GEMA vs. Suno: LG München I zu KI-Training + Memorisierung

Ergebnisübersicht mit Fundstellen

Die Kammer prüft jeden Streitpunkt getrennt und kommt zu getrennten Ergebnissen. Die folgende Übersicht enthält auch das, was abgewiesen und was nicht entschieden wurde.

Reichweite und Grenzen der Entscheidung

Die Entscheidung erfasst sechs namentlich benannte Musikwerke in zwei Modellversionen. Sie erfasst nicht:

• Leistungsschutzrechte der Tonträgerhersteller oder ausübenden Künstler. Gegenstand waren Werke der Musik nach § 2 Abs. 1 Nr. 2 UrhG, nicht die Aufnahmen.
• Verletzungen durch Liedtexte. Die Klägerin hat sie ausdrücklich aus dem Antrag herausgenommen.
• Die Haftung von Nutzern. Sie waren nicht Partei, und ihre Verantwortlichkeit war nicht Streitgegenstand.
• Die Haftung von Unternehmen, die generierte Inhalte in Produkten oder Kampagnen einsetzen.
• Einen eigenständigen Anspruch aus § 95a UrhG. Die technische Schutzmaßnahme wurde allein beim rechtmäßigen Zugang nach § 44b Abs. 2 UrhG geprüft.
• Die Kennzeichnungspflichten für synthetische Inhalte nach Art. 50 Abs. 2 KI-VO sowie Persönlichkeits-, Marken- und Datenschutzrecht. Für Bestandssysteme läuft die Frist des Art. 111 Abs. 4 KI-VO am 2. Dezember 2026 ab und betrifft Musikgeneratoren unmittelbar.

Worauf die Aussagen beruhen

Der Beitrag wertet den amtlich veröffentlichten Volltext aus, nicht die Pressemitteilung. Die folgende Übersicht ordnet die tragenden Aussagen ihrer Grundlage zu.

Für Unternehmen ordnet sich die Entscheidung in das Feld des KI-Rechts ein und berührt zugleich die Verwertungsdogmatik des Urheberrechts. Wer Systeme entwickelt, einkauft oder in Produkten ausspielt, findet die weiteren Themenstränge in der Übersicht der Rechtsgebiete.

Damit sind Tenor und zentrale Entscheidungsgründe zusammengefasst. Was folgt, ist die Begründung im Einzelnen aus dem 137 Seiten starken Volltext, einschließlich der Passagen zur Beweisführung, zum Digital Services Act und zur Billigkeitsprüfung nach US-Recht, die in der Pressemitteilung nicht enthalten sind.

Vier Verbote, nicht ein Verbot

Der Tenor untersagt vier Handlungen, die getrennt zu lesen sind. Wer die Entscheidung auf die Formel bringt, KI-Training sei nun verboten, verfehlt sie ebenso wie derjenige, der sie auf den Modellzustand verengt.

Beklagte ist ein in den Vereinigten Staaten ansässiges Unternehmen, das einen KI-gestützten Musikgenerator entwickelt, betreibt und lizenziert. Streitgegenständlich sind die Versionen v3.5 und v4. Das zugrunde liegende System enthält neben der Nutzerschnittstelle ein generativ vortrainiertes Transformer-Modell und ein Diffusionsmodell (Rn. 3, 9).^[1]

Gegenstand sind sechs Musikwerke: „Atemlos durch die Nacht“, „Rasputin“, „Big in Japan“, „Forever Young“, „Daddy Cool“ sowie der Refrain von „Mambo No. 5 A little bit of“ (Rn. 4). Diese Aufzählung ist abschließend, was auch die amtliche Pressemitteilung ausdrücklich festhält.^[2] Titel, die in der Berichterstattung über die Klageerhebung und teilweise auch in der Auswertung der Entscheidung genannt werden, waren nicht Verfahrensgegenstand. Ebenso wenig Verletzungen durch die Liedtexte, die die Klägerin aus dem Antrag herausgenommen hat (Rn. 143).^[1]

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Die Beweisfrage entscheidet den Fall

Auf der Beweiswürdigung ruht das gesamte Urteil. Die Kammer schließt von der Ähnlichkeit der Ausgaben auf den Zustand der Parameter, ohne diese eingesehen und ohne ein gerichtliches Sachverständigengutachten eingeholt zu haben. Das ist zivilprozessual möglich und methodisch der angreifbarste Teil der Entscheidung.

Unstreitig war, dass die sechs Werke im Trainingsdatensatz enthalten waren und dass die Beklagte sie per Stream-Ripping unter Umgehung des Rolling Cipher von einer Videoplattform beschafft hat (Rn. 13). Streitig war alles Weitere.^[1]

Die Eingaben bestanden aus dem vollständigen Original-Liedtext, dem Werktitel und einer Genreangabe, etwa „Schlager“ für „Atemlos durch die Nacht“ und „Disco, late 70s“ für „Rasputin“. Vorgaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement enthielten sie nicht (Rn. 26). Insgesamt hat die Klägerin nach dem Vortrag der Beklagten 3.779 Eingaben vorgenommen, von denen 338 die streitgegenständlichen Werke betrafen (Rn. 71). Je Werk wurden identische Eingaben wiederholt: 176 für „Atemlos durch die Nacht“, 124 für „Big in Japan“, 14 für „Daddy Cool“, 12 für „Forever Young“, 8 für „Rasputin“ und 4 für den Refrain von „Mambo No. 5“ (Rn. 27).^[1]

Diese Feststellung betrifft Menge und Machart der Eingaben, nicht ihre Zielgenauigkeit. Musikalisch sagten die Eingaben wenig. Über das gemeinte Werk sagten sie alles, weil vollständiger Originaltext und Werktitel den möglichen Ausgaberaum auf ein einzelnes Trainingswerk verengen können. Genau darauf hat sich die Beklagte berufen (Rn. 71). Die Kammer setzt dem entgegen, dass Text und Genre die musikalische Gestaltung nicht festlegen, und geht auf den Einwand in seiner eigenen Stoßrichtung nicht gesondert ein.^[1]

Was das Urteil nicht offenlegt

Die Klägerin trägt selbst vor, dass ihre Eingaben zu weiteren, ebenfalls rechtsverletzenden Ergebnissen geführt hätten und sie daraus je Werk denjenigen ausgewählt habe, der die Verletzung am plakativsten dokumentiere (Rn. 35). Zu den folgenden Punkten enthält der Volltext keine Angaben, die eine unabhängige methodische Überprüfung erlauben würden.^[1]

Die Kammer hat sich mit den vorgelegten Studien, den Privatgutachten beider Seiten und dem Vortrag der Beklagten auseinandergesetzt und hält fest, dass ein plausibler alternativer Geschehensablauf nicht geschildert worden sei. Ihre Überzeugung ruht damit auf einem induktiven Schluss, verstärkt durch einen Erklärungsbedarf der Beklagten, dessen prozessuale Grundlage das Urteil nicht offenlegt. Die Klägerin hatte sich ausdrücklich auf Anscheinsbeweis und sekundäre Darlegungslast berufen (Rn. 45), die Beklagte hat beides bestritten (Rn. 85). Die Kammer entscheidet diesen Streit nicht.^[1]

Drei weitere Feststellungen begrenzen die Reichweite. Erstens lässt die Kammer offen, ob dieselbe Eingabe stets dieselbe Ausgabe erzeugt. Zweitens behandelt sie den Einwand, der Speicherplatz reiche mathematisch nicht aus, als unerheblich, weil nicht behauptet worden sei, sämtliche Trainingsdaten seien gespeichert. Drittens legt sie ausdrücklich nicht zugrunde, dass das Modell wie eine Datenbank funktioniere oder eine Ausgabe eine exakte Kopie sei (Umdruck S. 59).^[1]

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Drei Normen und eine Zuständigkeitsregel

§ 16 UrhG setzt Art. 2 InfoSoc-RL um und ist technologieneutral weit gefasst. § 44b UrhG beruht auf Art. 4 DSM-RL und hat eine schmale, zweckgebundene Funktion. Über die Tür ins Verfahren entscheidet § 131 VGG.

Der unionsrechtliche Begriff der Vervielfältigung ist autonom und einheitlich auszulegen. Erwägungsgrund 21 der InfoSoc-RL fordert eine weite Definition, und der Wortlaut arbeitet mit „unmittelbar oder mittelbar“, „vorübergehend oder dauerhaft“ sowie „auf jede Art und Weise und in jeder Form“. § 16 Abs. 1 UrhG erfasst die Vervielfältigung „gleichviel ob vorübergehend oder dauerhaft, in welchem Verfahren und in welcher Zahl“.^[3][6]

§ 44b UrhG erlaubt die für eine automatisierte Analyse erforderlichen Vervielfältigungen, weil die Analyse selbst keine urheberrechtlich relevante Handlung ist. Genau deshalb sieht das Gesetz für diese Handlungen keine Vergütungspflicht vor. Der Gesetzestext kennt weder Phasen noch Stufen. Ob Modellparameter noch Ergebnis der Analyse oder bereits Werkvervielfältigung sind, ist die Auslegungsfrage.^[4][7]

Zuständig ist das Landgericht München I nach § 131 Abs. 1 S. 1 VGG in Verbindung mit § 32 ZPO, doppelfunktional auch international. Für die Handlungen in den Vereinigten Staaten greift die Konzentrationsregel des § 131 Abs. 2 VGG: Sind für mehrere Rechtsstreitigkeiten gegen denselben Verletzer verschiedene Gerichte zuständig, kann die Verwertungsgesellschaft alle Ansprüche bei einem dieser Gerichte geltend machen (Rn. 114–122). Die Kammer prüft das völkerrechtlich am genuine link und bejaht ihn über das Schutzprinzip (Rn. 129 f.).^[1][11]

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Die Rolle bestimmt sich je System

Wer ein Modell trainiert, kann für dasselbe Produkt zugleich Anwendungsanbieter und für ein zugekauftes Fremdmodell nachgelagerter Anbieter sein. Die Rolle ist je System und je Nutzung zu bestimmen, nicht pauschal für ein Unternehmen.

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Zwei Stufen genügen für die Vervielfältigung

Die Kammer prüft körperliche Festlegung und mittelbare Wahrnehmbarkeit. Exakte Kopie, wiederholbare Wiedergabe, entsprechender Speicherplatz und Abgrenzbarkeit verlangt sie nicht. Damit liegt die Schwelle deutlich niedriger, als die Beklagte sie angesetzt hatte.

Auf der ersten Stufe geht es um die körperliche Festlegung. Die Werke seien in den spezifizierten Parametern verkörpert, die ihrerseits gegenständlich auf Servern zu verorten seien. „Die Festlegung in bloßen Wahrscheinlichkeitswerten ist unerheblich“, hält die Kammer fest (Umdruck S. 61). Dass die Werke in Parameter zerlegt sind, sei ebenfalls unschädlich. Als Vergleich dient die progressiv gespeicherte Bilddatei, bei der Informationen über die Datei verstreut sind (Umdruck S. 62).^[1]

Diese Analogie erklärt weniger, als ihre Kürze nahelegt. Eine Bilddatei wird durch einen definierten Decoder nahezu deterministisch in ein bestimmtes Bild überführt. Bei einem generativen System hängt das Ergebnis zusätzlich von Eingabe und Konditionierung, Zufallszustand, Sampling-Verfahren, Codec und Nachbearbeitung ab. Der Unterschied liegt nicht darin, dass das eine einen Decoder hätte und das andere nicht — auch Audiomodelle haben Decoder und Codecs. Er liegt zwischen werkbezogener deterministischer Kodierung und verteiltem, stochastischem Generierungsverhalten. Soll das Modell selbst Vervielfältigungsstück sein, müsste benannt werden, welche Parameterkonstellation welchen geschützten Ausdruck festlegt und über welchen reproduzierbaren Pfad er wahrnehmbar wird. Diesen Zwischenschritt geht die Kammer nicht.

Auf der zweiten Stufe genügt der Kammer die mittelbare Wahrnehmbarkeit unter Einsatz technischer Hilfsmittel. Bemerkenswert ist die Klarstellung, dass der Durchschnittsnutzer nicht der Maßstab ist: Eine Vervielfältigung liegt auch dann vor, wenn die Wahrnehmbarkeit besonderes Wissen wie den Vollzugriff auf die Parameter erfordert. Schwierigkeiten bei der Wahrnehmung führten allenfalls dazu, dass das Werk nicht öffentlich zugänglich sei, was für das Vervielfältigungsrecht keine Voraussetzung darstelle. Eine abweichende Kommentarauffassung zitiert die Kammer selbst (Umdruck S. 63 f.).^[1]

Dogmatisch am interessantesten ist die Behandlung des Abgrenzbarkeitskriteriums. Die Beklagte hatte ein fertig geformtes, verselbständigtes Ausdrucksobjekt verlangt (Rn. 88 f.). Die Kammer weist das systematisch zurück: Der Unionsgerichtshof prüfe die hinreichend genaue und objektive Identifizierbarkeit nicht beim Vervielfältigungsrecht, sondern bei der Frage, ob überhaupt ein Werk vorliegt. Es handele sich um ein rechtsschutzbegründendes Kriterium (Umdruck S. 62 f.).^[1]

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Die Schranke deckt die Analyse, nicht das Ergebnis

§ 44b UrhG ist auf KI-Training dem Grunde nach anwendbar. Er deckt nach Auffassung der Kammer aber keine im Modell fortbestehende Übernahme des Werkinhalts. Unabhängig davon scheitert die Schranke hier bereits am rechtmäßigen Zugang.

Die Anwendbarkeit auf das Training bejaht die Kammer unter Berufung auf die Berufungsentscheidung im LAION-Verfahren, die Kommissionsmitteilung von 2018, die Erwägungsgründe 3 und 18 der DSM-RL und die Gesetzesbegründung, die maschinelles Lernen ausdrücklich als Basis-Technologie nennt. Auch die Überführung statistischer Zusammenhänge in die Parameter ordnet sie als Muster im Sinne des § 44b Abs. 1 UrhG ein. Der Streit verlagert sich damit vollständig auf die Grenze (Umdruck S. 65 ff.).^[1][15]

Am Wortlaut setzt die Kammer an. Art. 4 Abs. 1 DSM-RL verlangt „zum Zwecke des Text und Data Mining vorgenommene Vervielfältigungen“, § 44b Abs. 2 UrhG eine zweckgerichtete Vervielfältigung, die für das Text und Data Mining erforderlich sein muss. Ob Modellparameter noch unter diesen Zweck fallen, ist allerdings die Auslegungsfrage und nicht bereits der Wortlautbefund. Die Kammer behandelt ihr Ergebnis dennoch als Folge eines klaren Wortlauts.^[4]

Die Ablehnung der Analogie ist sorgfältiger begründet, als es die Kürze der Berichterstattung erkennen ließ. Selbst bei planwidriger Lücke fehle die vergleichbare Interessenlage, weil die Schranke einen Sachverhalt regele, bei dem die Verwertungsinteressen gerade nicht gefährdet sind. Hinzu tritt ein Risikozuweisungsargument: Das Risiko der Memorisierung stamme allein aus der Sphäre der Anbieter (Umdruck S. 68 f.).^[1]

Eine dritte Aussage reicht weit über den Fall hinaus. Sei Memorisierung nach dem Stand der Technik nicht verhinderbar, so die Kammer unter Berufung auf die Kommentarliteratur, sei ein Training mit urheberrechtlich geschützten Daten insoweit nicht von der Schranke gedeckt. Das ist keine geklärte Rechtslage, sondern eine weitreichende Konsequenz dieser erstinstanzlichen Auslegung, die die praktische Reichweite der Schranke für große Teile generativer Systeme zurückdrängen könnte (Umdruck S. 70).^[1]

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Der Nutzer drückt, das Modell entscheidet

§ 19a UrhG scheitert an der fehlenden Abrufbarkeit zu Zeiten der Wahl, das unbenannte Recht der öffentlichen Wiedergabe greift dennoch. Die Eingabe unterbricht die Zurechnung unter den festgestellten Umständen nicht, und das Hosting-Privileg erfasst die Ausgaben des eigenen Modells nicht.

Die Klägerin hatte primär auf § 19a UrhG gestützt. Insoweit wurde die Klage abgewiesen: Sind für einen Abruf bis zu 176 gleichbleibende Eingaben erforderlich, erfolgt der Abruf nicht zu Zeiten der Wahl des Nutzers (Umdruck S. 73). Erst über die innerprozessuale Hilfsbedingung gelangt die Kammer zum unbenannten Recht der öffentlichen Wiedergabe.^[1]

Die Handlung der Wiedergabe sieht sie als unmittelbare an. Der Anbieter eröffne selbst den Werkgenuss und trete nicht als Vermittler auf, weil er aufgrund des Trainings den Inhalt der Ausgaben bestimme. Bereits das Bereithalten sei mit der Freischaltung des Online-Zugriffs vollendet (Umdruck S. 95 ff.).^[1]

Zwischen beiden Aussagen besteht eine erklärungsbedürftige Spannung. Ein formaler Widerspruch ist es nicht, denn auch der Rundfunk ist öffentliche Wiedergabe ohne Abruf zu einem individuell gewählten Zeitpunkt. Bei einem stochastischen Generator bleibt die Anwendung dennoch fragil: Erscheint ein bestimmtes Werk erst nach zahlreichen Versuchen, ist nicht selbstverständlich, dass bereits das Anbieten des Modells eine Wiedergabe gerade dieses Werkes darstellt. Deutlich stärker steht die Begründung dort, wo tatsächlich erzeugte und bereitgestellte Ausgaben vorliegen.

Für die Zurechnung bleibt es nach der Rechtsprechung des Bundesgerichtshofs bei den strafrechtlichen Grundsätzen der Täterschaft und Teilnahme. Die Kammer bejaht Tatherrschaft des Anbieters (Umdruck S. 99 ff.).^[1]

Keine Haftungsprivilegierung nach Art. 6 DSA

Diesen Teil hat die bisherige Auswertung kaum aufgegriffen, obwohl er für Anbieter generativer Modelle und Anwendungen besonders relevant ist. Die Kammer lässt offen, ob die Vorschrift auf Unterlassungsansprüche überhaupt anwendbar ist, und verneint das Privileg auf einer davon unabhängigen Ebene: Art. 6 DSA beschränke die Haftung für von Nutzern bereitgestellte Informationen, nicht für eigene Inhalte. Maßgeblich sei, ob das Verhalten rein technisch, automatisch und passiv ist (Umdruck S. 103).^[1]

Bei vergleichbarer Einflussnahme auf Trainingsdaten, Architektur und Ausgabeverhalten kann sich ein Anbieter nach dieser Auffassung nicht ohne Weiteres darauf zurückziehen, lediglich fremde Informationen zu speichern. Auf echte Hosting- und Infrastrukturleistungen ist die Aussage nicht übertragbar. Für die Öffentlichkeit im quantitativen Sinne genügt der Kammer, dass sich jede Person mit Internetzugang registrieren kann. Der Dienst verzeichnete im Oktober 2024 rund 2,21 Millionen Besucher und bis Mai 2024 über zehn Millionen Nutzer (Rn. 20 f.). § 44a UrhG lehnt die Kammer ab, weil den Vervielfältigungen eine eigenständige wirtschaftliche Bedeutung zukomme.^[1]

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Fair use scheitert an den Ausgaben

Geprüft werden allein die Trainingsvervielfältigungen auf dem Gebiet der Vereinigten Staaten, und zwar nach US-Recht. Alle vier Faktoren fallen zulasten des Anbieters aus. Was folgt, ist die Auslegung fremden Rechts durch ein deutsches erstinstanzliches Gericht, kein US-Präzedenzfall.

Nach dem Schutzlandprinzip war US-Recht anzuwenden. Die Kammer ermittelte es nach § 293 ZPO ohne Sachverständigen und stützte sich auf Gesetzestext, Rechtsprechung und die Bibliothek eines Münchener Forschungsinstituts. Die Aktivlegitimation beurteilte sie nach dem Vertragsstatut und damit nach deutschem Recht (Umdruck S. 106 f.).^[1][10]

Die Abgrenzung zu den bekannten US-Entscheidungen erfolgt allein über den Sachverhalt: Dort wurde eine Marktauswirkung abgelehnt, weil keine im Wesentlichen ähnlichen Ausgaben festgestellt worden waren. Im Verfahren Bartz gegen Anthropic wurde gerade zwischen dem transformativen Training und dem dauerhaften Vorhalten unrechtmäßig beschaffter Bestände unterschieden.^[10] Ob US-Gerichte die Verbindung zwischen Trainingsvorgang, Beschaffungsart und späteren ähnlichen Ausgaben ebenso ziehen, bleibt offen. Ebenso wenig ist selbstverständlich, dass eine vollständige Werknutzung bei transformativem technischem Zweck übermäßig ist oder dass ein Markt für Trainings- und Bearbeitungslizenzen beim vierten Faktor vorausgesetzt werden darf.

Der eigenständigste Teil ist die Behandlung der Beschaffung. Die Kammer stellt der Auffassung, moralische Erwägungen gehörten nicht in die Prüfung, die Einordnung des Supreme Court als „equitable rule of reason“ entgegen und unterscheidet zwischen unlizenzierter Verwendung und unrechtmäßiger Beschaffung. Letztere führe nicht automatisch zum Ausschluss der Doktrin, sei aber beim ersten Faktor gewichtig (Umdruck S. 124 ff.).^[1]

Zusätzlich prüft die Kammer das Ermessen nach 17 U.S.C. § 502(a) anhand des vierstufigen Billigkeitsstandards und hält sich dazu für befähigt, weil Billigkeitserwägungen dem deutschen Zivil- und Immaterialgüterrecht vertraut seien. Sie verweist auf § 242 BGB, § 100 UrhG, § 45 DesignG, § 11 GeschGehG und § 139 Abs. 1 S. 3 PatG (Umdruck S. 132 f.). Beim Schadensersatz nach 17 U.S.C. § 504(a) hält sie ausdrücklich fest, dass schuldhaftes Verhalten keine Voraussetzung ist und Vorsatz allein den gesetzlichen Schadensersatz nach § 504(c)(2) erhöhen kann (Umdruck S. 134).^[1]

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KI-Verordnung und Kodex ersetzen keine Lizenz

Die Beklagte hatte aus Art. 53 Abs. 1 lit. c und d KI-VO abgeleitet, Modelle dürften auch ohne flächendeckende Lizenzen vermarktet werden. Die Kammer weist das zurück. Aufsichtsrecht und Urheberrecht laufen nebeneinander, nicht ineinander.

Die Vorschrift verweise auf die DSM-RL und lege deren Anwendungsbereich nicht fest. Erwägungsgrund 108 der KI-VO halte fest, dass die Verordnung die Durchsetzung des Urheberrechts nicht berührt. Zweck der Zusammenfassung der Trainingsinhalte sei nach Erwägungsgrund 107, die Rechtsdurchsetzung zu erleichtern. Folgte man der Gegenauffassung, würden Rechtsinhaber rechtlos gestellt (Umdruck S. 69 f.).^[8][1]

Ebenso deutlich fällt die Aussage zum Praxisleitfaden für Anbieter von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck aus. Er belege lediglich die Einführung einer Urheberrechtspolitik. Sein Urheberrechtskapitel halte selbst fest: „adherence to the Code does not constitute compliance with Union law on copyright and related rights“ (Umdruck S. 70). Wer den Kodex unterzeichnet, hat eine Urheberrechtspolitik. Eine Lizenz hat er damit noch nicht.^[1]

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Was mit dem Urteil beginnt

Mit der Verkündung ist der Streit nicht zu Ende, sondern verlagert sich. Für die Parteien beginnt die Vollstreckungs- und Bezifferungsphase, für den Markt die Beobachtung der Rechtsmittel.

Die vier Unterlassungsziffern sind gegen Sicherheitsleistung von je 150.000 Euro vorläufig vollstreckbar, Auskunft und Schadensersatzfeststellung gegen 70.000 Euro, die Urteilsbekanntmachung gegen 10.000 Euro, Abmahnkosten und Kostenentscheidung gegen 110 Prozent des jeweiligen Betrages. Wer die Sicherheit leistet, kann vollstrecken, bevor über ein etwaiges Rechtsmittel entschieden ist. Zuwiderhandlungen sind mit Ordnungsgeld bis 250.000 Euro bedroht, das ein schuldhaftes Verhalten voraussetzt.^[1]

Die Auskunft ist unter Vorlage eines geordneten Verzeichnisses zu erteilen und umfasst Anzahl und Umfang der Handlungen sowie die Umsätze, für die inländischen Komplexe seit dem 1. Juli 2023. Sie bereitet die Bezifferung des Schadensersatzes vor, über dessen Höhe noch nicht entschieden ist. Die Ermächtigung zur Urteilsbekanntmachung greift erst nach Rechtskraft.^[1]

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Der Druck kommt aus der Lieferkette

Urheberrechtliche Ansprüche setzen primär die Rechteinhaber selbst durch. Eine Aufsichtsbehörde, die Urheberrechtsverletzungen durch KI-Modelle verfolgt, existiert nicht. Der wirtschaftliche Druck entsteht früher als das Verfahren.

Für Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck liegt die Aufsicht auf Unionsebene beim Büro für Künstliche Intelligenz der Kommission. Die Bundesnetzagentur ist seit Inkrafttreten des Durchführungsgesetzes zentraler nationaler Koordinator für die KI-Verordnung und nimmt nationale Aufgaben in ihrem gesetzlichen Zuständigkeitsbereich wahr, deren Anwendungsfristen die Digital-Omnibus-Verordnung vom 8. Juli 2026 teilweise verschoben hat.^[12][13] Verschoben wurden vor allem die Fristen für Hochrisiko-Systeme auf den 2. Dezember 2027 und den 2. August 2028. Die hier maßgeblichen Vorschriften blieben unberührt: Art. 53 KI-VO wurde nicht geändert, Art. 111 wurde nur in Absatz 2 neu gefasst und um einen Absatz 4 ergänzt, während Absatz 3 unverändert gilt.^[8] Beide Zuständigkeiten betreffen die aufsichtsrechtliche, nicht die urheberrechtliche Ebene.

§ 3a UWG dürfte hier nicht weiterführen

Ein Rückgriff auf § 3a UWG liegt nahe, führt aber nach hiesiger Einschätzung nicht weiter. Die §§ 97 ff. UrhG stellen ein eigenständiges Sanktionensystem bereit, und die verletzte Norm weist dem Rechteinhaber ein Ausschließlichkeitsrecht zu, statt das Marktverhalten im Interesse der Marktteilnehmer zu regeln. Real ist die Flanke bei der Kommunikation: Werbeaussagen wie „lizenzfrei“ oder „rechtssicher kommerziell nutzbar“ können eine Irreführung nach §§ 5, 5a UWG begründen, wenn das beworbene System Werke Dritter wiedererkennbar ausgibt. Maßgeblich sind Aussagegehalt, Kontext und Verkehrsverständnis im Einzelfall. Adressat ist dann auch jeder Wiederverkäufer und jede Agentur.

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Was Anbieter und Anwender jetzt tun können

Die folgenden Schritte, Formulierungen und Listen sind risikoorientierte Empfehlungen des Verfassers. Sie folgen nicht unmittelbar aus dem Urteil, sondern aus der Überlegung, welche Umstände in einem Verfahren wie diesem beweiserheblich wurden.

1. Bestand aufnehmenErfassen, welche generativen Modelle im Unternehmen entwickelt, eingekauft oder in Produkten ausgespielt werden, jeweils mit Version, Rolle und Einsatzzweck. Die Rolle ist je System zu bestimmen.
2. Herkunft der Trainingsdaten klärenBei eigenen Modellen dokumentieren, aus welchen Quellen der Korpus stammt und ob Zugangshürden bestanden. Bei fremden Modellen die Angaben des Anbieters anfordern und mit Datum archivieren.
3. Ausgaben testenFür die eigenen wirtschaftlich relevanten Werke prüfen, ob werkidentifizierende Eingaben zu wiedererkennbaren Ausgaben führen. Ergebnisse mit Datum, Version, Wortlaut der Eingabe und Zahl der Durchläufe protokollieren.
4. Lizenzlage prüfenKlären, ob für die eingesetzten Inhalte Lizenzen bestehen oder erhältlich sind, und den erforderlichen Umfang bestimmen: Werke, Rechte, Gebiete, Nutzungsarten, Vergangenheit.
5. Verträge nachziehenZusicherungen zur Rechtekette, Freistellungen, Audit- und Nachweisrechte, Reaktionsfristen und Abhilfemechanismen aufnehmen. Haftungsobergrenzen prüfen, die im Verletzungsfall nicht ausreichen.
6. Laufend beobachtenDie obergerichtliche und unionsrechtliche Klärung verfolgen und die getroffenen Entscheidungen reversibel halten. Dieser Schritt ist fortlaufend angelegt.

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Acht Aussagen im Abgleich mit dem Urteil

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Stark in der Systematik, angreifbar im Beweis

Überzeugen die Phasentrennung und die getrennte Prüfung der Verantwortlichkeit nach dem Digital Services Act, so bleibt der Schluss von der Ausgabe auf den Zustand der Parameter angreifbar. Der Provokationsvorwurf ist nur in seiner quantitativen Zuspitzung widerlegt, nicht in der Sache.

Überzeugend ist die Phasentrennung. Sie löst ein Problem, an dem die bisherige Diskussion litt: Die Streitfrage, ob KI-Training eine Vervielfältigung ist, wurde häufig auf unterschiedlichen Sachverhalten geführt. Methodisch sauber ist auch der Umgang mit dem Provokationsvorwurf, soweit er sich gegen dessen quantitative Behauptung richtet. Die Kammer widerlegt damit allerdings nur, dass die Eingaben tausendfach, komplex und strukturvorgebend gewesen seien, nicht, dass sie werkidentifizierend hochspezifisch waren.

Ein erhöhter Erklärungsbedarf ist nicht per se unzulässig. Er kann sich aus freier Beweiswürdigung, Informationsnähe und den Grundsätzen zur sekundären Darlegungslast ergeben. Das Problem liegt darin, dass das Urteil Grundlage, Umfang und Grenzen dieses Erklärungsbedarfs nicht ausformuliert und die Verbindung zwischen ausschließlicher Modellkenntnis der Beklagten, Beweislast der Klägerin, ausgewählten Ausgaben und Zurückweisung des Sachverständigenbeweises unausgesprochen lässt.

Zu weit geht auch die verbreitete Zuspitzung, das Urheberrecht verschiebe sich hier von der Handlung zum Zustand. Zu unterscheiden bleiben die Herstellung der Modellkopie, ihr Fortbestand als Vervielfältigungsstück, weitere Vervielfältigungen durch Bereitstellung, Laden, Sicherung oder Migration und die einzelnen Generierungsvorgänge. Die Kammer nutzt die Dauerhaftigkeit für die Frage des irreparablen Schadens, als Rechtsfolge, nicht als Neuqualifikation des Tatbestands.

Gegenpositionen

• Zur Einordnung als Vervielfältigung. Die Kammer zitiert selbst eine abweichende Kommentarauffassung, wonach eine Wahrnehmbarkeit, die den Vollzugriff auf die Parameter erfordert, nicht genügt (Umdruck S. 63).^[1]
• Zur Vorgängerentscheidung. Giancarlo Frosio hat die Parallelentscheidung zum Sprachmodell im Blog des Stanford Center for Internet and Society scharf kritisiert: Sie verkenne die Funktionsweise maschinellen Lernens und etikettiere Memorisierung zu Unrecht als Vervielfältigung.^[17]
• Zur Schrankenreichweite. Das LAION-Verfahren ist kein Gegensatz, sondern ein anderer Sachverhalt. Die Kammer zitiert die Berufungsentscheidung des Hanseatischen Oberlandesgerichts zustimmend für die Anwendbarkeit der Schranke. Beurteilt wurde dort das Herunterladen eines Lichtbilds zum Bild-Text-Abgleich beim Aufbau eines Datensatzes, den der Senat zudem unter die Forschungsschranke des § 60d UrhG fasste. Auf die Frage, ob auch das spätere Training generativer Modelle die Voraussetzungen des Text und Data Mining erfüllt, kam es dem Senat nach eigener Darstellung nicht an. Die Klärung steht in der Revision an, über die der Bundesgerichtshof am 3. September 2026 mündlich verhandelt, Az. I ZR 281/25.^[24][15][16]
• Zur technischen Grundlage. Die im Verfahren herangezogene Untersuchung zu phonetischen Memorisierungseffekten zeigt Ähnlichkeitseffekte bei stark gesteuerten Eingaben. Einen Nachweis, dass ein bestimmtes Werk in bestimmten Parametern abgelegt ist, führt sie nicht. Ihre Verfasser stellen den zugrunde liegenden Mechanismus selbst als Hypothese dar.^[18]

Die fachöffentliche Auswertung der ersten Tage stützte sich weit überwiegend auf die Pressemitteilung und deckte deshalb nur einen Ausschnitt ab.^[22] Die Prüfung des Art. 6 DSA, die Behandlung der Beweisanträge und die Billigkeitsprüfung nach 17 U.S.C. § 502(a) sind dort ebenso wenig abgebildet wie die Beschränkung von Auskunft und Schadensersatz auf vier Werke. Für die Parallelentscheidung zum Sprachmodell vom 11. November 2025 gilt Entsprechendes.^[23]

Eine höchstrichterliche Klärung zur Memorisierung existiert bislang nicht. Weder der Bundesgerichtshof noch der Unionsgerichtshof haben entschieden, ob die Speicherung in einem trainierten Modell eine Vervielfältigung darstellt.

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Drei Szenarien einer möglichen Berufung

Die Klärung liegt bei drei Verfahren: einem möglichen Rechtsmittel gegen dieses Urteil, der Revision im LAION-Verfahren, über die der Bundesgerichtshof am 3. September 2026 mündlich verhandelt, und der beim Unionsgerichtshof anhängigen Rechtssache C-250/25. Die folgenden Erwartungen sind eigene Prognose.

Im Verfahren Like Company gegen Google Ireland hat der Unionsgerichtshof am 10. März 2026 in der Großen Kammer verhandelt. Vorgelegt sind unter anderem die Fragen, ob das Training eines Sprachmodells eine Vervielfältigung nach Art. 2 InfoSoc-RL darstellt und ob Art. 4 DSM-RL eingreift. Das Verfahren kann zentrale unionsrechtliche Vorfragen klären. Ob der Gerichtshof dabei auch die eigenständige Einordnung der Speicherung im Modell beantwortet, bleibt offen.^[19][20] Parallel hat das Europäische Parlament am 10. März 2026 eine Entschließung zu Urheberrecht und generativer KI angenommen, die Transparenz über Trainingsinhalte und eine angemessene Vergütung fordert. Sie ändert weder die DSM-Richtlinie noch die KI-Verordnung.^[21]

Wirtschaftlich liegt der Unterschied zwischen enger und weiter Auslegung nicht im Ob, sondern im Wer und Wann der Vergütung. Für die Investitionsplanung folgt daraus eine Regel: Ausgaben für Lizenzen und Provenienzdokumentation sind auch bei weiter Auslegung nicht verloren, Ausgaben für Architekturen, die auf der Nichtanwendbarkeit des Urheberrechts aufbauen, hingegen schon. Offen bleibt, wie teuer und technisch aufwendig eine belastbare Vermeidung von Memorisierung nach heutigem Stand tatsächlich ist. Die Kammer setzt diese Möglichkeit voraus, ohne sie zu prüfen.

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Häufige Fragen

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Was noch nicht bekannt ist

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Begriffe

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Quellen

Entscheidung und Normtext

1. LG München I, Endurteil v. 31.07.2026 – 42 O 763/25, amtlicher Volltext bei BAYERN.RECHT, abgerufen am 6. August 2026. Randnummern beziehen sich auf diese Fassung, Seitenangaben auf die anonymisierte Umdruckfassung.
2. Landgericht München I, Pressemitteilung zum Urteil GEMA gegen SUNO vom 31.07.2026, verfasst von der Pressesprecherin, Vorsitzende Richterin am Landgericht Cornelia Kallert, justiz.bayern.de.
3. § 16 UrhG – Vervielfältigungsrecht, gesetze-im-internet.de.
4. § 44b UrhG – Text und Data Mining, gesetze-im-internet.de.
5. Urheberrechtsgesetz im Übrigen, insbesondere §§ 2, 5, 8, 15, 19a, 23, 44a, 95a, 97, 97a, 101, 103 UrhG.
6. Richtlinie 2001/29/EG (InfoSoc-RL), insbesondere Art. 2 und Art. 3 Abs. 1 sowie die Erwägungsgründe 5, 21 und 23.
7. Richtlinie (EU) 2019/790 (DSM-RL), insbesondere Art. 4 sowie die Erwägungsgründe 3, 8, 17 und 18.
8. Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-VO) in der durch die Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 (Digital-Omnibus-Verordnung zur KI), ABl. L, 2026/1744 vom 24.7.2026 geänderten Fassung. Die Änderungsverordnung wurde im Volltext ausgewertet: Sie ändert unter anderem Art. 50 Abs. 7, Art. 99, Art. 111 Abs. 2 und Art. 113 Abs. 3 und fügt einen neuen Art. 111 Abs. 4 ein. Art. 53 und Art. 101 KI-VO bleiben unverändert. Amtsblattfassung von 2024 über EUR-Lex, Änderungsverordnung über EUR-Lex.
9. Art. 111 KI-VO, Übergangsregelungen für bereits in Verkehr gebrachte Modelle, AI Act Service Desk der Europäischen Kommission.
10. 17 U.S.C., insbesondere §§ 101, 102, 104, 106, 107, 201, 501, 502, 504, 507 und 1201, sowie die herangezogenen Entscheidungen Andy Warhol Foundation v. Goldsmith, 598 U.S. 508 (2023), Kadrey v. Meta Platforms, N.D. Cal. 2025 und Bartz v. Anthropic PBC, Order on Fair Use vom 23.06.2025.
11. Verwertungsgesellschaftengesetz § 131, Zivilprozessordnung §§ 32, 148, 253, 263, 286, 293, 296a, 890, Verordnung (EG) Nr. 864/2007 Art. 8, Verordnung (EU) 2022/2065 Art. 6.

Amtliche Quellen und nationale Durchführung

12. Bundesnetzagentur, Darstellung der eigenen Rolle als zentraler nationaler Koordinator für die KI-Verordnung, bundesnetzagentur.de, sowie Informationen zu Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, bundesnetzagentur.de.
13. Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung, Meldung zum Inkrafttreten des KI-Marktüberwachungs- und Innovationsförderungsgesetzes, bmds.bund.de.
14. Art. 101 KI-VO, Geldbußen für Anbieter von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, AI Act Service Desk der Europäischen Kommission.

Fachöffentliche Einordnungen und Parallelverfahren

15. Harte-Bavendamm, Auswertung des Urteils des Hanseatischen Oberlandesgerichts vom 10.12.2025, Az. 5 U 104/24, harte-bavendamm.de.
16. Initiative Urheberrecht, Einordnung des Berufungsurteils im LAION-Verfahren und Hinweis auf die Zulassung der Revision, urheber.info.
17. Frosio, kritische Auseinandersetzung mit der Parallelentscheidung zum Sprachmodell, Blog des Stanford Center for Internet and Society, cyberlaw.stanford.edu.
18. Untersuchung zu phonetischen Memorisierungsangriffen in der Musik- und Videogenerierung, arxiv.org.
19. Gerichtshof der Europäischen Union, Rechtssache C-250/25, Like Company gegen Google Ireland Limited, infocuria.curia.europa.eu.
20. Bird & Bird, Bericht über die mündliche Verhandlung in der Rechtssache C-250/25 am 10.03.2026, twobirds.com.
21. Europäisches Parlament, angenommener Text vom 10. März 2026 zu Urheberrecht und generativer künstlicher Intelligenz, P10_TA(2026)0066, europarl.europa.eu, beruhend auf dem Ausschussbericht A10-0019/2026.
22. Soppe/Schubert, Gastbeitrag zur Entscheidung, Legal Tribune Online vom 31.07.2026, lto.de.
23. Preu Bohlig, Auswertung der Entscheidung des Landgerichts München I vom 11.11.2025, Az. 42 O 14139/24, preubohlig.de.
24. Bundesgerichtshof, Pressemitteilung Nr. 085/2026 vom 20. Mai 2026, Verhandlungstermin am 3. September 2026 in Sachen I ZR 281/25 (Erstellen eines Datensatzes für KI-Training), bundesgerichtshof.de.

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