GEMA gegen SUNO: Landgericht München I stärkt Urheberrechte gegenüber KI-Musikgeneratoren

KI-generierte Musik steht erneut im Fokus der Gerichte. Mit einem richtungsweisenden Urteil vom 3. August 2026 (Az. 42 O 763/25) hat das Landgericht München I der GEMA in wesentlichen Punkten Recht gegeben. Das Gericht entschied, dass der KI-Musikgenerator SUNO für Urheberrechtsverletzungen haftet. Im Mittelpunkt stehen sowohl das Training der KI mit geschützten Musikwerken als auch die Ausgabe von Musikstücken, die den Originalen wesentlich ähneln.

Die Entscheidung dürfte weit über den Musikbereich hinaus Bedeutung haben. Sie betrifft grundlegende Fragen des KI-Trainings, der sogenannten Memorisierung von Trainingsdaten und der Verantwortlichkeit von Anbietern generativer KI-Systeme.

Worum ging es?

Die GEMA klagte gegen den Betreiber des KI-Musikgenerators SUNO. Gegenstand des Verfahrens waren unter anderem bekannte Titel wie:

• „Atemlos durch die Nacht“
• „Rasputin“
• „Big in Japan“
• „Forever Young“
• „Mambo No. 5“
• „Daddy Cool“

Die Klägerin machte geltend, dass diese Musikwerke ohne erforderliche Lizenz zum Training des KI-Modells verwendet worden seien. Darüber hinaus seien die Werke im Modell gespeichert („memorisiert“) worden und könnten durch einfache Nutzereingaben nahezu wiedergegeben werden.

Bemerkenswert war dabei, dass die Testeingaben lediglich den Liedtitel, den Liedtext und den gewünschten Musikstil enthielten. Vorgaben zu Melodie, Harmonie oder Arrangement erfolgten nicht.

Das Gericht sieht Urheberrechtsverletzungen bereits beim Training

Das Landgericht München I stellte fest, dass die Musikwerke im Rahmen des Trainings vervielfältigt wurden. Nach Auffassung der Kammer waren die Werke anschließend in den KI-Modellen reproduzierbar enthalten.

Die Richter stützten sich dabei auf den inzwischen wissenschaftlich anerkannten Begriff der Memorisierung. Darunter versteht man den Umstand, dass ein KI-Modell nicht lediglich abstrakte Strukturen oder statistische Muster lernt, sondern Teile der Trainingsdaten tatsächlich speichert und später wieder ausgeben kann.

Genau dies sah das Gericht im vorliegenden Fall als erwiesen an.

KI-Outputs können eine Urheberrechtsverletzung darstellen

Besonders weitreichend ist die Bewertung der erzeugten Musikstücke.

Nach Auffassung des Gerichts waren in den ausgegebenen Musikstücken die originellen Elemente der geschützten Werke wiedererkennbar. Dadurch liege nicht nur eine unzulässige Vervielfältigung nach § 16 UrhG vor, sondern zugleich eine öffentliche Wiedergabe im Sinne des Urheberrechts.

Dabei betonte das Gericht ausdrücklich, dass die Verantwortung nicht auf die Nutzer abgeschoben werden könne.

Die entscheidenden Argumente:

• Die KI-Modelle wurden vom Anbieter entwickelt.
• Der Anbieter bestimmte die Architektur der Modelle.
• Der Anbieter wählte die Trainingsdaten aus.
• Der Anbieter verantwortete die Speicherung und Memorisierung der Werke.
• Die Nutzer verwendeten lediglich einfache, offene Prompts.

Damit seien die erzeugten Inhalte dem KI-Anbieter zuzurechnen.

Text- und Data-Mining schützt den Anbieter nicht

SUNO berief sich unter anderem auf die Schrankenregelung des Text- und Data-Minings (§ 44b UrhG).

Das Landgericht folgte dieser Argumentation jedoch nicht.

Die Richter sahen die dauerhafte Speicherung der Musikwerke im KI-Modell gerade nicht mehr als privilegierte Analyse der Trainingsdaten an. Sobald geschützte Inhalte reproduzierbar im Modell vorhanden seien und später wieder ausgegeben werden könnten, werde die Grenze der urheberrechtlichen Schranken überschritten.

Damit setzt das Urteil deutliche Grenzen für das Training generativer KI mit urheberrechtlich geschützten Werken.

Auch das US-amerikanische Fair-Use-Prinzip half SUNO nicht

Ein weiterer Schwerpunkt des Verfahrens betraf das Training der KI in den USA. SUNO argumentierte, dass das Training nach amerikanischem Recht durch die Fair-Use-Doktrin gedeckt sei. Auch dieser Argumentation folgte das Gericht nicht.

Nach Auffassung der Kammer unterscheidet sich der vorliegende Fall wesentlich von den bekannten US-Verfahren Bartz und Kadrey, in denen amerikanische Gerichte das KI-Training teilweise als zulässige Fair Use bewertet hatten.

Der entscheidende Unterschied: Während dort die Trainingsdaten nicht oder nur in geringem Umfang wieder ausgegeben wurden, konnten im SUNO-Verfahren Inhalte erzeugt werden, die den Originalwerken wesentlich ähnelten. Gerade diese Reproduzierbarkeit sprach nach Auffassung des Gerichts gegen eine Anwendung der Fair-Use-Doktrin.

Warum das Urteil für die gesamte KI-Branche wichtig ist

Die Entscheidung betrifft keineswegs nur Musikgeneratoren.

Sie könnte erhebliche Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche generativer KI haben:

• KI-Bildgeneratoren
• Sprachmodelle
• Video-KI
• Programmier-KI
• Multimodale KI-Systeme

Immer dann, wenn urheberrechtlich geschützte Inhalte zum Training verwendet werden und sich später in den Ergebnissen wiederfinden, könnten vergleichbare Rechtsfragen entstehen.

Besondere Bedeutung erhält dabei der Begriff der Memorisierung. Er dürfte künftig in vielen urheberrechtlichen Verfahren gegen KI-Anbieter eine zentrale Rolle spielen.

Mit seinem Urteil setzt das Landgericht München I ein deutliches Signal für den Schutz geistigen Eigentums im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.

Erstmals stellt ein deutsches Gericht in dieser Deutlichkeit fest, dass sowohl das Training eines KI-Modells als auch die spätere Ausgabe memorisierter Inhalte Urheberrechtsverletzungen begründen können.

Für Entwickler generativer KI erhöht sich damit der Druck, Trainingsdaten rechtssicher zu lizenzieren und technische Maßnahmen gegen die Reproduktion geschützter Werke zu implementieren.

Da das Urteil noch nicht rechtskräftig ist, bleibt abzuwarten, wie sich die Rechtsprechung in höheren Instanzen entwickelt. Schon jetzt zeigt die Entscheidung jedoch, dass Gerichte die urheberrechtlichen Grenzen beim Einsatz künstlicher Intelligenz zunehmend konkretisieren und den Schutz kreativer Leistungen auch gegenüber modernen KI-Systemen konsequent durchsetzen.