auch die Annahme einer öffentlichen Wiedergabe bereits durch das Angebot des Modells dürfte in einem möglichen Berufungsverfahren besonders umstritten sein.
Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig. Eine Überprüfung durch das Oberlandesgericht München ist daher möglich.
Quelle:
LG München I, Endurteil v. 31.07.2026 – 42 O 763/25
https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-17961?hl=true