From Creation to Compliance: An A-to-Z Guide to Copyright Issues in AI-Assisted Fashion Design

 

AI-Designed Clothes: So, Who's the Real Creator?

As generative AI continues to transform the fashion industry, complex copyright questions—particularly around the notion of authorship—are rapidly emerging. In this creative process, prompts play a pivotal role in shaping the human contribution, whether in visual design, music, audiovisual works, or even technical ideas and inventions. This shared reliance on human creative input suggests that a common legal framework may apply across these domains. In what follows, we explore the key legal boundaries and practical considerations that every designer and creator should understand.

Hey there! Have you seen the latest from New York Fashion Week? Brands like Collina Strada are making waves with unique prints and silhouettes created using generative AI. It’s official—AI is no longer just a novelty; it’s becoming a core part of the fashion industry. Students at FIT are using it to analyze trends, and one Hong Kong fashion show even produced over 80 AI-assisted garments.

AI is showing incredible potential in the early stages of brainstorming and concept development. But behind this dazzling technology lie some complex and sensitive legal questions. ‘Who actually owns the copyright to an AI-assisted design?’ and ‘What’s the risk of infringing on the countless existing designs the AI learned from?’ These are fundamental issues we’ll face across all creative fields. Today, we’re going to take a deep dive into this challenging but crucial topic, focusing on legal discussions in the EU and the UK. 😊

 

AI Meets Fashion Design: The Reality and Its Limits

The traditional fashion design process follows a long sequence: trend research, ideation, sketching, and prototyping. Generative AI has become a true ‘game-changer,’ especially in the initial brainstorming and concept development phases. It allows designers to dramatically save time and effort and find new inspiration when facing a creative block.

However, AI isn't a magic bullet. Studies have shown that while AI-generated sketches have high visual quality, they have significant limitations in originality and the ability to reflect a designer's detailed intent.

💡 An Interesting Paradox!
In one study, the ‘designer input and customization’ aspect of AI performance received the lowest scores. Yet, that’s precisely what designers value the most! This clearly shows that AI is unlikely to ever fully replace a designer's unique artistic sensibility.

 

The Core of Copyright: Was There a ‘Human Creative Choice’?

Let’s get to the most important question: who owns the copyright to an AI-assisted design? The fundamental principle of current law is ‘human-centric.’ This means works created solely by AI cannot receive copyright protection.

The issue arises when a human designer uses AI as a ‘tool.’ In the European Union (EU) and the UK, the standard of ‘Author’s Own Intellectual Creation (AOIC)’ is applied. The key here isn’t the aesthetic quality of the final product, but whether the designer made ‘free and creative choices’ that reflect their personality during the creation process.

A 3-Step Evaluation Process for Copyright

1. Prompt Curation: The prompt a designer inputs into the AI is itself a result of creative choices. A detailed prompt like, “a red, midi-length, sleeveless A-line dress with ruffle details on the shoulders,” reflects the designer's original thought process.
2. Output Selection and Modification: The designer’s ‘personal touch’ is added when they ‘select’ a specific design from numerous AI-generated outputs and ‘modify’ it to fit their vision.
3. Final Completion: The designer’s personality and creativity are fully expressed when they add final details to the selected AI output and bring it to life as a physical garment.

Ultimately, if a human designer's creative intervention can be sufficiently proven throughout these stages, there's a possibility for the AI-assisted design to be protected by copyright.

 

The Complex Dilemma of Third-Party Infringement

While securing copyright for your own design is crucial, the risk of unknowingly infringing on someone else’s copyright is an even bigger concern. Generative AI learns through a process called Text-and-Data Mining (TDM), which scrapes vast amounts of data from the internet. This training data can include copyrighted content, and the process itself can be considered an act of ‘reproduction.’

Copyright infringement is typically determined by three factors: the act of reproduction, a causal link, and substantial similarity. The key is whether “the reproduction of a ‘substantial part’ that constitutes the ‘author's own intellectual creation’” of the original work has occurred.

⚠️ Beware! AI’s ‘Overfitting’ and ‘Memorization’
When an AI model is excessively trained on certain data (overfitting), it may simply regurgitate something nearly identical to its training data instead of creating something new. For instance, there was a case where DALL-E produced strikingly similar images of a red dress—down to the length, neckline, and slit location—when given the same prompt. This is a serious red flag that could lead to unintentional copyright infringement.

To combat this risk, AI companies are implementing ‘AI output filtering technology’. Furthermore, with the EU’s new AI Act, which will require providers to disclose summaries of their training data, it will become easier to assess potential copyright infringement in the future.

 

Legal Defense Strategy: Claiming ‘Transformative Work’

Fortunately, there are ways to navigate these challenges. Even if an AI's initial output is similar to a copyrighted work, a designer can “create a new, non-infringing ‘derivative’ or ‘transformative’ work through sufficient modifications” that adds new meaning or message.

[Case Study] Spain’s ‘Vegap v Mango’ Case

In this case, a court ruled that transforming a copyrighted painting into a digital fashion item was not infringement. It determined the new piece was “‘transformative’ and non-infringing because it provided a new expression, meaning, message, or expanded utility.”

This is an important precedent, showing that designs based on AI-generated content can be considered independent works if they are sufficiently differentiated through the designer's creative intervention.

Therefore, designers using AI should be sure to follow these practical steps:

📌 Legal Safeguards for Designers in the AI Era

1. Systematically Document Your Creative Process: It’s crucial that “the designer's personality and creative freedom are present and documented.” This record of your prompts and modifications is your strongest evidence in a legal dispute.
2. Use Safe Tools: Remember that copyright exceptions may apply when using AI tools for “non-commercial or private research purposes,” and choose AI tools with clear licensing.
3. Maximize Your Creative Contribution: Use AI outputs as a ‘first draft’ and focus on transforming them into something truly your own, “differentiated enough that the ‘substantial part’ of the original work is no longer recognizable in the new piece.”

💡

AI Fashion Copyright: Key Takeaways

The Author: Only a ‘human’ can be an author. AI is just a tool.

Protection Standard: The key test is whether it’s a human’s ‘Own Intellectual Creation (AOIC)’.

Core Strategy:

‘Transform’ the AI output and ‘Document’ your entire creative process!

Future Value: True value comes from the human's unique perspective, experience, and sensibility in using AI.

Create smarter by understanding the boundaries of copyright in the AI era!

Frequently Asked Questions

Q: Is it copyright infringement to ask an AI to design in the style of a specific designer?

A: No. As a general rule, “the mere reproduction of a ‘style’ does not constitute copyright infringement.” However, if you ask it to replicate the unique ‘expressive elements’ of a specific design (e.g., “a small design element with originality”) and the output does so, it could be considered infringement.

Q: Can I claim copyright if I just slightly modify an AI-generated design?

A: The definition of ‘slightly’ is key here. A simple color change or minor detail adjustment may not be enough. To claim your copyright, there needs to be a ‘transformative use’ that is evaluated by the “‘sufficiency’ of the creative choices,” making it substantially different from the original.

Q: What is the controversial ‘Recognizability’ test?

A: It’s a strict new test proposed by an Advocate General at the Court of Justice of the EU. It suggests that if the creative elements of the original work are “‘recognizable’ in the final product, it constitutes infringement.” It has been criticized in the fashion industry for potentially “stifling innovation and creativity,” and has not yet been formally adopted.

Q: How can I know if an AI’s training data includes copyrighted works?

A: While this used to be difficult, regulations like the EU’s AI Act are changing things. The Act will require AI providers to release a ‘sufficiently detailed summary’ of the content used for training. This will bring much-needed transparency and make it easier for users to assess risks.

Conclusion: The Future of Creativity and the Human Role

The copyright debate around AI-assisted fashion design reminds us of a crucial truth: no matter how advanced technology gets, the core of creation remains a uniquely human domain. AI is a powerful tool, but how that tool is used and in which direction it’s guided ultimately depends on the creative choices of a human designer.

In the new paradigm of human-AI collaboration, true value will come from human emotion, experience, and a unique perspective on the world. Amid the infinite possibilities that AI offers, it is still the human touch that elevates an output into a meaningful creation. If you have any more questions, feel free to leave a comment below!

※ Notice ※
This article is primarily based on the paper titled “Generative AI in fashion design creation: a copyright analysis of AI-assisted designs” (Lapatoura et al.), published in the Journal of Intellectual Property Law & Practice.
And this blog post is for general informational purposes only and cannot substitute for legal advice on specific matters. Please be sure to consult with a professional regarding individual legal issues.

창작에서 규범까지: AI 보조 패션 디자인에서의 저작권 쟁점 A to Z 가이드

 

AI가 디자인한 옷, 과연 누구의 창작물일까요?

생성형 AI가 패션 산업을 빠르게 변화시키면서, 특히 ‘창작의 주체’ 개념을 둘러싼 복잡한 저작권 문제가 부상하고 있습니다. 이 창작 과정에서 프롬프트는 시각 디자인, 음악, 영상, 나아가 기술적 아이디어나 발명에 이르기까지 인간의 창의적 기여를 형성하는 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 분야 전반에 걸쳐 인간의 창작성을 기준으로 한 공통된 법적 틀이 적용될 수 있는 이유도 여기에 있습니다. 이번 글에서는 디자이너와 창작자가 반드시 알아야 할 핵심 법적 경계와 실무적 고려사항을 구체적으로 살펴보겠습니다.

안녕하세요! 최근 뉴욕 패션위크에서 ‘콜리나 스트라다’ 같은 브랜드가 생성형 AI로 만든 독특한 프린트와 실루엣을 선보인 것, 보셨나요? 이제 AI는 패션계에 새로운 바람을 넘어 혁신의 중심으로 자리 잡고 있습니다. FIT 같은 패션 스쿨 학생들은 AI로 트렌드를 분석하고, 홍콩 패션쇼에서는 AI의 도움으로 80벌이 넘는 의상을 제작하기도 했죠.

이처럼 AI는 아이디어 구상과 콘셉트 개발 단계에서 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 하지만 이 눈부신 기술 발전의 그림자 속에는 아주 복잡하고 민감한 법적 질문들이 도사리고 있어요. ‘AI가 참여한 창작물의 저작권은 대체 누구의 것인가?’, ‘AI가 학습한 수많은 기존 디자인을 침해할 위험은 없을까?’ 하는 근본적인 문제들이죠. 오늘은 이 무겁지만 반드시 짚고 넘어가야 할 주제를 유럽연합과 영국의 법적 논의를 중심으로 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 😊

 

AI와 패션 디자인의 만남: 현실과 한계

전통적인 패션 디자인 과정은 트렌드 조사, 아이디어 구상, 스케치, 프로토타입 제작이라는 긴 순서를 따릅니다. 생성형 AI는 특히 초기 브레인스토밍과 콘셉트 개발 단계에서 그야말로 ‘게임 체인저’가 되고 있습니다. 디자이너들은 AI를 통해 시간과 노력을 획기적으로 단축하고, 창작의 벽에 부딪혔을 때 새로운 영감을 얻기도 합니다.

하지만 AI가 만능 해결사는 아닙니다. 연구에 따르면 AI가 생성한 스케치는 시각적 완성도는 높지만, 독창성이나 디자이너의 세밀한 의도를 반영하는 맞춤 설정 능력에서는 상당한 한계를 보였습니다.

💡 흥미로운 역설!
한 연구에서 AI 성능 평가 항목 중 ‘디자이너 입력 및 맞춤 설정’ 부분이 가장 낮은 점수를 받았다고 해요. 그런데 정작 디자이너들은 바로 그 부분을 가장 중요하게 여긴다는 사실! 이는 결국 AI가 디자이너 고유의 섬세한 비전이나 예술적 감성을 완전히 대체하기는 어렵다는 것을 명확히 보여줍니다.

 

저작권의 핵심: ‘인간의 창의적 선택’이 있었는가?

가장 중요한 질문으로 들어가 보죠. AI 보조 디자인의 저작권은 누구에게 있을까요? 현행법의 대원칙은 ‘인간 중심’입니다. 즉, AI 단독으로 만든 창작물은 저작권 보호를 받을 수 없습니다.

문제는 인간 디자이너가 AI를 ‘도구’로 활용했을 때입니다. 유럽연합(EU)과 영국에서는 ‘저자의 독자적인 지적 창작물(Author’s Own Intellectual Creation, AOIC)’이라는 기준을 적용합니다. 이는 결과물의 아름다움이 아니라, 창작 과정에서 디자이너가 자신의 개성을 드러내는 ‘자유롭고 창의적인 선택’을 했는지 여부를 따지는 것입니다.

저작권 판단을 위한 3단계 평가 과정

1. 프롬프트 큐레이션: 디자이너가 AI에 입력하는 프롬프트 자체가 창의적 선택의 결과물입니다. “빨간색, 미디 길이, 소매 없는 A라인 드레스, 어깨에 러플 장식”처럼 구체적이고 상세한 프롬프트는 디자이너의 독창적 사고를 반영합니다.
2. 결과물 선별 및 수정: AI가 생성한 수많은 결과물 중 특정 디자인을 ‘선택’하고, 자신의 비전에 맞게 ‘수정’하는 과정에서 디자이너의 ‘개인적인 손길(personal touch)’이 더해집니다.
3. 최종 완성: 선택된 AI 결과물을 바탕으로 최종 디테일을 추가하고 실제 의류로 완성하는 과정에서 디자이너의 개성과 창의성이 종합적으로 발현됩니다.

결국 이 모든 과정에서 인간 디자이너의 창의적 개입이 충분히 입증된다면, AI 보조 디자인도 저작권 보호를 받을 가능성이 열리는 것입니다.

 

제3자 저작권 침해라는 복잡한 딜레마

내 디자인의 저작권을 인정받는 것도 중요하지만, 나도 모르게 다른 사람의 저작권을 침해할 위험은 더 큰 문제입니다. 생성형 AI는 텍스트 및 데이터 마이닝(Text-and-Data Mining, TDM) 기술을 통해 인터넷의 방대한 데이터를 학습하는데, 이 과정에서 저작권이 있는 콘텐츠가 무단으로 ‘복제’될 수 있기 때문입니다.

저작권 침해는 보통 ‘복제 행위’, ‘인과 관계’, ‘실질적 유사성’ 세 가지를 따져 판단합니다. 특히 원본 저작물의 “‘저자의 독자적인 지적 창작물’을 구성하는 ‘실질적인 부분’이 복제”되었는지가 핵심입니다.

⚠️ 주의! AI의 ‘과적합’과 ‘기억’ 현상
AI 모델이 특정 데이터를 과도하게 학습하면(과적합), 새로운 창작 대신 학습 데이터와 거의 똑같은 결과물을 뱉어낼 수 있습니다. 실제로 DALL-E에게 동일한 프롬프트를 입력했을 때, 드레스 길이, 네크라인, 슬릿 위치까지 놀랍도록 유사한 이미지가 생성된 사례가 있었습니다. 이는 의도치 않은 저작권 침해로 이어질 수 있는 심각한 위험 신호입니다.

이러한 위험 때문에 AI 기업들은 침해 가능성이 있는 결과물을 걸러내는 ‘AI 출력 필터링 기술’을 도입하고 있으며, 앞으로 EU의 AI 법(AI Act)에 따라 학습 데이터 요약을 공개할 의무가 생기면 저작권 침해 판단이 더 용이해질 전망입니다.

 

법적 방어 전략: ‘변형적 작품’으로 인정받기

다행히 해결책이 없는 것은 아닙니다. 설령 AI의 초기 결과물이 다른 저작물과 유사하더라도, 인간 디자이너가 그 위에 “충분한 수정을 가하면 새로운 비침해적인 ‘파생’ 또는 ‘변형적(transformative)’ 작품”이 될 수 있습니다.

[사례] 스페인 법원의 ‘Vegap v Mango’ 사건

이 사건에서 법원은 저작권이 있는 그림을 디지털 패션 아이템으로 변형한 작품에 대해, 단순히 이미지를 옮긴 것이 아니라 “새로운 표현, 의미, 메시지를 제공하거나 유용성을 확장하여 ‘변형적’이며 비침해적”이라고 판단했습니다.

이는 AI 생성 결과물을 기반으로 한 디자인이라도 디자이너의 창의적 개입을 통해 충분히 차별화된다면 독립적인 저작물로 인정받을 수 있음을 보여주는 중요한 선례입니다.

따라서 디자이너는 AI를 활용할 때 다음과 같은 실무적 대응 방안을 반드시 숙지해야 합니다.

📌 AI 시대 디자이너를 위한 법적 안전장치

1. 창작 과정의 체계적 문서화: 프롬프트 설계부터 최종 수정까지, “디자이너의 개성과 창의적 자유가 존재하고 문서화”되는 것이 중요합니다. 이것이 법적 분쟁 시 가장 강력한 증거가 됩니다.
2. 안전한 도구 활용: “비상업적 연구 또는 사적 연구 목적”으로 AI를 실험하는 경우 저작권 예외가 허용될 수 있음을 기억하고, 라이선스가 명확한 AI 도구를 선택하세요.
3. 창의적 기여도 극대화: AI 결과물을 ‘초안’으로 삼고, 원본의 “‘실질적인 부분’을 새로운 작품에서 찾아볼 수 없을 정도로 충분히 차별화”하여 자신만의 작품으로 재창조하는 데 집중하세요.

💡

AI 패션 저작권 핵심 요약

저작권 주체: 오직 ‘인간’만이 저작자가 될 수 있습니다. AI는 도구일 뿐입니다.

보호 기준: 인간의 ‘독자적 지적 창작(AOIC)’이 있었는지가 핵심 판단 기준입니다.

핵심 전략:

AI 결과물을 ‘변형(Transform)’하고 모든 창작 과정을 ‘기록’하세요!

미래 가치: 진정한 가치는 AI를 활용하는 인간의 감성, 경험, 독특한 관점에서 나옵니다.

AI 시대, 저작권의 경계를 이해하고 더 스마트하게 창작하세요!

자주 묻는 질문

Q: AI에게 특정 디자이너 스타일로 디자인해달라고 요청하는 것은 저작권 침해인가요?

A: 아닙니다. “‘스타일’의 복제만으로는 저작권 침해가 성립되지 않습니다.” 하지만 특정 디자인의 독창적인 ‘표현 요소’(예: “독창성이 있는 작은 디자인 요소”)를 그대로 따라 하도록 요청하고 결과물이 그렇게 나온다면 침해의 소지가 있습니다.

Q: AI가 만든 디자인을 제가 조금만 수정해서 사용해도 저작권을 주장할 수 있나요?

A: ‘조금’의 기준이 중요합니다. 단순한 색상 변경이나 미미한 디테일 수정만으로는 부족할 수 있습니다. “창의적 선택의 ‘충분성’”을 평가하며, 원본과 실질적으로 구별될 만큼의 ‘변형적 사용’이 이루어져야 자신의 저작권을 주장하기 유리합니다.

Q: 논란이 되는 ‘인지 가능성(Recognizability)’ 테스트란 무엇인가요?

A: 유럽사법재판소의 한 법무관이 제안한 새로운 기준으로, 최종 결과물에서 복제된 원본의 창의적 요소가 “‘인지 가능’하면 침해가 성립”된다는 다소 엄격한 기준입니다. 패션 산업계에서는 “혁신과 창의성을 저해할 수 있다”는 비판을 받고 있어 아직 공식 채택되지는 않았습니다.

Q: AI가 학습한 데이터에 저작물이 있는지 제가 어떻게 알 수 있나요?

A: 과거에는 알기 어려웠지만, EU의 AI 법(AI Act)에 따라 AI 제공자는 훈련에 사용된 콘텐츠에 대한 ‘충분히 상세한 요약’을 공개할 의무가 생겼습니다. 앞으로는 투명성이 더 높아져 사용자가 이 부분을 판단하기 더 쉬워질 전망입니다.

결론: 창작의 미래와 인간의 역할

AI 보조 패션 디자인의 저작권 쟁점은 우리에게 중요한 사실을 일깨워줍니다. 기술이 아무리 발전해도 창작의 핵심은 여전히 인간의 고유한 영역이라는 점입니다. AI는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어떻게 사용하고 어떤 방향으로 이끌지는 결국 인간 디자이너의 창의적 선택에 달려 있습니다.

궁극적으로 AI와 인간이 협력하는 새로운 창작 패러다임에서 진정한 가치는 인간의 감성, 경험, 그리고 세상을 바라보는 독특한 관점에서 나올 것입니다. AI가 제공하는 무한한 가능성 속에서도, 그것을 의미 있는 창작물로 승화시키는 것은 여전히 우리 인간만이 할 수 있는 고유한 역할입니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 물어봐주세요!

※ 고지 (Notice) ※
본 글은 Journal of Intellectual Property Law & Practice 게재 논문 "Generative AI in fashion design creation: a copyright analysis of AI-assisted designs"(Lapatoura et al.)를 주요 참고자료로 하여 작성되었습니다.
또한 본 글은 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다.

The JSR Takeover and the New Era of Tech Nationalism: A Photoresist Deep Dive

 

How did the liquid in this tiny bottle become the key to semiconductor dominance? We take a deep dive into the unsung hero of chip manufacturing, ‘photoresist,’ and uncover the secrets of how Japanese companies captured 90% of the global market—from its origins to its geopolitical significance.

Hey everyone! Today, we’re talking about a chemical that’s absolutely essential for making semiconductors, but its name might be a little unfamiliar: ‘photoresist.’ Ever heard of it? It’s a fascinating topic because Japanese companies control nearly 90% of this market. That’s almost a complete monopoly.

So today, we’re going to dig deep into how photoresist technology evolved and how Japanese firms reached their current position, exploring everything from the history and strategy to the geopolitical context. I’ll break it all down so you can grasp this complex story quickly and thoroughly! 😊

 

So, What Exactly Is Photoresist? 🤔

Simply put, it’s a light-sensitive liquid used to etch microscopic circuit patterns onto a semiconductor wafer. It reacts to light, much like the film used in photography. Without it, even the most expensive, state-of-the-art lithography equipment would be nothing more than a giant paperweight. Think of it this way: no matter how great your printer is, it’s useless without ink. Photoresist acts as that crucial ink or the stencil for creating the patterns.

The name itself is a hint: ‘Photo’ means light, and ‘resist’ means to withstand. In other words, it’s a material that ‘resists’ certain processes after being exposed to light. The entire process of drawing circuits on a wafer using this principle is called ‘photolithography’.

The 5 Steps of Photolithography at a Glance

1. Coating: A thin, uniform layer of liquid photoresist is applied to the wafer. (Spin-coating)
2. Exposure: A mask with the circuit blueprint is placed over the wafer, which is then exposed to ultraviolet (UV) light.
3. Development: A developer solution selectively dissolves either the exposed or unexposed parts of the photoresist to create the pattern.
4. Etching: The remaining photoresist acts as a protective barrier while the underlying layer is carved away.
5. Stripping: Finally, the remaining photoresist is removed, leaving the finished circuit pattern.

Photoresists come in two types: ‘positive-tone,’ which dissolves when exposed to light, and ‘negative-tone,’ which hardens. While negative-tone was developed first, it had an issue where it would slightly swell during the hardening process, which reduced precision in ultra-fine circuits. In contrast, positive-tone resists don't have this problem, allowing for much more precise patterns. That’s why almost all modern processes use positive-tone photoresists.

 

From Asphalt to Advanced Materials: The History of Photoresist 📜

Amazingly, the origins of this technology date back to the 1820s in France. An inventor named Nicéphore Niépce used a substance similar to asphalt, ‘Bitumen of Judea,’ which hardens when exposed to light, to create the world’s first photograph. This technique was adapted for semiconductors in the 1950s, thanks to a suggestion by William Shockley at Bell Labs, the inventor of the transistor.

Early photographic materials couldn’t withstand the harsh chemicals (like hydrofluoric acid) used in chip manufacturing. So, Kodak, famous for its camera film, stepped in to develop ‘KPR,’ a chemically resistant negative resist, and later ‘KTFR,’ which had better adhesion. KTFR became the industry standard for over 15 years.

💡 TOK’s Game-Changing Move: The Story of OPR-800
But the real breakthrough was the arrival of positive-tone resist. The key was the ‘DNQ-Novolac’ system, originating from German blueprinting technology, which made much finer circuits possible. This tech spread to the US semiconductor industry, supposedly because a German company's American subsidiary was coincidentally located in the same New Jersey town as Bell Labs, leading to US and European firms dominating the market in the 1970s.

TOK moved incredibly fast. In 1979, it launched its decisive product: ‘OPR-800.’ While its performance was excellent, its true secret to success was its competitive price and the fact that it left less residue on wafers after use. This was a perfect match for the needs of Japan’s booming DRAM companies. They adopted OPR-800 en masse, allowing TOK to capture over 80% of the Japanese market. In a way, OPR-800 was the unsung hero behind Japan’s 1980s DRAM miracle.

 

The Rise of JSR and the Next Tech Leap 🚀

While TOK dominated the market, another powerhouse quietly emerged: JSR. Originally a government-backed company making synthetic rubber for tires, JSR pivoted to electronic materials after the oil shock created a crisis. But JSR’s strategy was different.

JSR's Secret Sauce: Open Innovation and Global Strategy

The 1990s shift to DUV was a game-changer, and the solution was IBM’s ‘Chemically Amplified Resist (CAR).’ However, the technology was too sensitive for easy commercialization. Instead of hoarding it, IBM chose ‘open innovation,’ seeking collaboration with firms like JSR and TOK.

For JSR, this was a golden opportunity. At a time when Japan's semiconductor industry was slowing down, JSR used the partnership with IBM as a springboard to get ahead in the race to commercialize ArF photoresist. Building on this collaboration, JSR expanded its portfolio all the way to EUV and secured top-tier overseas clients like Samsung and Intel. By the early 2000s, it had become a true global player, with 70% of its revenue coming from international sales. Boldly leveraging technological partnership to conquer the global market was the core of JSR’s success story.

 

Photoresist at the Center of Geopolitics: The 2019 Japan-Korea Trade Dispute 🌐

The strategic importance of photoresist was thrust onto the world stage during the July 2019 trade dispute between Japan and South Korea. Let’s take a closer, neutral look at what happened.

The Dispute and the Stated Positions

• Japan's Action: In July 2019, the Japanese government tightened export procedures for three materials to South Korea: EUV photoresist, high-purity hydrogen fluoride (HF), and fluorinated polyimides (PI).
• Japan's Official Stance: The stated reason was national security, citing concerns that these strategic materials could be diverted for military use and that South Korea's export control systems were inadequate.
• South Korea's Official Stance: It strongly protested the move, framing it as ‘economic retaliation’ for a 2018 South Korean Supreme Court ruling regarding compensation for wartime forced laborers.

So, what was the actual impact on the semiconductor industry? Ultimately, the feared worst-case scenario of a ‘production line shutdown’ never happened.

💡 Why the Impact Was Limited
The regulations were narrowly focused on EUV photoresist, a cutting-edge technology at the time. Both Samsung and SK Hynix were still in the early stages of adopting EUV, so they didn't require large volumes for mass production immediately. Furthermore, suppliers like JSR had alternative supply routes through joint ventures, such as with IMEC in Belgium, preventing a complete supply chain collapse. The restrictions were eventually lifted in 2023 as relations between the two countries improved.

 

How Does Japan Dominate the Market? 🇯🇵

The dispute is over, but a fundamental question remains: even in the EUV era, how does Japan maintain its absolute leadership in photoresist? The secret isn’t just one thing but a combination of five powerful factors.

Japan's 5 Keys to Photoresist Success
1. Manufacturing Clusters	Key players like TOK and JSR are geographically concentrated, creating a hotbed of innovation through the exchange of talent, tech, and information. This environment of competition and cooperation accelerates development.
2. Open Innovation	They masterfully adopted external technologies, like IBM's CAR, and evolved from being mere adopters to indispensable co-development partners, fully internalizing the tech.
3. Customer Co-Development	Advanced photoresists are not off-the-shelf products. They are custom-tailored solutions developed jointly with clients like Samsung and TSMC, creating a powerful barrier to entry due to massive switching costs.
4. Long-Term Relationships	A business culture that prioritizes long-term trust and sustainable partnerships over short-term profits has built incredible stability and customer loyalty.
5. Extreme Quality Control	The purity required is astounding—akin to allowing only one drop of impurity in two Olympic-sized swimming pools. This level of quality, built on decades of know-how, is nearly impossible to replicate quickly.

Heads Up! The Market Paradox: Small but Critical
Despite its strategic importance, the photoresist market is tiny compared to the overall semiconductor industry (around $2 billion), and profit margins are not high (JSR ~3.8%, TOK ~7.8%). This creates a ‘high-risk, low-return’ structure, making it vulnerable to outside acquisition attempts. A former JSR chairman once joked that it was ‘smaller than the ramen market in Japan.’

 

A National Asset: The Meaning of the JSR Takeover 🏢

This structural vulnerability eventually became a reality. After a failed acquisition attempt of JSR by Germany’s Merck in 2022 and continued pressure from activist funds, the Japanese government made an unprecedented move in 2023.

A government-backed fund (JIC) invested approximately $6 billion to acquire JSR, a healthy, profitable private company, and take it private. This was not a bailout; it was a clear declaration that Japan considers photoresist technology a core national asset essential for economic security and sovereignty, and that it would shield it from foreign threats.

💡

The Photoresist Story: Key Takeaways

Photographic Origins: It evolved from 19th-century asphalt photography into a critical semiconductor material.

Japan's Winning Strategy: Dominance came not just from tech, but from clusters, open innovation, and deep customer integration.

An Industrial Paradox:

‘Low Profit + High Barrier’ created a vulnerability despite its strategic importance.

The Era of Tech Nationalism: The Japanese government's takeover of JSR proves this liquid is now a national strategic asset.

The liquid in this small bottle is shaping global semiconductor geopolitics.

 

Frequently Asked Questions ❓

Q: How does talent exchange specifically work in Japan's photoresist cluster?

Talent exchange in Japan's photoresist industry is centered around building an ‘Open Innovation Ecosystem.’ Its key feature is the active use of global hubs rather than being confined to a specific region.

1. Global Collaboration at Albany NanoTech Complex: Scientists and engineers from Rapidus collaborate on next-gen technology with global firms like IBM, Samsung Electronics, JSR, and universities at the Albany NanoTech Complex in New York.

2. Rapidus-IBM Partnership: Rapidus is sending over 100 engineers to IBM's facilities to master Gate-All-Around (GAA) technology, crucial for the 2nm process, while also actively recruiting veteran semiconductor engineers within Japan.

3. Research Collaboration with IMEC in Belgium: They leverage international open innovation research hubs by collaborating with world-renowned semiconductor research center IMEC in Belgium.

Q: Are there successful B2B co-development cases in Korea's semiconductor materials sector?

Yes, the most prominent success story is the co-development of EUV photoresist between Dongjin Semichem and Samsung Electronics.

1. Domestic Success: They succeeded in developing EUV photoresist, one of the three items restricted by Japan in 2019, marking a major milestone in technological self-sufficiency.

2. Rapid Implementation: Samsung applied Dongjin Semichem's EUV PR to its mass production lines less than a year after it passed reliability tests, showcasing the success of their close collaboration.

3. Infrastructure and Global Collaboration: Dongjin Semichem made bold investments in its own lithography equipment and forged a partnership with IMEC in Belgium. Building on this, it has become the world's No. 1 supplier of PR for 3D NAND flash, with over 35% market share.

Q: How can Japan's open innovation model be adapted to the Korean context?

[Features of Japan's Open Innovation Model]

1. Consortium-Based Collaboration: ‘Rapidus,’ established in August 2022 with backing from eight major corporations including Toyota and Sony, aims to develop 2nm process technology by 2027, serving as a prime example of a national-level collaborative model.

2. Public-Private Partnership: Since 2021, the Japanese government has used large-scale subsidies to attract global giants like TSMC and Micron while also supporting domestic firms like Kioxia, rapidly restoring its domestic production base.

[Application for Korea]

1. National Strategic Approach: Korea must also recognize the semiconductor industry as a ‘survival strategy’ essential for economic security and move beyond short-term tax credits to establish a robust, long-term financial support system including subsidies, loans, and infrastructure.

2. Fostering Open Innovation: To truly succeed in domesticating materials and equipment, it's crucial to strengthen the quality of private-sector companies to a level that surpasses foreign leaders. This should be an opportunity to advance technological capabilities through open innovation, independent of external policies.

3. A Korean-Style CREATE Model: A six-point CREATE policy is proposed to make Korea a leader in open innovation where the creativity of startups and the global competitiveness of large corporations create synergy. This includes expanding funding for Proof-of-Concept (PoC) and matching funds, and increasing deal-sourcing opportunities.

And that’s a wrap! The story of how the liquid in a tiny bottle is shaping global geopolitics is pretty incredible, isn’t it? It will be fascinating to see how other small but strategically vital industries evolve in the future. If you have any more questions, feel free to ask in the comments! 😊

반도체 패권의 열쇠, 포토레지스트: 일본은 어떻게 세계 1위가 되었나?

 

이 작은 병 속 액체가 어떻게 반도체 패권의 열쇠가 됐을까요? 반도체 공정의 숨은 주역, ‘포토레지스트’. 일본 기업들이 세계 시장의 90%를 장악하게 된 비밀을 그 시작부터 최신 기술, 그리고 지정학적 맥락까지 깊이 파헤쳐 봅니다.

안녕하세요! 오늘은 반도체 만드는 데 꼭 필요한데 이름은 좀 낯선, 그런 화학 물질에 대한 이야기예요. 바로 ‘포토레지스트’인데요. 혹시 들어보셨나요? 이게 정말 흥미로운 주제인 게, 일본 기업들이 이 시장의 거의 90%를 장악하고 있다는 사실이에요. 거의 독점이죠.

그래서 오늘, 이 포토레지스트 기술이 어떻게 발전해 왔고, 일본 기업들이 어떻게 지금의 위치까지 오게 됐는지, 그 역사부터 전략, 지정학적 맥락까지 깊이 파고들어 핵심을 보려고 해요. 이 복잡한 이야기를 빠르면서도 깊이 있게 이해하실 수 있도록 도와드릴게요! 😊

 

포토레지스트, 대체 정체가 뭔가요? 🤔

쉽게 말하면, 반도체 웨이퍼 위에 아주 미세한 회로 패턴을 새길 때 쓰는 ‘감광액’ 같은 거예요. 사진 현상할 때 쓰는 필름처럼 빛에 반응하는 거죠. 이게 없으면 수천억 원짜리 최첨단 노광 장비도 그냥 고철 덩어리에 불과하다고 해요. 뭐랄까, 아무리 좋은 프린터가 있어도 잉크가 없으면 못 쓰는 거랑 똑같아요. 이 포토레지스트가 바로 그 잉크나 패턴을 찍는 틀 역할을 하는 겁니다.

이름부터가 힌트인데요, ‘포토(Photo)’는 빛, ‘레지스트(Resist)’는 저항한다는 뜻이에요. 즉, ‘빛에 반응해서 (특정 공정에) 저항하는 물질’이라는 의미죠. 이 원리를 이용해 웨이퍼 위에 회로를 그리는 과정을 ‘포토공정’ 또는 ‘리소그래피’라고 부릅니다.

간단히 보는 포토 공정 5단계

1. 도포(Coating): 액체 상태의 포토레지스트를 웨이퍼 위에 얇고 균일하게 발라줍니다. (스핀 코팅)
2. 노광(Exposure): 회로도가 그려진 마스크를 대고 자외선(UV) 빛을 쪼여줍니다.
3. 현상(Development): 현상액으로 빛을 받은 부분 또는 받지 않은 부분을 선택적으로 녹여내 패턴을 만듭니다.
4. 식각(Etching): 남은 포토레지스트를 보호막 삼아 아래층 막을 깎아냅니다.
5. 박리(Stripping): 마지막으로 임무를 다한 포토레지스트를 제거하면 회로 패턴이 완성됩니다.

포토레지스트는 빛을 받았을 때 녹는 ‘포지티브(Positive) 타입’과, 반대로 단단하게 굳는 ‘네거티브(Negative) 타입’으로 나뉘어요. 초기에는 네거티브 타입이 먼저 개발되었지만, 빛을 받아 굳는 과정에서 미세하게 부풀어 오르는 현상이 있었어요. 이게 초미세 공정에서는 정밀도를 떨어뜨리는 원인이 됐죠. 반면에 포지티브 타입은 그런 문제가 적어 훨씬 더 정밀한 패턴을 만들 수 있기 때문에 요즘은 거의 다 포지티브 타입을 사용한답니다.

 

아스팔트에서 최첨단 소재까지: 포토레지스트의 역사 📜

정말 놀랍게도, 이 기술의 시작은 1820년대 프랑스에서 시작됐어요. 발명가 니세포르 니엡스가 아스팔트와 비슷한 ‘유대 비투맨’이라는 물질이 빛을 받으면 굳는 성질을 이용해 세계 최초의 사진을 만든 것이 시초였죠. 이 기술이 반도체에 적용된 건 1950년대, 트랜지스터를 발명한 벨 연구소의 윌리엄 쇼클리의 제안 덕분이었습니다.

처음에는 사진용 감광재를 썼지만, 반도체 공정의 독한 화학물질(불산 등)을 견디지 못했어요. 그래서 카메라 필름으로 유명한 코닥(Kodak)이 나서서 내화학성이 강한 네거티브 레지스트 ‘KPR’과 접착력을 높인 ‘KTFR’을 개발했고, 이 KTFR이 15년 넘게 업계 표준으로 자리 잡았죠.

💡 TOK의 결정적 한 방: OPR-800의 성공 비화
하지만 진짜 판도를 바꾼 건 포지티브 레지스트의 등장이었습니다. 독일의 청사진 기술에서 유래한 ‘DNQ-Novolac’ 시스템 덕분에 훨씬 정밀한 회로를 그릴 수 있게 된 것이죠. 이 기술은 벨 연구소와 같은 동네에 있던 독일 회사의 미국 자회사를 통해 미국 반도체 업계에 전파되었고, 1970년대에는 미국/유럽 기업들이 시장을 주도했습니다.

이때 TOK는 매우 발 빠르게 움직였습니다. 1979년, 결정적인 제품인 ‘OPR-800’을 출시합니다. 성능도 뛰어났지만, 진짜 성공 비결은 가격 경쟁력과 사용 후 웨이퍼에 잔류물이 적다는 장점이었습니다. 이는 당시 폭발적으로 성장하던 일본 DRAM 회사들의 요구에 완벽하게 부합했고, 그 결과 TOK는 일본 시장의 80% 이상을 장악하며 거인으로 성장합니다. 1980년대 일본 DRAM 신화의 밑바탕에는 바로 이 OPR-800이 있었던 셈이죠.

 

또 다른 강자, JSR의 등장과 기술 혁신 🚀

TOK가 시장을 주도하던 때, 또 다른 강자가 조용히 등장합니다. 바로 ‘JSR’이에요. 원래 타이어용 합성고무를 만들던 정부 주도 기업이었는데, 오일 쇼크로 위기를 맞자 전자재료로 눈을 돌린 거죠. JSR의 성공 전략은 달랐습니다.

JSR의 성공 비결: 오픈 이노베이션과 글로벌 전략

1990년대, DUV 시대로의 전환과 함께 IBM이 개발한 ‘화학 증폭형 레지스트(CAR)’는 게임 체인저였습니다. 하지만 이 기술은 너무 예민해서 상용화가 어려웠고, IBM은 기술을 독점하는 대신 ‘오픈 이노베이션’을 선택, JSR, TOK 등과 협력을 모색합니다.

JSR에게 이것은 결정적 기회였습니다. 일본 반도체 산업이 주춤하던 시기, JSR은 IBM과의 기술 협력을 통해 ArF 포토레지스트 상용화 경쟁에서 앞서 나갈 발판을 마련했습니다. 이 협력을 기반으로 JSR은 포트폴리오를 EUV까지 확장했고, 삼성전자, 인텔 등 해외 선도 기업들을 고객으로 확보하며 급성장했습니다. 그 결과 2000년대 초반에는 해외 매출 비중이 70%에 이를 정도로 완벽한 글로벌 플레이어로 자리 잡았습니다. 기술 협력을 발판 삼아 과감하게 글로벌 시장을 공략한 것이 JSR 성공 스토리의 핵심이었죠.

 

지정학의 중심에 선 포토레지스트: 2019년 한일 무역 분쟁 🌐

포토레지스트의 전략적 중요성이 전 세계에 각인된 사건이 있었죠. 바로 2019년 7월에 시작된 한일 무역 분쟁입니다. 당시 상황을 중립적인 시각에서 다시 한번 자세히 짚어보겠습니다.

사태의 발단과 양측의 입장

• 일본의 조치: 2019년 7월, 일본 정부는 EUV용 포토레지스트, 고순도 불화수소(HF), 플루오린 폴리이미드(PI) 3개 품목에 대해 한국으로의 수출 절차를 강화했습니다.
• 일본의 공식 입장: 이러한 전략 물자들이 군사적 목적으로 전용될 가능성에 대한 안보상의 우려와, 한국의 수출 관리 시스템이 미흡하다는 점을 이유로 들었습니다.
• 한국의 공식 입장: 2018년 한국 대법원의 강제징용 피해자 배상 판결에 대한 사실상의 ‘경제 보복’ 조치라고 규정하며 강하게 반발했습니다.

그렇다면 이 조치는 실제 반도체 산업에 어느 정도의 영향을 미쳤을까요? 결론부터 말하면, 우려했던 최악의 ‘생산 라인 중단’ 사태는 일어나지 않았습니다.

💡 실제 영향이 제한적이었던 이유
규제 대상이 당시 최첨단 기술이었던 EUV 공정용 포토레지스트에 한정되었기 때문입니다. 당시 삼성전자나 SK하이닉스 모두 EUV 공정을 막 도입하거나 테스트하는 초기 단계여서, 당장 대량 생산에 차질이 생길 정도의 물량이 필요하지는 않았습니다. 또한, JSR과 같은 공급사는 벨기에 IMEC과의 합작 법인을 통한 우회 공급 경로를 가지고 있어 글로벌 공급망이 완전히 마비되지는 않았습니다. 이 조치는 결국 2023년 한일 관계가 개선되면서 해제되었습니다.

 

일본은 어떻게 시장을 지배하게 됐을까? 🇯🇵

분쟁은 일단락되었지만 근본적인 질문은 남습니다. EUV 시대에도 일본은 어떻게 포토레지스트 시장의 절대 강자로 군림하고 있을까요? 그 비결은 단순히 기술력 하나만으로 설명할 수 없는, 다섯 가지 복합적인 요인에 있습니다.

일본 포토레지스트 산업의 5가지 성공 방정식
1. 제조 클러스터의 힘	TOK, JSR 등 주요 기업들이 가나가와현 등 수도권에 밀집해 인재, 기술, 정보 교류를 통해 혁신을 가속화했습니다. 경쟁과 협력이 공존하며 ‘어깨너머 배우기’가 가능한 환경입니다.
2. 오픈 이노베이션	외부 기술(IBM의 CAR)을 적극적으로 받아들여 단순 채택을 넘어 공동 개발 파트너로 발전하며 기술을 내재화했습니다.
3. 고객 밀착 공동개발	최첨단 포토레지스트는 기성품이 아닙니다. 삼성, TSMC 등 고객사의 특정 공정 라인에 맞춰 함께 개발하는 ‘맞춤형 솔루션’으로, 한번 적용되면 교체가 거의 불가능한 강력한 진입 장벽을 만듭니다.
4. 장기적 관계 중시 문화	단기 수익보다 고객과의 신뢰와 지속 가능한 협력을 우선시하는 문화가 장기적인 경쟁력과 고객 충성도를 확보하는 비결이 되었습니다.
5. 극한의 품질 관리	올림픽 규격 수영장 2개 분량의 물에 불순물 단 한 방울도 용납하지 않는 수준의 순도 관리가 필요합니다. 수십 년간 축적된 장인급 노하우는 단기간에 따라잡기 불가능한 영역입니다.

주의하세요! 시장의 역설: 작지만 치명적이다
이렇게 전략적으로 중요하지만, 포토레지스트 시장은 반도체 전체에 비하면 규모가 매우 작고(약 20억 달러), 영업 이익률도 높지 않아요. (JSR 약 3.8%, TOK 약 7.8%) 이는 ‘고위험 저수익’ 구조로, 외부의 인수합병 시도에 취약할 수 있다는 의미이기도 합니다. JSR 전 회장이 농담 삼아 ‘일본 라멘 시장보다 작다’고 했을 정도니까요.

 

국가 자산이 된 기술: JSR 인수 사태의 의미 🏢

이런 구조적 취약성은 결국 현실이 되었습니다. 2022년 독일 머크의 JSR 인수 시도가 무산된 이후에도 사모펀드들의 경영권 위협이 계속되자, 일본 정부는 2023년 아주 이례적인 결정을 내립니다.

바로 일본 정책펀드(JIC)가 약 9조 원을 투입해 우량 민간 기업이던 JSR을 인수하고 비상장 회사로 전환하기로 한 것입니다. 이는 부실 기업 구제가 아닌, 국가 안보와 경제 주권에 직결된 핵심 기술을 외부 위협으로부터 보호하려는 강력한 의지의 표현이었습니다.

💡

포토레지스트 이야기 핵심 요약

시작은 사진 기술: 19세기 아스팔트 사진에서 시작해 반도체 핵심 소재로 발전했습니다.

일본의 지배 전략: 단순 기술력을 넘어 클러스터, 오픈 이노베이션, 고객 밀착 개발이 핵심이었습니다.

역설적 산업 구조:

‘낮은 수익성 + 높은 기술 장벽’이 외부 위협에 취약하게 만들었습니다.

기술 안보의 시대: 일본 정부의 JSR 인수는 작은 병 속 액체가 국가 전략 자산이 되었음을 보여줍니다.

이 작은 병 속 액체가 글로벌 반도체 지정학을 움직이고 있습니다.

 

자주 묻는 질문 ❓

Q: 일본 포토레지스트 클러스터의 구체적인 인재 교류는 어떻게 이루어지나요?

일본 포토레지스트 산업의 인재 교류는 ‘오픈 이노베이션 생태계’ 구축을 중심으로 이루어집니다. 특정 지역에 묶이기보다는 글로벌 거점을 적극적으로 활용하는 것이 특징입니다.

1. Albany NanoTech Complex 중심의 글로벌 협력: Rapidus의 과학자와 엔지니어들은 뉴욕의 Albany NanoTech Complex에서 IBM, 삼성전자, JSR 등 글로벌 기업 및 대학들과 함께 차세대 기술을 공동 연구합니다.

2. Rapidus-IBM 파트너십: Rapidus는 100명 이상의 엔지니어를 IBM 시설에 파견해 2nm 공정의 핵심인 GAA 기술을 습득하고 있으며, 일본 내 베테랑 반도체 엔지니어도 적극적으로 영입하고 있습니다.

3. 벨기에 IMEC과의 연구 협력: 벨기에의 세계적인 반도체 연구 허브 IMEC과의 협력을 통해 국제적인 오픈 이노베이션 연구 거점을 활용하고 있습니다.

Q: 한국 반도체 소재 분야에서 성공적인 B2B 공동개발 사례가 있나요?

네, 가장 대표적인 성공 사례는 동진쎄미켐과 삼성전자의 EUV 포토레지스트 공동개발입니다.

1. 국산화 성공: 2019년 일본 수출 규제 3대 품목 중 하나였던 EUV 포토레지스트 개발에 성공하며 기술 자립의 중요한 이정표를 세웠습니다.

2. 빠른 양산 적용: 삼성전자는 신뢰성 시험 통과 1년이 채 되지 않은 시점에 동진쎄미켐의 EUV PR을 실제 양산 라인에 적용하며 긴밀한 협력의 성과를 보여주었습니다.

3. 인프라와 글로벌 협력: 동진쎄미켐은 자체 노광 장비를 구축하고 벨기에 IMEC과도 협력 관계를 맺는 등 기술 개발을 위한 과감한 투자를 진행했습니다. 이를 바탕으로 3D 낸드플래시용 PR 시장에서는 점유율 35% 이상으로 세계 1위를 달성했습니다.

Q: 일본의 오픈 이노베이션 모델을 한국 상황에 맞게 적용하는 방안은 무엇인가요?

[일본의 오픈 이노베이션 모델 특징]

1. 컨소시엄 기반 협력: ‘Rapidus’는 2022년 8월 도요타, 소니 등 8개 주요 기업의 지원으로 설립되어 2027년까지 2nm 공정 개발을 목표로 합니다. 이는 개별 기업을 넘어선 국가적 협력 모델의 대표적 사례입니다.

2. 정부-민간 파트너십: 일본 정부는 2021년부터 대규모 보조금을 투입해 TSMC, 마이크론 등 글로벌 기업을 유치하고, 키옥시아 등 자국 기업도 지원하며 생산 기반을 빠르게 복원하고 있습니다.

[한국 적용 방안]

1. 국가 차원의 전략적 접근: 반도체 산업을 ‘생존 전략’으로 인식하고, 투자 세액공제 중심의 단기 혜택을 넘어 보조금·대출·인프라 등 실효성 있는 중장기 재정 지원 체계를 마련해야 합니다.

2. 개방형 혁신 활성화: 소재·부품·장비(소부장) 국산화를 위해 외국 선도기업을 압도할 민간기업 차원의 품질 강화가 절실하며, 개방형 혁신을 통해 외부 정책에 흔들리지 않는 기술력을 확보하는 계기로 삼아야 합니다.

3. 한국형 CREATE 모델: 스타트업의 혁신과 대기업의 경쟁력이 시너지를 내는 오픈 이노베이션 선도국으로 도약하기 위해 PoC(기술실증) 자금지원 및 매칭펀드 확대, 딜 소싱 기회 확대 등의 정책이 제안됩니다.

오늘 이야기는 여기까지입니다. 작은 병 속 액체가 만들어낸 글로벌 지정학, 정말 흥미롭지 않나요? 앞으로 JSR 사례처럼 시장 규모는 작지만 전략적 가치가 큰 분야들이 어떻게 변해갈지 지켜보는 것도 재미있는 관전 포인트가 될 것 같습니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 물어봐주세요~ 😊

The Key to HBM Performance: How Hybrid Bonding Will Change Semiconductors

 

With HBM4 and the AI era upon us, why is everyone suddenly talking about ‘hybrid bonding?’

We’ll break down everything you need to know about this revolutionary packaging technology that gets rid of solder balls—from its core principles to the fierce nanometer-scale challenges, its difficult path to HBM integration, and what it means for the future.

Recently, the AI semiconductor market heated up once again with SK Hynix's announcement that they’ve successfully developed and started mass production of HBM4. The news had experts and investors focused on a single question: ‘Did they actually use the so-called “dream technology,” hybrid bonding, in this version of HBM4?’

The short answer is, not yet. It appears that the initial production of HBM4 will use an advanced version of existing technology (MR-MUF), while hybrid bonding is still being developed as a ‘key future technology’ for ultra-high-stack HBM with 16 or more layers, or for the next generation of memory. However, hybrid bonding has moved beyond being just an option; it's now a critical turning point in the semiconductor packaging race.

My background is in mechanical engineering, but I’ve also studied law and worked on a master's in AI computing, handling numerous patents in the memory semiconductor industry. Through this, I’ve come to a firm belief: ‘The more complex the technology, the more crucial it is to explain it in a way that more people can understand.’ This article is my attempt to build a small bridge between the technology and the market.

 

1. Why the Sudden Focus on Advanced Packaging?

The game of semiconductor performance is changing. The competition is no longer just about how finely you can etch circuits inside a chip. The focus is shifting to ‘how well you can connect and stack’ those chips—in other words, packaging.

The biggest reason for this shift is that ‘Moore's Law’ isn't what it used to be. The cost and technical difficulty of making circuits smaller have skyrocketed. So, it's now more efficient, both in terms of performance and cost, to create smaller, specialized chips called ‘chiplets’ and then assemble them like LEGOs.

Especially in fields like AI and High-Performance Computing (HPC), which need to process staggering amounts of data, how quickly and efficiently you can connect these chiplets has become the key factor that determines performance.

💡 So, what was wrong with the old way?
The traditional method using ‘solder bumps’ has clear physical limitations. The spacing (pitch) of these tiny solder balls is measured in tens of micrometers, and their size makes it incredibly difficult to dramatically increase the number of data pathways (I/O density). Technologies like SK Hynix’s MR-MUF are improvements, but they are still extensions of bump-based technology, not a fundamental solution.

 

2. Hybrid Bonding: The Magic of ‘Direct Connection’

This led to a new idea: “Let’s just get rid of the bumps altogether!” That’s the start of hybrid bonding. The core concept is ‘direct connection.’ It’s a technology that bonds the copper pads and their surrounding insulating material directly to each other without any intermediate material, fusing the wafer or chip surfaces at an atomic level.

The process demands extreme precision. First, a process called CMP (Chemical-Mechanical Polishing) makes the wafer surface unbelievably smooth—so smooth that imperfections just a few atoms high are unacceptable. Next, the surface is activated with plasma to prepare it for bonding. Then, the two surfaces are aligned with incredible accuracy and brought into contact at room temperature, where they weakly stick together due to molecular forces. Finally, an annealing (heating) step allows the copper atoms and insulator molecules to diffuse into each other, forming a powerful and permanent bond.

⚠️ So what’s the big deal?
With no bumps, the connection pitch can be reduced to hundreds of nanometers. This means you can create millions of I/O connections per square millimeter. The shorter path drastically reduces electrical resistance and signal interference, leading to much higher speeds and significantly lower power consumption. The direct copper contact also improves heat dissipation, and the overall package becomes thinner.

 

3. A Nanometer-Scale War: The Challenges Ahead

While the benefits are clear, the reality of implementing it is a ‘war fought at the nanometer scale.’ The technical hurdles are immense.

• Surface Flatness: Even a tiny bump just a few atoms high can cause the bond to fail. The surface needs to be far smoother than a billiard table. Managing the CMP process is key to achieving good yields.
• Surface Cleanliness: A single nanoparticle can ruin the connection. Plasma dicing is preferred over traditional blade dicing because it generates fewer particles.
• Alignment Accuracy: To connect pads with a pitch of a few hundred nanometers, the alignment error must be within tens of nanometers—a fraction of the width of a human hair. This requires real-time correction for tiny amounts of wafer warpage.
• Copper Oxidation: Even a thin layer of oxidation on the copper surface can prevent a bond, making it one of the biggest headaches. Solutions involve bonding in a vacuum or coating the surface with less reactive metals.
• Dielectric Material: Choosing the right insulator involves a trade-off between thermal expansion, bonding strength, and electrical properties, requiring careful selection of materials like SiO2, SiCN, or polymers.

 

4. W2W vs. D2W: The Two Faces of Hybrid Bonding

Hybrid bonding comes in two main flavors: Wafer-to-Wafer (W2W), ideal for mass production, and Die-to-Wafer (D2W), used for more complex, precise structures.

Category	Wafer-to-Wafer (W2W)	Die-to-Wafer (D2W)
Concept	Bonds two entire wafers at once.	Bonds individual, pre-tested good dies onto a wafer.
Features	High throughput, relatively simple process.	Can exclude defective dies, essential for heterogeneous integration.
Applications	CMOS Image Sensors, 3D NAND.	HBM, AI Accelerators, Logic (Intel Foveros, etc.).

The high-quality camera sensors in our smartphones are a success story for W2W. HBM, however, requires the D2W approach to stack multiple layers of pre-tested DRAM chips, similar to carefully constructing a skyscraper one floor at a time.

💡 The Brutal Math of D2W Yield
D2W faces a challenge on a whole different level: the brutal math of cumulative yield. For example, if the yield for bonding one layer is 99%, the final yield after stacking 10 layers becomes 0.99^10, which is only about 90%. That 1% failure rate at each step results in a 10% final defect rate. As the number of layers increases, the yield drops exponentially, which is why pre-testing for Known Good Die (KGD) is absolutely critical.

 

5. Pushing Forward and a Final Question

Despite these challenges, the technology continues to advance. Active research in ‘low-temperature bonding’ aims to bring process temperatures below 150-200°C for heat-sensitive chips like DRAM. At the same time, engineers are tackling thermal stress issues through new materials, processes, and structural designs.

Hybrid bonding is now expanding beyond sensors and HBM to logic and HPC, with technologies like Intel's ‘Foveros’ and TSMC’s ‘SoIC.’ It is unquestionably the key that will unlock the next level of chip performance and density, but it remains a pinnacle of advanced technology with a mountain of challenges to overcome.

Recently, researchers successfully bonded completely different materials at room temperature, like silicon carbide (SiC) and silicon (Si). This makes you wonder: what if, in the future, we could bond any material to another with atomic precision? What new devices could be born? What unimagined systems could become possible? I’ll leave you with that question to ponder as we conclude our deep dive.

Frequently Asked Questions ❓

Q: What makes hybrid bonding better than traditional solder bumps?

A: The biggest differences are ‘connection density’ and ‘efficiency.’ By eliminating the physical bumps, you can create far more and shorter data pathways. This leads directly to faster processing speeds and lower power consumption, which is essential for high-performance chips used in AI.

Q: What’s the biggest reason it’s so hard to apply hybrid bonding to HBM?

A: It comes down to the ‘cumulative yield’ problem. HBM involves stacking many layers of DRAM (8, 12, or even 16), which requires the Die-to-Wafer (D2W) method. Because you're bonding one chip at a time, even a tiny chance of failure at each step multiplies, drastically lowering the probability of producing a perfect final product.

Q: Is hybrid bonding already being used in commercial products?

A: Yes, it's actively used in certain areas. The best example is the ‘CMOS Image Sensor (CIS)’ in smartphone cameras. Sony adopted Wafer-to-Wafer (W2W) hybrid bonding early on to dramatically improve camera performance. However, the D2W method needed for HBM is much more complex and is still in the R&D phase.