> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.nexjournal.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Sony y Universal Music demandan a Suno por $9.000 millones al acusar a su modelo v6 de usar "conocimiento contaminado" - URL: https://www.nexjournal.com/sony-y-universal-music-demandan-a-suno-por-9-000-millones-al-acusar-a-su-modelo-v6-de-usar-conocimiento-contaminado/ - Published: 2026-09-26T19:40:51.000Z - Updated: 2026-09-26T19:40:50.000Z - Description: Las multinacionales discográficas argumentan que la nueva versión de la plataforma de IA generativa musical hereda la infracción de derechos de autor de sus modelos previos mediante un proceso de destilación de conocimiento. - Author: Jesús González - Tags: IA, SONY, Universal, Suno Las gigantes de la industria discográfica **Sony Music Entertainment** y **Universal Music Group** han presentado una segunda demanda conjunta contra la plataforma de inteligencia artificial generativa **Suno**. La acción legal se centra de forma específica en **v6**, el modelo más reciente lanzado por la startup tecnológica, el cual había sido promocionado comercialmente como una versión desarrollada desde cero a partir de música con licencias transparentes. Según documentos judiciales reportados por el medio especializado *The Verge*, los demandantes sostienen que v6 no constituye un desarrollo limpio, sino que fue entrenado mediante **destilación de conocimiento** (*knowledge distillation*). A través de esta técnica, un modelo de inteligencia artificial de nueva generación aprende directamente de los resultados y respuestas generados por sus predecesores en lugar de procesar conjuntos de datos primarios no estructurados. ## *La doctrina del "árbol envenenado" y la infracción de derechos* El argumento legal central de las discográficas establece que si los modelos fundacionales de Suno se entrenaron utilizando más de 60.000 grabaciones protegidas sin autorización —además de saltarse las protecciones de copia de plataformas como YouTube mediante *stream ripping*—, cualquier iteración posterior mantiene la infracción de origen: > "El modelo v6 no es un comienzo nuevo, es el fruto del mismo árbol envenenado." El litigio argumenta que el proceso de destilación transfiere la "contaminación" de los datos protegidos al nuevo software, invalidadando la premisa de que v6 opera exclusivamente con datos autorizados. Paralelamente, el caso aborda la viabilidad de la defensa basada en el **uso legítimo** (*fair use*). Sony y Universal afirman que las canciones generadas por la plataforma no constituyen obras transformadoras, clasificándolas legalmente como **"música imitativa generada por máquinas"** diseñada para competir directamente con el catálogo original. ## *División industrial y exposición financiera de 9.000 millones de dólares* La posición de las grandes discográficas frente a Suno se mantiene dividida tras el fracaso de las negociaciones de licenciamiento a comienzos de año: - **Empresas con acuerdo:** **Warner Music Group, BMG y Believe** han firmado alianzas de licencia con la plataforma, permitiendo el entrenamiento legal de modelos con sus catálogos. - **Demandantes activos:** **Sony Music y Universal Music** rechazaron las propuestas de acuerdo comercial, manteniendo activos dos procesos judiciales paralelos. Al calcular las indemnizaciones máximas permitidas por la legislación estadounidense sobre derechos de autor —fijadas en hasta **150.000 dólares por cada obra registrada**— combinadas con las sanciones por eludir protecciones técnicas de acceso, la exposición teórica total de Suno podría alcanzar los **9.000 millones de dólares**. Por su parte, portavoces de Suno han rechazado de forma categórica las demandas calificándolas de "fundamentalmente erróneas". La firma sostiene que v6 se entrenó únicamente mediante datos licenciados e interacciones directas con sus usuarios, defendiendo la legalidad de la arquitectura técnica de sus modelos. El fallo judicial sentará un precedente sobre si las empresas de inteligencia artificial pueden desligarse de pasivos legales lanzando iteraciones de modelos entrenados sobre sistemas previos.