Suno, demandada otra vez por Sony y UMG: model laundering

Sony y UMG vuelven a demandar a Suno por "model laundering"

Sony Music y Universal Music Group presentaron el 18 de septiembre una segunda demanda contra Suno, la plataforma de IA que genera canciones a partir de texto, en el Tribunal de Distrito de Massachusetts. La acción, de 45 páginas, vuelve a abrir el expediente que las dos discográficas —junto con Warner Music Group— abrieron contra Suno en junio de 2024 por entrenar sus modelos con música protegida sin permiso. Warner se desligó del caso en diciembre de 2025 tras firmar un acuerdo de licencia con Suno.

Esta vez, las demandantes no acusan solo a Suno de copiar sus grabaciones: sostienen que su nuevo modelo v6, presentado el 9 de septiembre como la primera versión entrenada con catálogos licenciados, está construido sobre los outputs de los modelos anteriores, que según la propia queja ya infringían derechos de autor. En palabras de la denuncia, citadas por The Verge: "Entrenar un modelo 'nuevo' sobre los outputs de un modelo infractor no elimina la infracción; la lava." Sony y UMG pidieron un juicio con jurado, daños estatutarios y el pago de honorarios legales.

Qué dice exactamente la nueva demanda

La pieza clave de la nueva demanda es un concepto que hasta ahora no había sido central en la pelea judicial contra los generadores de música con IA: el "model laundering" — o lavado de modelo. La teoría jurídica que sostienen las discográficas es que, aunque Suno insista en que v6 fue entrenado "desde cero" con datos licenciados, ese modelo bebe directamente de versiones previas, cuyos pesos estadísticos incorporaron sin autorización grabaciones protegidas. La queja es categórica: "V6 no es un nuevo comienzo; es el fruto del mismo árbol envenenado", recoge Variety.

La demanda añade una segunda capa: Sony alega que Suno usó técnicas de knowledge distillation (destilación de conocimiento) para entrenar v6. En ese esquema, un modelo "estudiante" aprende a imitar el comportamiento de un modelo "profesor" anterior. Si el profesor fue entrenado con música robada, sostiene la acusación, el estudiante hereda el problema: "aunque el modelo no haya sido entrenado directamente con las grabaciones de las demandantes, está informado por ellas y se beneficia de ellas", resume The Verge.

El expediente eleva ahora la cifra de grabaciones cuya infracción se alega a 60.202 —frente a las 560 del primer caso— y suma cargos por elusión de las medidas anti-descarga de YouTube, ya que Suno admitió en otra presentación judicial haber usado la herramienta YT-DLP para extraer audio. Según Music Business Worldwide, con los daños estatutarios máximos por obra en EE. UU. (USD 150.000 por infracción deliberada), la exposición teórica del caso ronda los USD 9.000 millones, a los que se sumarían unos USD 150 millones adicionales por la reclamación de circumvención de YouTube.

La defensa de Suno: licencias, "creaciones" y fair use

Suno respondió a través de un comunicado recogido por Music Business Worldwide, en el que califica las acusaciones de "fundamentalmente erróneas en los hechos y en el derecho" y defiende que v6 se entrenó con "contenido licenciado de nuestros socios, interacciones —incluyendo creaciones y señales de preferencia— de nuestra comunidad, y el aprendizaje acumulado de nuestro equipo".

Los acuerdos con Warner Music Group (firmado en noviembre de 2025, antesala del lanzamiento de v6), BMG (agosto de 2026) y Believe (anunciado el 8 de septiembre, un día antes del lanzamiento) serían, según Suno, la prueba de que la plataforma opera ahora dentro del mercado legítimo de licencias. En la práctica, esos acuerdos distribuyen a artistas y sellos una parte de los ingresos generados por los más de 2 millones de suscriptores de pago que Suno presume tener, según el memo interno que el CEO de Warner, Robert Kyncl, envió a su plantilla en septiembre de 2026 y al que tuvo acceso Billboard.

Sin embargo, la propia admisión de Suno sobre las "creaciones" de los usuarios abrió un flanco nuevo. Cuando Jack Brody, Chief Product Officer de Suno, presentó v6 el 9 de septiembre, dijo a MBW que el modelo había sido entrenado "enteramente desde cero, desde el primer momento" y negó que se hubieran usado audios subidos por los usuarios. Pero la declaración posterior de la empresa, ya en respuesta a la demanda, añadió las "creaciones" de los usuarios —es decir, los temas generados con modelos previos— al inventario de entrenamiento de v6. Esa categoría de datos, según la queja, son los outputs de modelos ya acusados de infringir derechos de autor, lo que convierte la licencia parcial de v6 en una fachada para la acusación.

Suno también sostiene, como ya hizo en su respuesta al primer caso, que su plataforma recurre al fair use: extrae "cualidades musicales" del catálogo para que el usuario "aprenda el lenguaje de la música", no para clonar artistas. La queja responde que, si eso fuera cierto, no habría necesidad de firmar acuerdos de licencia con Warner, BMG y Believe —hecho que, según las demandantes, demuestra que el mercado de licencias existe y que Suno lo evade cuando le conviene.

¿Qué significa esto para tu startup?

La pelea entre Suno y la industria musical dejó de ser un caso aislado sobre música para convertirse en el primer gran banco de pruebas de una teoría jurídica que puede aplicarse a cualquier modelo generativo entrenado con datos scrapeados sin permiso: si tu modelo base infringió, tus modelos derivados también —aunque los reentrenes, los filtres o les cambies el nombre. Un paper de enero de 2026 en arXiv ya proponía adaptar la doctrina del "fruto del árbol envenenado" a las cadenas recursivas de entrenamiento (lo que sus autores llaman el "AI-FOPT"); la demanda de Sony y UMG es, en la práctica, la primera vez que esa idea aterriza en un tribunal federal de EE. UU.

Dos acciones concretas que cualquier founder que trabaje con IA debería considerar:

• Auditar la procedencia de tus datos de entrenamiento antes de escalar. La denuncia de Sony y UMG cuestiona justamente el "linaje" del modelo: de dónde salió cada gramo de dato que tocó tu red neuronal. Si tu proveedor no puede demostrar licencia o consentimiento para uso en entrenamiento, estás acumulando pasivo legal que se transmite al modelo siguiente vía distillation, fine-tuning o LoRA. Un due diligence de datos al estilo Suno-Warner-Believe —opt-in, revenue share, trazabilidad— puede ser la diferencia entre operar y litigar.
• Rediseñar tus términos de servicio pensando en el modelo, no en el usuario. Suno tiene en sus TOS, desde enero de 2024, una licencia "perpetua e irrevocable" sobre cualquier contenido generado en la plataforma para "mejorar" los modelos que están detrás del servicio. Esa cláusula es la que las discográficas están usando para argumentar que los outputs de los usuarios son tan propiedad de Suno como para alimentar el siguiente modelo sin pedir permiso adicional. Si tu producto genera contenido con IA, revisa si tus TOS te dan ese derecho y si el usuario realmente lo entendería como "aceptable".

Para founders en LATAM y España, donde la excepción de text-and-data-mining de la directiva europea de copyright convive con legislaciones nacionales más estrictas y sin un equivalente claro del fair use estadounidense, el caso Suno es una señal clara: la ventana para construir productos de IA sobre datos scrapeados sin licencia se está cerrando, y los estándares que las majors musicales están fijando hoy serán los precedentes que se apliquen mañana al resto de la cadena generativa.

Conclusión

Suno se presentó el 9 de septiembre como el ejemplo de que la IA y la industria musical podían coexistir: modelo nuevo, licencias firmadas, disputas viejas cerradas. Tres semanas después, está de vuelta en los tribunales, esta vez con una teoría jurídica más ambiciosa: que ningún modelo derivado escapa de la mancha original. La resolución de esta demanda —y la manera en que los jueces traduzcan "model laundering" a derecho de autor— va a definir durante años qué puede y qué no puede hacer un modelo generativo entrenado con datos cuya licencia nunca se negoció. Para los founders que están construyendo sobre IA, la pregunta ya no es sólo de qué datos dispongo, sino de quién los contaminó primero.

Fuentes

• Sony and UMG are suing Suno again — The Verge
• Sony Music, Universal Music Group Sue Suno Over Label-Backed Model — Variety
• Suno confirms V6 model was trained on 'creations' from users — Music Business Worldwide
• UMG, Sony Music File Second Lawsuit Against Suno — Yahoo / The Hollywood Reporter
• Warner Music Group CEO Pens Memo About Suno Partnership — Billboard