Der Hintergrund ist ein laufender Rechtsstreit, in dem Suno beschuldigt wird, große Mengen an Songs (angeblich „Millionen“) für das Training seiner KI genutzt zu haben. Die Labels wollen damit mehr Transparenz über die tatsächliche Größenordnung der Datenbasis erzwingen. (MBW)

Der sogenannte „Darcos-Gesetzentwurf“ sieht vor, dass Anbieter generativer KI nachweisen müssen, dass urheberrechtlich geschützte Inhalte nicht für das Training ihrer Modelle verwendet wurden. Bislang liegt diese Nachweispflicht meist bei Rechteinhabern. Unterstützt wird die Initiative von den Mitgliedern der CISAC, die mehr als fünf Millionen Kreative vertreten. Befürworter sehen darin einen wichtigen Schritt zu mehr Transparenz und einer fairen Vergütung von Urhebern im KI-Zeitalter. (musicbusinessworldwide.com)

Die Musikergewerkschaft American Federation of Musicians (AFM) hat Klage gegen Universal Music Group und Warner Music Group eingereicht. Der Vorwurf: Die Labels hätten Aufnahmen von Gewerkschaftsmitgliedern im Rahmen ihrer KI-Lizenzvereinbarungen mit den Musik-KI-Unternehmen Suno und Udio ohne ausreichende Vergütung oder Transparenz für die beteiligten Musiker lizenziert.

Nach Angaben der AFM verstoßen die Deals gegen bestehende Tarifvereinbarungen, da die Aufnahmen für das Training generativer KI-Systeme genutzt werden, ohne dass die betroffenen Session-Musiker an den Erlösen beteiligt werden. Die Gewerkschaft fordert Schadenersatz und eine Offenlegung der verwendeten Aufnahmen.

Der Rechtsstreit verschärft die Debatte um die Nutzung urheberrechtlich geschützter Musik für KI-Training. Besonders brisant: Die Labels hatten selbst 2024 gegen Suno und Udio wegen mutmaßlicher Urheberrechtsverletzungen geklagt, später jedoch Lizenzvereinbarungen mit den Unternehmen geschlossen.

Quelle: Music-Ally/Musically, Reuters. (Reuters)

Suno hat ein Gericht in Massachusetts aufgefordert, den Antrag von Universal Music Group und Sony Music abzulehnen, ihre laufende Copyright-Klage von ursprünglich 560 auf über 61.000 Tonaufnahmen auszuweiten. Die Labels argumentieren, dass neue Analysen von Sunos Trainingsdaten gezeigt hätten, dass Millionen urheberrechtlich geschützter Aufnahmen für das Training der KI verwendet wurden. Suno hält die Ausweitung für verspätet und unverhältnismäßig. Der Fall entwickelt sich zunehmend zu einem Grundsatzverfahren darüber, ob das Training von Musik-KI mit urheberrechtlich geschützten Werken als Fair Use zulässig ist oder lizenzpflichtig bleibt. Warum relevant?

Die Entscheidung könnte maßgeblich bestimmen, wie Musik-KI-Anbieter künftig mit Labels, Rechteinhabern und Lizenzmodellen umgehen müssen – und damit die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für die gesamte AI-Music-Branche beeinflussen.

Ein Gesetzesvorhaben im US-Kongress könnte die Machtverhältnisse rund um das amerikanische Copyright Office neu ordnen. Der sogenannte „Legislative Branch Agencies Clarification Act“ (H.R. 6028) sieht Änderungen bei der Aufsicht und Besetzung der Führung des Copyright Office vor.

Warum das für die Musikbranche wichtig ist: Die Behörde spielt eine zentrale Rolle bei Fragen zu Urheberrechten, Musiklizenzen, Streaming-Vergütungen und zunehmend auch bei der Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Gerade in Zeiten zahlreicher Rechtsstreitigkeiten rund um das Training von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Werken könnte die zukünftige Ausrichtung des Copyright Office erheblichen Einfluss auf Künstler, Labels, Verlage und Technologieunternehmen haben

Branchenbeobachter sehen die Diskussion daher als weit mehr als eine reine Verwaltungsreform – sie könnte die künftige Copyright-Politik der USA mitprägen.

Die Ankündigung kommt zu einem Zeitpunkt, an dem Suno weiterhin mit Klagen großer Musikunternehmen wegen der Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke im Training seiner Modelle konfrontiert ist. Ein lizenziertes Modell könnte daher als Signal verstanden werden, dass sich die Branche schrittweise auf neue Lizenzstrukturen für KI-generierte Musik zubewegt. Für Rechteinhaber wie die Universal Music Group, Sony Music Entertainment und Warner Music Group wäre dies ein wichtiger Präzedenzfall: Statt ausschließlich auf Rechtsstreitigkeiten zu setzen, könnten künftig lizenzierte KI-Modelle zu einer neuen Erlösquelle werden.

In den USA wurde Ende Mai der "Protect Working Musicians Act of 2026" vorgestellt. Der Gesetzentwurf soll unabhängigen Musikerinnen und Musikern mehr Möglichkeiten geben, kollektiv mit Streaming- und KI-Unternehmen über Vergütungen zu verhandeln. Hintergrund ist die Sorge, dass KI-Systeme Musikwerke zum Training nutzen, ohne die Urheber angemessen zu beteiligen. Parallel bleibt der Streit zwischen Verwertungsgesellschaften und KI-Anbietern wie Suno ein zentrales Thema. In Deutschland wird insbesondere der Fall zwischen der GEMA und Suno aufmerksam verfolgt; für Juni wird ein wichtiges Urteil erwartet.

Im laufenden Urheberrechtsstreit mit Sony Music Entertainment und Universal Music Group versucht der KI-Musikgenerator Suno, die Größe seines Trainingsdatensatzes unter Verschluss zu halten. Das Unternehmen argumentiert, eine Offenlegung würde Wettbewerbern wertvolle Einblicke in seine Technologie und Datenbasis geben. Gleichzeitig verschärfen die Labels ihre Klage und behaupten, Suno habe seine Modelle mit „Millionen“ urheberrechtlich geschützter Aufnahmen trainiert.

Warum das für OnPlug relevant ist: Der Fall zeigt, dass Transparenz über Trainingsdaten zu einem zentralen Wettbewerbs- und Compliance-Thema im AI-Music-Markt wird. Für Anbieter von KI-gestützten Musikservices gewinnen nachvollziehbare Datenquellen, Rechteklärung und Lizenzmodelle zunehmend an strategischer Bedeutung.

Der Rechtsstreit zwischen LyricFind und Musixmatch mag auf den ersten Blick wie ein Branchenthema wirken. Tatsächlich geht es um eine zentrale Frage für die Zukunft von Musik-KI: Wer kontrolliert den Zugang zu Songtexten und Musik-Metadaten?

Lyrics sind längst mehr als ein Zusatzfeature für Streaming-Dienste. Sie spielen eine wichtige Rolle bei KI-Anwendungen für Songwriting, Suche, Analyse, Übersetzungen und Musik-Discovery.

Je stärker hochwertige Musikdaten bei wenigen Anbietern gebündelt werden, desto wichtiger wird die Frage nach fairem und offenem Zugang für Entwickler, Startups und Creator.

Für KI-Musikschaffende zeigt der Fall vor allem eines: Musikdaten entwickeln sich zu einer der wertvollsten Ressourcen im digitalen Musikökosystem. Wer die Daten kontrolliert, beeinflusst zunehmend auch die Möglichkeiten zukünftiger KI-Tools.

LyricFind hat eine aktualisierte Kartellrechtsklage gegen Musixmatch eingereicht und wirft dem Unternehmen zusammen mit einem Investor antikompetitive Exklusivdeals im Lyrics-Markt vor. Im Kern geht es darum, dass durch exklusive Lizenzvereinbarungen der Zugang zu wichtigen Musiktext-Daten eingeschränkt und Wettbewerber benachteiligt werden sollen

Für den Music-Tech-Bereich ist das relevant, weil Lyrics-Daten zunehmend als zentrale Infrastruktur für Streaming, Search und AI-Anwendungen gelten. Sollte sich der Markt weiter in Richtung starker Zentralisierung entwickeln, könnte das Auswirkungen auf APIs, Datenzugang und Preisstrukturen im Ökosystem haben.

Während Warner Music bereits einen Deal mit Suno geschlossen hat, setzen UMG und Sony ihren juristischen Kurs fort.Die Auseinandersetzung könnte entscheidend dafür werden, wie KI-Modelle künftig Musikdaten nutzen dürfen – und welche Lizenzmodelle sich für AI-Music-Unternehmen etablieren.