德国法院在 GEMA 提起的诉讼中认定 Suno 构成版权侵权。法院作出了哪些裁决、案件涉及哪些歌曲，以及该判决可能给人工智能行业带来什么影响。
慕尼黑第一地区法院在德国著作权集体管理组织 GEMA 与美国公司 Suno 的诉讼中支持了 GEMA。法院认定，这家音乐生成器开发商不仅在美国训练其人工智能模型时侵犯了作者权利，还通过面向欧洲用户开放的服务，在存储和再现受保护音乐作品的过程中构成侵权。
该判决由负责审理此类案件的第 42 民事法庭于 2026 年 7 月 31 日作出，案号为 42 O 763/25。GEMA 提出的停止侵权、披露信息和赔偿损失等请求在很大程度上获得支持。不过，具体赔偿金额尚未确定。
法院具体作出了哪些裁定
Suno 被禁止在未经权利人许可的情况下复制和使用本案涉及的六部音乐作品。该禁令不仅适用于生成器输出的完整成品，还涵盖在人工智能模型内部存储可被再次生成的原作品元素。
该公司还必须提供计算损害赔偿所需的信息，并支付赔偿金。具体金额将在披露与已确认侵权行为相关的收入后另行确定。该判决目前尚未生效，仍可向上级法院提起上诉。Suno 已表示正在考虑提出上诉。
需要强调的是，法院并非只是认定部分生成结果与原歌曲过于相似。法庭进一步得出结论，受保护的音乐元素以可再现的形式被储存在 Suno 模型中，并能够随后以新的音频录音形式被提取出来。
案件涉及哪些歌曲
正式判决涉及六部音乐作品：
Kristina Bach 创作的 Atemlos durch die Nacht；Frank Farian、Fred Jay 和 George Reyam 创作的 Rasputin；Alphaville 成员 Marian Gold、Bernhard Lloyd 和 Frank Mertens 创作的 Big in Japan 与 Forever Young；David Lubega 和 Christian Pletschacher 创作的 Mambo No. 5 (A Little Bit of...) 副歌部分；以及 Frank Farian 创作的 Daddy Cool。
一些关于该争议的报道还提到了 Modern Talking 的 Cheri Cheri Lady。GEMA 的确曾在早期举例说明 Suno 的生成结果时提到这首歌，但它并不在 7 月判决所涉及的六部正式作品名单之中。
案件主要围绕音乐作品本身——旋律、和声、节奏及结构组织展开，而不是针对特定录音制品或艺人的表演权。歌词也不是独立的诉讼请求对象，尽管 GEMA 在提交给生成器的提示词中输入了原始歌词。
GEMA 如何证明侵权
GEMA 于 2025 年 1 月 21 日提起诉讼。该组织表示，此前曾向 Suno 提议通过授权方式解决其使用相关音乐目录的问题，但 Suno 没有作出回应。
为了测试系统，GEMA 的专家向 Suno 输入作品名称、原始歌词以及音乐风格说明。这些提示词不包含乐谱，也没有描述旋律、和声、节奏或编曲。尽管缺少此类指令，生成器仍然产出了被原告和法院认为包含可识别原始音乐元素的作品。
法院认定这些提示词足够简单且开放。这一点成为案件的关键：Suno 未能说服法庭相信，相似性完全是由用户有意操纵系统、试图强迫其复制知名歌曲所造成的。
根据法院材料，双方并不否认这六部作品曾被纳入 Suno 的训练数据集。为获取音频素材，该公司使用了 stream-ripping 技术，从 YouTube 提取音乐，并绕过了 Rolling Cipher——这是平台用于阻止音频和视频被下载的技术机制。
法院认定模型对作品进行了“记忆”
本案的核心概念是记忆，也就是模型不仅分析训练数据中的统计规律，还以一种能够在之后重新生成重要元素的形式，保留了单独作品的内容。
法院认定，涉案作品以可再现形式存在于 Suno 的 v3.5 和 v4 模型中，其中包括部署在德国服务器上的模型。法庭将训练数据中的作品与生成结果进行比较，并认为持续时间较长、结构又较为复杂的音乐相似性无法用偶然巧合解释。
法院将这种存储认定为违反德国著作权法第 16 条规定的复制权。当模型为用户生成包含可识别原始元素的音频，并在德国使其可被访问时，又会产生进一步侵权。
为什么由 Suno 而不是用户承担责任
Suno 主张，生成结果是由用户主动发起的，因此最终音乐的内容应由用户提示词决定。该公司还坚持认为，模型并不储存歌曲副本，只包含反映一般规律、风格和音乐元素之间关系的数值参数。
法院驳回了这些说法。法庭指出，Suno 自行建立训练数据集、选择模型架构、实施训练，并应对可能发生的数据记忆承担责任。由于 GEMA 的提示词并不包含足以独立还原旋律和编曲的音乐指令，因此决定结果核心内容的是模型本身的运行方式。
因此，法院拒绝将该平台视为一个仅执行用户命令的中立中介。按照判决逻辑，如果模型设计使其即使在面对相对简单的提示词时，也能够再现受保护作品的元素，那么人工智能服务运营商可能需要直接承担责任。
为什么数据分析例外没有适用
Suno 援引了欧洲有关 text and data mining 的规定，也就是对大量文本和数据进行自动化分析。该类规则在一定条件下允许为机器分析作品而制作技术性副本。
法院认定，本案发现的记忆行为已经超出合法分析的范围。法庭认为，相关作品并非只是被用于识别普遍的音乐规律，而是其内容被转移进模型参数中，并能够在成品歌曲里被重新生成。因此，德国著作权法第 44b 条规定的例外不能适用。
这一区分对整个人工智能行业都具有重大意义。法院事实上在“分析作品以获取抽象知识”和“在商业生成器中保留作品可识别的创作元素”之间划出了一条界线。
德国法院甚至审查了在美国进行的训练
Suno 的主要抗辩之一，是德国法院无权审查在美国境内进行的模型训练。
但法院依据德国集体管理组织法第 131 条，确认自己拥有国际管辖权。该条款允许法院审理由 GEMA 这类组织提出的相互关联请求，即使部分涉嫌侵权行为发生在德国境外。
对于发生在美国的行为，法院同时适用了美国法律，并单独审查了 Suno 提出的合理使用抗辩。
法庭认定，使用涉案作品进行训练不属于合理使用，因为原始音乐的重要元素会出现在通过简单提示词生成的结果中。法院将 Suno 案与美国的 Bartz 案和 Kadrey 案作了区分，在后两类案件中，训练数据中的材料并未被大量再现，也没有以实质性程度向用户开放。
判决的国际部分可能尤其重要。它表明，即使开发商把模型训练转移到其他司法辖区，只要模型或服务在欧洲运营，也未必能够免受欧洲权利人的追责。
Suno 的立场
Suno 不同意法院的结论。公司代表表示，其模型从一开始就是为了生成新歌，而不是复制现有作品，服务内部也已经设置了保护机制。
该公司认为，判决建立在对 Suno 技术、实际使用方式以及美国法律的错误理解之上。开发商正在评估所有后续选项，包括提起上诉。
因此，目前还不能说争议已经最终结束。上级法院可能重新审查国际管辖权、记忆行为的技术性质、数据分析例外的适用以及美国合理使用原则的解释。
为什么这一判决对音乐产业很重要
GEMA 在德国代表超过 10 万名作曲家、作词人和音乐出版商，并通过国际协议代表全球超过 200 万名权利人的利益。因此，这场争议远远超出了几位知名作者的个别诉求。
GEMA 的胜诉加强了集体管理组织、音乐出版商和音乐目录持有者的谈判地位。生成式模型开发商越来越难仅以“神经网络像人一样学习，因此无需获得许可”作为全部抗辩基础。
与此同时，该判决并未禁止音乐生成技术本身，也没有要求立即关闭 Suno。它针对的是具体作品、具体模型，以及经法院认定已经证实的原始元素再现行为。作为一审判决，它也不会自动成为欧盟所有法院必须遵循的规则。不过，其他权利人和法院今后可能会将其论证作为重要参考。
市场的经济环境已经在推动行业走向授权。2025 年 11 月，Warner Music 与 Suno 解决了自身争议，并签署授权协议，约定逐步转向获得许可的模型。与此同时，音乐市场上的其他主要参与者仍在继续围绕生成式人工智能训练提起诉讼。
与 GEMA 此前起诉 OpenAI 案件的联系
针对 Suno 的判决成为 GEMA 在慕尼黑取得的第二次重大胜利。2025 年 11 月，同一法院系统曾支持该组织对 OpenAI 提出的请求，争议内容涉及可通过 ChatGPT 再现的受保护歌词。
OpenAI 已对该判决提出上诉，因此这一司法实践方向同样尚未最终定型。新案件的不同之处在于，它不仅涉及文字，还涉及作为完整创作作品的音乐构成。
结论
慕尼黑法院的判决，是迄今对生成式音乐人工智能运行方式最为详细的司法评估之一。法院同时审查了技术链条中的多个环节：获取训练文件、建立训练数据集、在模型参数中保存作品，以及在生成结果中出现可识别音乐。
核心结论并不是任何使用受保护音乐训练人工智能的行为都自动违法。法院将 Suno 的责任与几个具体事实联系起来：未经授权获取作品、已经得到证实的记忆行为，以及能够通过相对简单的提示词再现原作重要元素。
如果该判决在上诉后仍然成立，音乐人工智能公司将不得不更加重视训练数据来源、音乐目录授权、防止模型记忆的技术措施，以及与作者透明分享收入。
Minatrix.FM 编辑部观点
把围绕 Suno 的冲突描述成“进步与音乐人之间的斗争”是错误的。生成式人工智能已经成为音乐制作的一部分，也几乎不可能消失。真正的问题在于：一家商业公司是否可以免费利用自己既未创作也未获得授权的音乐，建立一个价值数十亿美元的产品？
在我们看来，答案应该是否定的。人工智能可以成为作曲家、制作人和独立艺人的有用工具，但如果没有清晰规则，可持续市场就不可能形成。这些规则应包括权利人同意、透明的数据来源、防止作品被复制，以及公平报酬。
与此同时，法院判决也不应被演变成禁止实验，或进一步巩固大型音乐目录垄断地位的工具。授权不仅应向全球大型企业开放，也应允许小型开发商、研究项目和独立服务获得。理想模式不是阻止技术，而是建立合法的训练数据市场，让作者事先了解自己的音乐如何被使用，以及能够获得多少收入分成。
GEMA 诉 Suno 案表明，开发商先大规模收集内容、等到诉讼出现后再处理授权问题的阶段正在结束。音乐人工智能的未来不仅取决于生成质量，也取决于这项技术是否能够公平对待那些以自身创作为其提供基础的人。
