GEMA gegen Suno: LG München I verbietet unlizenzierte Nutzung geschützter Musik durch KI

 

Das Landgericht München I hat mit Urteil vom 31. Juli 2026 im Rechtsstreit GEMA gegen Suno einen wichtigen Grundsatz für das Verhältnis von künstlicher Intelligenz und Musikurheberrecht formuliert.

Die 42. Zivilkammer gab der Klage der GEMA gegen den US-amerikanischen Anbieter des KI-Musikgenerators Suno überwiegend statt und sprach der GEMA Ansprüche auf Unterlassung, Auskunft und Schadensersatz zu.

Aktenzeichen: LG München I, Urteil vom 31.07.2026 – 42 O 763/25. Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig. (siehe Pressemitteilung der Justiz Bayern)

Zum Volltext des Urteils des LG München I – 42 O 763/25

 

Worum ging es im Verfahren GEMA gegen Suno?

Suno betreibt einen KI-Musikgenerator, mit dem Nutzer durch sogenannte Prompts neue Musikstücke erzeugen können.

Die GEMA warf Suno vor, sechs urheberrechtlich geschützte Musikwerke ohne entsprechende Lizenz für das Training des KI-Modells verwendet zu haben. Streitgegenstand waren:

● „Atemlos durch die Nacht“

● „Rasputin“

● „Big in Japan“

● „Forever Young“

● der Refrain von „Mambo No. 5 (A Little Bit of…)“

● „Daddy Cool“

Die Liedtexte waren in diesem Verfahren ausdrücklich nicht Gegenstand der Rechtsverletzungen. Es ging vielmehr um die geschützten musikalischen Elemente der Werke.

 

Das zentrale Problem: Was passiert beim Training einer Musik-KI?

Nach den Feststellungen des Gerichts waren die streitgegenständlichen Musikwerke Bestandteil des Trainingsdatensatzes von Suno.

Entscheidend war für das Gericht jedoch nicht allein die Tatsache, dass die Werke als Trainingsdaten verwendet wurden. Die Kammer stellte vielmehr fest, dass sich die Musikstücke reproduzierbar in den Modellen v3.5 und v4 wiederfinden. Das Gericht bezeichnet diese Form der Speicherung als „Memorisierung“.

Damit sei nicht lediglich abstraktes Wissen über Musik aus den Trainingsdaten übernommen worden. Vielmehr könne der Inhalt der Trainingswerke aus dem Modell wieder herausgelöst und in Form entsprechender Outputs reproduziert werden. Nach Auffassung des Gerichts stellt eine solche Memorisierung eine Vervielfältigung im Sinne des § 16 UrhG dar.

 

Keine Privilegierung durch Text und Data Mining

Eine zentrale und besonders wichtige Aussage des Urteils betrifft die urheberrechtliche Schranke für Text und Data Mining nach § 44b UrhG. Das Gericht verneinte deren Anwendung auf die festgestellte Vervielfältigung der Musikwerke im KI-Modell.

Entscheidend war dabei insbesondere, dass die Musikwerke nicht lediglich analysiert wurden, sondern nach den Feststellungen des Gerichts in reproduzierbarer Form im Modell enthalten waren und daraus wieder erzeugt werden konnten.

 

Damit macht die Entscheidung deutlich:

Das bloße Argument, ein KI-Modell „lerne“ lediglich aus seinen Trainingsdaten, reicht jedenfalls dann nicht aus, wenn geschützte Werke im Modell memorisiert und anschließend reproduzierbar ausgegeben werden können.

 

KI-generierte Output können Urheberrechte verletzen

Das Urteil geht damit noch einen Schritt weiter. Das Landgericht stellte nicht nur eine Rechtsverletzung durch die Vervielfältigung im KI-Modell fest. Auch die in Deutschland erzeugten Outputs verletzten nach Auffassung der Kammer die Rechte an den streitgegenständlichen Musikwerken. In den untersuchten KI-Ausgaben seien originelle Elemente der geschützten Musikwerke wiedererkennbar gewesen.

Bemerkenswert ist dabei die Bewertung der verwendeten Prompts: Die von der GEMA eingegebenen Prompts enthielten nach den Feststellungen des Gerichts lediglich den jeweiligen Liedtext, den gewünschten Musikstil und den Werktitel. Konkrete Vorgaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement wurden gerade nicht gemacht.

Die Verantwortung für die entsprechenden Outputs sah das Gericht deshalb bei Suno und nicht allein beim jeweiligen Nutzer.

 

Suno haftet auch für die Bereitstellung des KI-Modells

Das Gericht beschränkte sich außerdem nicht auf die konkrete Erzeugung einzelner Musikstücke. Nach seiner Entscheidung kann bereits das Angebot des KI-Modells und der Anwendung zur Generierung von Musik einen Eingriff in das Recht der öffentlichen Wiedergabe nach § 15 Abs. 2 UrhG darstellen.

Die Kammer stellte dabei insbesondere darauf ab, dass Suno die Modelle selbst betreibt, die Trainingsdaten auswählt und die Architektur der Modelle bestimmt. Die Nutzer hätten durch ihre einfachen und ergebnisoffenen Prompts die streitgegenständlichen musikalischen Elemente nicht selbst vorgegeben.

 

Besonderheit: Training in den USA – deutsches Gericht wendet US-Recht an

Von erheblicher internationaler Bedeutung ist außerdem die Frage, welches Recht auf das Training der KI anzuwenden ist. Suno hatte argumentiert, das Training habe in den USA stattgefunden und sei nach der dort geltenden Fair-Use-Doktrin zulässig.

Das Landgericht München I sah sich jedoch auch für die Prüfung dieser Vorgänge zuständig. Für die in den USA vorgenommenen Vervielfältigungshandlungen wendete die Kammer nach dem Schutzlandprinzip US-amerikanisches Urheberrecht an.

Das Ergebnis fiel dennoch zugunsten der GEMA aus: Nach Auffassung des Gerichts war die Nutzung der Werke im konkreten Fall nicht durch Fair Use nach 17 U.S.C. § 107 gedeckt. Maßgeblich war unter anderem, dass die Trainingswerke in den Outputs reproduzierbar wiedergegeben wurden.

Das Gericht unterschied den Fall damit ausdrücklich von US-amerikanischen Entscheidungen, in denen das Training von KI-Modellen unter bestimmten Voraussetzungen als Fair Use angesehen worden war.

 

Kernpunkte des Urteils

 

Unterlassung:

Suno muss die beanstandeten Nutzungen der geschützten Musikwerke unterlassen. Das betrifft insbesondere die Vervielfältigung der Werke im KI-Modell und die entsprechenden Rechtsverletzungen durch Outputs.

 

KI-Training und Memorisierung:

Das Gericht wertet die festgestellte Memorisierung der Musikwerke im Modell als urheberrechtlich relevante Vervielfältigung. Diese Vervielfältigung ist nach Auffassung der Kammer nicht durch die Schranke des § 44b UrhG für Text und Data Mining gedeckt.

 

Outputs:

Auch die Wiedergabe origineller und wiedererkennbarer Elemente der geschützten Musikwerke in Deutschland kann das Urheberrecht verletzen. Nach Auffassung des Gerichts ist hierfür im konkreten Fall Suno und nicht lediglich der Nutzer verantwortlich.

 

Begründung:

Entscheidend war insbesondere, dass die streitgegenständlichen Werke nach den Feststellungen des Gerichts in den KI-Modellen reproduzierbar memorisiert waren und sich originelle Elemente daraus in den erzeugten Outputs wiederfanden. Die Kammer hielt einen Zufall angesichts der Komplexität und Länge der betreffenden Musikstücke für ausgeschlossen.

 

Schadensersatz und Auskunft:

Die GEMA erhielt neben Unterlassungsansprüchen auch Auskunfts- und Schadensersatzansprüche zugesprochen. Die konkrete Höhe des Schadensersatzes ist damit noch nicht festgelegt; sie hängt insbesondere von den noch zu erteilenden Auskünften ab.

Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig. 

 

Welche Bedeutung hat das Urteil für Urheberrecht, Musik und KI?

Die Entscheidung ist deshalb von besonderer Bedeutung, weil das Landgericht München I nicht nur die klassische Frage behandelt hat, ob eine KI geschützte Werke als Trainingsmaterial verwenden darf. Vielmehr betrachtet das Gericht die gesamte technische Kette:

 

Training → Memorisierung → Bereitstellung des Modells → Generierung von Outputs → Wiedergabe geschützter musikalischer Elemente.

 

Damit wird eine zentrale Frage der aktuellen Diskussion um KI und Urheberrecht konkretisiert. Entscheidend ist demnach nicht allein, ob ein KI-Modell während des Trainings aus geschützten Werken „lernt“. Entscheidend ist auch, was nach dem Training tatsächlich im Modell vorhanden ist (durch Memorisierung) und welche Inhalte daraus reproduzierbar erzeugt werden können. Für Musikschaffende, Musikverlage, Labels und andere Rechteinhaber ist dies von erheblicher praktischer Bedeutung.

 

Was bedeutet das für die Zukunft von KI-Musik?

Das Urteil dürfte die Diskussion über die Lizenzierung von Musik für KI-Training weiter verstärken.

Bemerkenswert ist insoweit auch die aktuelle Entwicklung auf Seiten der KI-Anbieter: Suno hat kurz nach Verkündung der Entscheidung unter anderem mit BMG eine Lizenzvereinbarung geschlossen (siehe unser Blogbeitrag zum Suno BMG Deal). Damit zeichnet sich möglicherweise ein Wandel ab – von der streitigen Auseinandersetzung über die nachträgliche Rechtmäßigkeit bereits verwendeter Trainingsdaten hin zu vertraglich lizenzierten Trainings- und Nutzungsmodellen. Ob sich dieses Modell langfristig durchsetzt, ist allerdings noch offen.

Fest steht (unter dem Vorbehalt der noch nicht eingetretenen Rechtskraft des Urteils) bereits jetzt:

• Das Training einer generativen KI mit urheberrechtlich geschützter Musik ist keine urheberrechtsfreie Zone.
• Wer Musikwerke für das Training, die Entwicklung oder den Betrieb eines KI-Systems nutzt, muss die urheberrechtlichen Nutzungshandlungen und die einschlägigen Schrankenregelungen sorgfältig prüfen.
• Das gilt insbesondere dann, wenn ein KI-Modell geschützte Werke nicht nur analysiert, sondern diese – wie im vom LG München I entschiedenen Fall – reproduzierbar memorisiert und in seinen Outputs wiedererkennbar macht.

 

Fazit

Das Urteil des LG München I gegen Suno ist eine der bislang wichtigsten europäischen Entscheidungen zum Urheberrecht und Training von Musik-KI. Es beantwortet zwar nicht sämtliche Fragen zum Einsatz generativer KI in der Musikbranche. Es setzt aber wichtige Maßstäbe für die urheberrechtliche Bewertung von KI-Training, Memorisierung und KI-generierten Outputs.

Für Musikurheber und Rechteinhaber bedeutet die Entscheidung vor allem eines: Geschützte Musik darf nicht allein deshalb als frei nutzbares Trainingsmaterial angesehen werden, weil sie von einer künstlichen Intelligenz verarbeitet wird.

Die weitere Entwicklung bleibt abzuwarten – insbesondere die Frage, ob die Entscheidung angegriffen und in einem sich ggf. anschließenden Rechtsmittelverfahren bestätigt wird. Ebenfalls bleibt abzuwarten wie andere Gerichte in Deutschland, Europa und den USA die urheberrechtliche Zulässigkeit von KI-Training beurteilen werden.

 

Autor: Rechtsanwalt Christian Weber

veröffentlicht: 23. August 2026

zuletzt überarbeitet: 24. August 2026

 

 

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