Suno unter Druck: Geleakter Quellcode offenbart das größte Musik-Scraping der KI-Geschichte
Von Maggie Harrison Dupré Veröffentlicht am
2026/07/18 10:28
Die unerlaubte Nutzung digitaler Inhalte zum Training von KI-Modellen ist längst keine bloße Vermutung oder vereinzelte Praxis mehr. Sie hat sich zu einer systematischen Strategie entwickelt, bei der menschliche Kreativität ohne Zustimmung als Trainingsmaterial verwertet wird. Der jüngste Hackerangriff auf die KI-Musikplattform Suno brachte dabei nicht nur neue Vorwürfe hervor, sondern lieferte erstmals belastbare Beweise: geleakte Quellcodedateien, die den Mechanismus hinter einer der größten Datensammelaktionen geistigen Eigentums in der Geschichte der Musikbranche offenlegen.
Das Technikportal 404 Media erhielt exklusiven Zugang zu den Daten des Hackers mit dem Pseudonym ellie.191. Die Dokumente legen nahe, dass sich Suno nicht auf die Nutzung frei zugänglicher Inhalte beschränkte, sondern eine groß angelegte Scraping-Operation betrieb, die sich gezielt gegen einige der größten Plattformen und Archive kreativer Werke im Internet richtete.
Schockierende Zahlen aus dem Quellcode
Die geleakten Dateien zeichnen ein eindrucksvolles Bild vom Umfang der Datensammlung:
YouTube Music: Allein die Datei youtube_music enthielt Verweise auf 2.013.545 Musiktitel, die von der Plattform extrahiert wurden.
113.879 Stunden Musikmaterial: Nach den internen Datensätzen befanden sich in Sunos Datenbanken 113.879 Stunden Musikmaterial aus YouTube Music. Das entspricht einer durchgehenden Wiedergabe von nahezu 13 Jahren.
Doch damit endete die Datensammlung nicht. Die geleakten Dateien deuten darauf hin, dass auch Songtexte und Musikdaten von Plattformen wie Deezer sowie der Songtext-Datenbank Genius erfasst wurden. Darüber hinaus tauchen Hinweise auf Quellen wie Jamendo, Freesound, Pond5 und das International Music Score Library Project (IMSLP) auf – ebenso wie auf weitere Bibliotheken mit frei zugänglichen Musikwerken und akademischen Archiven.
Datenleck verschärft die Affäre
Die Folgen des Hackerangriffs beschränkten sich jedoch nicht auf mögliche Urheberrechtsverletzungen. Nach Angaben des Hackers gelang es ihm außerdem, auf sensible Daten zahlender Suno-Kunden zuzugreifen. Dazu sollen auch Zahlungsinformationen gehören, die mit der Abrechnungsplattform Stripe verknüpft sind. Sollte sich dies bestätigen, könnte das Unternehmen zusätzlich mit erheblichen datenschutzrechtlichen Konsequenzen konfrontiert werden.
Schwache Verteidigung und ein erbitterter Rechtsstreit
In einer Stellungnahme erklärte Suno:
„Unsere KI-Modelle wurden anhand öffentlich zugänglicher Musikdateien und Metadaten trainiert, die über Websites Dritter im offenen Internet verfügbar waren. Unser Ziel war es stets, Menschen dabei zu helfen, neue und originelle Musik zu schaffen – nicht die Werke anderer zu kopieren.“
Diese Verteidigung dürfte jedoch sowohl juristisch als auch in der öffentlichen Wahrnehmung nur wenig überzeugen. Bereits in früheren Gerichtsunterlagen räumte das Unternehmen ein, nahezu sämtliche frei zugänglichen Musikdateien geeigneter Qualität aus dem offenen Internet für das Training seiner Modelle genutzt zu haben. Unabhängige Tests zeigten zudem wiederholt, dass Sunos KI Melodien und Stimmen international bekannter Künstler mit hoher Genauigkeit reproduzieren kann – ein Umstand, der Zweifel an der behaupteten Originalität der erzeugten Inhalte aufkommen lässt.
Die Zukunft von Suno steht auf dem Spiel
Die Enthüllungen fallen in eine Phase, in der große Musiklabels weltweit bereits juristisch gegen Unternehmen für generative KI vorgehen. Rechtsexperten gehen davon aus, dass die nun geleakten internen Daten zu den wichtigsten Beweismitteln der Kläger zählen könnten. Im schlimmsten Fall drohen Suno erhebliche Schadensersatzforderungen oder sogar die Verpflichtung, seine KI-Modelle vollständig neu aufzubauen. Damit steht nicht nur die Zukunft des Unternehmens auf dem Spiel, sondern auch die Glaubwürdigkeit eines ganzen Sektors der generativen Musik-KI.
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