半導體與AI帶動科技產業成長，人才與資源高度集中，也讓其他產業如何受益成為政策考題。 國科會主委吳誠文2日在IEEE里程碑頒授活動後受訪表示，政府的方向不只是發展半導體，而是利用既有優勢帶動其他新興科技產業，並在明年度預算規劃中加強AI算力基礎建設，協助更多行業推進智慧化。 面對媒體追問，科技政策是否仍過度集中半導體，吳誠文回應：「我今天因為是半導體的會議，我比較談半導體。 但是我有提到，我的政策裡面第三點，就是利用我們的半導體，要去發展其他的新興的科技產業。 」他強調，半導體與AI應成為其他產業提高價值的工具，而非讓發展機會只停留在少數高科技領域。

從矽光子到機器人，讓傳產進入科技供應鏈 吳誠文以矽光子與光通訊為例說明，發展相關技術，是為了支援高速運算與系統之間的資料傳輸；需求從機櫃內部，延伸到資料中心及更多應用端。 其政策思考不是只做出單一元件，而是讓運算、通訊與應用彼此串連。 其中，機器人是他反覆提及的方向。 當機器人產業形成更完整的生態系，所需要的不只有晶片與軟體，也包括金屬、塑膠、複合材料、化工與各類設備，這些正是許多既有產業累積能力的領域。 他舉例，同樣是金屬加工，應用在一般五金商品，與進入機器人或科技設備，對精度、性能及使用情境的要求不同，也可能創造不同的產品價值。 他希望既有業者將技術與人力投入新應用，減少只在低毛利市場競爭的壓力，進一步提高從業人員的工作價值。

生醫照護、太空及次世代通訊，也在他列舉的發展方向之中。 這些產業都需要材料、設備、電子與系統整合，半導體可提供共同的技術基礎，但最終仍須透過不同產業的專業，形成能夠使用的產品與服務。 擴大AI算力建設，支援跨產業智慧化 吳誠文表示，半導體產業本身的投資規模遠大於政府投入，政府則希望運用高科技產業發展所累積的資源，協助其他行業。 他指出，正在審議的明年度總預算規劃，將反映加強AI算力基礎建設的方向，讓其他產業也能使用相關能力。 他也談到，發展半導體不能只看先進製程。 大量社會需求與產業應用，仍需要成熟、成本合宜的晶片；若只追求少數高獲利市場，便無法完整支援各種產品與服務。

至於AI如何協助產業，吳誠文以半導體製造經驗說明，前段製程與先進封裝涉及複雜設備，監控點產生大量資料，難以完全靠人工分析。 因此，設備商與製造業需要共同設計資料擷取、分析模型與控制方法，將分析結果回饋到製程，改善穩定度、品質與產能。 他認為，台灣同時參與AI晶片製造與系統供應，有機會較早理解技術的用途，進而導入自身產業。 這種把技術、資料與實際問題結合的經驗，也提供了推動其他行業智慧化的參考。 從算力到材料、從半導體到機器人，吳誠文提出的政策方向，是擴大科技成長的參與範圍。 後續關鍵在於讓不同產業找到具體應用，將既有製造與專業能力轉化為更高價值的產品，而不只是增加AI相關投資。