7月31日判决跟进｜慕尼黑法院认定Suno侵权

2026 年 8 月 1 日，The Decoder 发布对前一日慕尼黑第一地区法院判决的跟进报道，使这起案件的证据结构进入本期窗口。判决本身作于 7 月 31 日：法院第 42 民事庭在案号 42 O 763/25 中支持 GEMA 的多数请求，而不是全部请求。

法院处理的是 6 首音乐作品在 Suno v3.5 与 v4 中的版权争议。案件没有审理歌词侵权；原歌词只是 GEMA 生成测试输出时输入提示词的一部分。法院认定两版模型中可复现地含有涉案音乐作品，并认定输出能够重现原作的原创元素。

边界同样清楚：新闻稿没有公开判决全文、完整音频、相似度测量方法和未获支持请求的逐项理由；判决还尚未生效。因此，这是一项具体一审认定，不是对 Suno 所有版本、所有歌曲或生成式 AI 训练的普遍裁决。

对音乐模型提供商而言，风险审查不能只停留在“训练时是否复制”。本案把训练取得作品、参数中的记忆、面向用户的复现连成一条责任链。对权利人而言，可重复提取的输出成为连接训练行为与可识别作品的关键证据，但测试提示词是否过于定向，仍可能在上诉中受到检验。

判决跟进公开了怎样的证据链

法院新闻稿称，Suno 的训练数据集包含涉案音乐作品。Suno 使用 stream-ripping 技术从 YouTube 提取和复制这些作品，并绕过平台用于阻止音视频下载的 Rolling Cipher 技术措施。法院据此处理的不只是抽象的“模型看过作品”，还包括训练材料的具体取得与复制方式。

GEMA 随后用 Suno 生成测试输出。输入包含每首歌的原歌词、希望得到的音乐风格和作品标题，但没有规定旋律、和声、节奏或编曲。法院认为，这些提示词仍属于简单、结果开放的输入；Suno 则主张，输出来自用户有针对性的迭代提示，用户行为切断了模型与结果之间的归责联系。

法院没有接受 Suno 的说法。新闻稿表述是：通过对训练数据中的音乐作品与输出进行比对，法院认定涉案作品可复现地存在于 v3.5 和 v4；考虑到作品的复杂度与长度，输出中的重合不能归因于偶然。它把这种现象称为“记忆”，即模型参数不只吸收一般模式，也承载了训练内容，且内容可以通过输出被提取。

证据链由此分成三个环节：

• 训练阶段：数据集中含有作品，训练过程发生复制；
• 模型阶段：作品被认定在 v3.5 与 v4 参数中形成可提取记忆；
• 输出阶段：原作的原创元素在生成结果中可识别并被再次复制、公开传播。

这三个环节不能互相替代。只有训练集含有作品，不自动证明参数记住了作品；只有输出相似，也需要排除独立生成、公共音乐元素或提示词直接提供内容等解释。本案的关键在于法院认为三段证据能够首尾相接。

六首作品和两版模型限定了结论半径

涉案对象是《Atemlos durch die Nacht》《Rasputin》《Big in Japan》《Forever Young》《Mambo No. 5 A little bit of》的副歌，以及《Daddy Cool》。法院明确说，争议对象是音乐作品，不包括歌词侵权。

核查维度	法院一审认定或案件事实	本案没有作出的结论
作品范围	6 首音乐作品，含一首作品的副歌	未认定 Suno 训练集中的所有音乐都侵权
内容类型	审理音乐作品的复制与传播	未审理歌词本身是否侵权
模型范围	点名 v3.5、v4 两个版本	未覆盖 Suno 所有历史或未来版本
测试输入	原歌词、曲名、音乐风格；无旋律、和声、节奏、编曲指令	未证明普通用户提示都会产生同类复现
请求结果	GEMA 的禁令、信息与赔偿请求获“多数”支持	不是全部请求均获支持，公开稿未逐项说明其余部分
程序状态	慕尼黑第一地区法院一审	判决尚未生效，不是终审结论

这张表也解释了为什么不能把标题扩写成“德国认定所有 AI 音乐训练违法”。法院针对的是六首列明作品、两版列明模型和一组特定生成测试。即使判决最终生效，其可迁移价值也首先是一种证据方法，而非无条件覆盖所有训练行为的规则。

The Decoder 在 8 月 1 日的跟进中提出一个值得保留的反面问题：法院把提示词称为简单、开放，但测试者已经输入完整原歌词、作品标题和风格，目标作品身份并不模糊。这不推翻一审认定，却会影响测试结果能否代表日常使用，以及用户输入在因果链中应占多大权重。

服务商责任为何没有转给用户

Suno 主张，输出是用户有目的地设计和迭代提示词的结果，用户行为应当切断归责。法院则把控制力放在服务商一侧：Suno 运营模型，选择涉案作品作为训练数据，决定模型架构，并对训练数据的记忆负责。

在法院看来，用户没有指定旋律、和声、节奏或编曲，输出的音乐内容主要由模型生成。由此，服务商不能仅以“用户点击生成”摆脱输出责任。新闻稿还写到，仅提供用于生成音乐的模型和应用，本身就构成法院所认定的公开传播权侵害。

这一判断对模型治理的实际含义，是服务商需要同时管理数据入口与可提取输出。训练许可、权利保留和数据取得方式属于入口问题；去重、记忆评估、相似度检测、输出拦截和申诉机制属于出口问题。若只证明模型“学习的是数学模式”，却无法解释为何特定作品在受控测试中反复出现，抽象技术描述未必足以抵消具体复现证据。

但用户因素仍未消失。测试提示词给出了完整歌词、曲名与风格，明显比“创作一首八十年代流行歌”更定向。上诉审查可能需要进一步区分：模型在普通提示下是否会复现，还是只有权利人为提取目标作品设计的提示才能触发。两种情况都可能有风险，却对应不同的产品控制和法律归责强度。

德国 TDM 与美国 fair use 是两组判断

德国法部分，法院认定模型中的记忆侵犯《德国著作权法》第 16 条复制权，并认为这种复制不受第 44b 条文本与数据挖掘例外保护。第 44b 条把 TDM 定义为自动分析数字作品以获得模式、趋势和相关性等信息，并对合法访问、复制保留期限及权利人保留作出条件规定。本案法院的着眼点是：模型被认定承载并可输出作品内容，而不只是抽取一般信息。

美国训练部分需要更谨慎地写。法院依据德国著作权集体管理法第 131 条认定其可处理 GEMA 针对美国境内行为提出的请求，再依保护国原则对美国训练复制适用美国法。随后，慕尼黑第一地区法院在本案中认定这些复制不受 17 U.S.C. §107 的 fair use 保护。

这不是“美国法院已经统一认定 AI 训练不属于 fair use”。恰恰相反，慕尼黑法院主动区分了 Bartz 与 Kadrey 两案：它概括称，那些案件中训练数据没有或没有实质性地通过输出提供给用户；本案则在法院认定的简单提示下生成了与原作实质相似的输出。慕尼黑法院还称，按美国最高法院 Warhol 案所要求审查的各项因素，在本案事实下都不利于 Suno。

Warhol 案本身强调，fair use 要针对被指侵权的具体用途进行权衡；用途是否具有不同目的或性质、商业性如何、转化程度多大，都需要放在具体情境中判断。同一复制行为用于不同目的，结果也可能不同。把慕尼黑法院的个案适用改写成美国法对所有模型训练的统一答案，会抹掉 fair use 的逐案结构。

法律问题	法院采用的连接点	本案结论	必须保留的边界
德国模型复制	模型存放在德国服务器，作品可被提取	记忆构成复制，不受 §44b TDM 例外保护	只针对法院认定的作品、版本与记忆证据
德国输出责任	原创元素在输出中可识别，模型实质决定内容	Suno 对复制与公开传播负责	测试提示的定向程度仍可争议
美国训练复制	训练发生在美国，按保护国原则适用美国法	本案不构成 fair use	属于德国法院对本案美国法问题的认定
与美国案件比较	输出是否让训练作品实质性地回到用户手中	法院认为本案不同于 Bartz、Kadrey	不能概括成美国法院对 AI 训练的统一立场

上诉阶段要看哪些证据

最先要确认的是程序动作：Suno 是否上诉，以及上诉是否阻止判决生效。公开新闻稿只给出“尚未生效”，不能预写二审结果，也不能把一审禁令描述成已最终执行。

其次是完整判决与证据附件。需要看到六首作品逐一采用了什么音乐学比对，输出相似性如何量化，测试进行了多少次，失败样本是否保留，专家如何排除公共和弦、节奏、风格惯例与提示词贡献。新闻稿给出了结论，却不足以复现实验。

还要观察上诉法院如何处理提示词。若完整歌词、标题和风格被认定高度定向，法院可能需要说明为什么用户仍不承担主要因果作用；若即便删除标题或歌词也能稳定提取相同作品，则模型记忆的证据会更强。

最后是法律适用。二审是否维持德国法院对美国训练行为的管辖，是否继续用输出可复现性区分 Bartz、Kadrey，以及如何在 Warhol 的具体用途分析下衡量商业性与转化程度，将决定本案能否成为跨境模型训练诉讼中更稳定的参照。