半导体与AI带动科技产业成长，人才与资源高度集中，也让其他产业如何受益成为政策考题。 国科会主委吴诚文2日在IEEE里程碑颁授活动后受访表示，政府的方向不只是发展半导体，而是利用既有优势带动其他新兴科技产业，并在明年度预算规划中加强AI算力基础建设，协助更多行业推进智能化。 面对媒体追问，科技政策是否仍过度集中半导体，吴诚文回应：「我今天因为是半导体的会议，我比较谈半导体。 但是我有提到，我的政策里面第三点，就是利用我们的半导体，要去发展其他的新兴的科技产业。 」他强调，半导体与AI应成为其他产业提高价值的工具，而非让发展机会只停留在少数高科技领域。

从硅光子到机器人，让传产进入科技供应链 吴诚文以硅光子与光通信为例说明，发展相关技术，是为了支持高速运算与系统之间的数据传输；需求从机柜内部，延伸到数据中心及更多应用端。 其政策思考不是只做出单一组件，而是让运算、通信与应用彼此串连。 其中，机器人是他反复提及的方向。 当机器人产业形成更完整的生态系，所需要的不只有芯片与软件，也包括金属、塑料、复合材料、化工与各类设备，这些正是许多既有产业累积能力的领域。 他举例，同样是金属加工，应用在一般五金商品，与进入机器人或科技设备，对精度、性能及使用情境的要求不同，也可能创造不同的产品价值。 他希望既有业者将技术与人力投入新应用，减少只在低毛利市场竞争的压力，进一步提高从业人员的工作价值。

生医照护、太空及次世代通信，也在他枚举的发展方向之中。 这些产业都需要材料、设备、电子与系统集成，半导体可提供共同的技术基础，但最终仍须通过不同产业的专业，形成能够使用的产品与服务。 扩大AI算力建设，支持跨产业智能化 吴诚文表示，半导体产业本身的投资规模远大于政府投入，政府则希望运用高科技产业发展所累积的资源，协助其他行业。 他指出，正在审议的明年度总预算规划，将反映加强AI算力基础建设的方向，让其他产业也能使用相关能力。 他也谈到，发展半导体不能只看先进制程。 大量社会需求与产业应用，仍需要成熟、成本合宜的芯片；若只追求少数高获利市场，便无法完整支持各种产品与服务。

至于AI如何协助产业，吴诚文以半导体制造经验说明，前段制程与先进封装涉及复杂设备，监控点产生大量数据，难以完全靠人工分析。 因此，设备商与制造业需要共同设计数据截取、分析模型与控制方法，将分析结果回馈到制程，改善稳定度、品质与产能。 他认为，台湾同时参与AI芯片制造与系统供应，有机会较早理解技术的用途，进而导入自身产业。 这种把技术、数据与实际问题结合的经验，也提供了推动其他行业智能化的参考。 从算力到材料、从半导体到机器人，吴诚文提出的政策方向，是扩大科技成长的参与范围。 后续关键在于让不同产业找到具体应用，将既有制造与专业能力转化为更高价值的产品，而不只是增加AI相关投资。