ทำไมไทยจึงเดิมพันกับ ‘ชิปแสง’ คุยกับ ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ กับโจทย์สร้างอุตสาหกรรมใหม่

หากพูดถึงการสร้างอุตสาหกรรมเทคโนโลยีใหม่ในไทย ภาพที่มักปรากฏคือ การดึงบริษัทต่างชาติเข้ามาตั้งฐานการผลิต การส่งเสริมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ หรือการพยายามทำให้ไทยเป็นส่วนหนึ่งของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีโลก แต่คำถามคือ หลังจากบริษัทเหล่านี้เข้ามาแล้ว ประเทศไทยจะได้อะไรกลับมามากกว่าโรงงานและเงินลงทุนหรือไม่

ศาสตราจารย์ ดร.ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ รองนายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) มองว่า โจทย์ของไทยอาจต้องขยับไปไกลกว่านั้น เพราะโจทย์ไม่ได้อยู่เพียงว่าไทยจะผลิตอะไร หรือจะดึงการลงทุนเข้ามาได้มากแค่ไหน หากแต่อยู่ที่ว่า ไทยควรเลือกเทคโนโลยีอะไรเป็นฐาน เพื่อให้สามารถต่อยอดไปสู่อุตสาหกรรมอื่นได้อีกหลายด้าน

หนึ่งในเทคโนโลยีที่ถูกยกขึ้นมาในฐานะคำตอบคือ “โฟโตนิกส์” (Photonic) เทคโนโลยีที่อาศัย “แสง” ในการส่งผ่าน ประมวลผล หรือจัดการข้อมูลและสัญญาณ แทนการพึ่งพาการเคลื่อนที่ของอิเล็กตรอนในบางกระบวนการ 

ยศชนันไม่ได้มองโฟโตนิกส์ในฐานะผลิตภัณฑ์หนึ่งชิ้นหรืออุตสาหกรรมหนึ่งประเภท แต่เป็นแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่สามารถแตกแขนงไปสู่ชิป ดาต้าเซ็นเตอร์ เครื่องมือแพทย์ เซ็นเซอร์ ตลอดจนเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับเอไอ 

เมื่อวางโฟโตนิกส์ไว้ในกรอบดังกล่าว สิ่งที่ไทยกำลังพยายามหาอาจไม่ใช่เพียงอุตสาหกรรมใหม่ แต่คือ เทคโนโลยีแกนกลางที่สามารถสร้างความเชื่อมโยงระหว่างหลายอุตสาหกรรม และทำให้การลงทุนหนึ่งก้อนสร้างผลต่อเนื่องออกไปได้มากกว่าการมีโรงงานเพิ่มขึ้นอีกหนึ่งแห่ง

จากอิเล็กตรอนสู่แสง: ทำไมโฟโตนิกส์จึงถูกวางไว้ในภาพเศรษฐกิจใหม่

โฟโตนิกส์เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ประโยชน์จากแสงในการส่งผ่านหรือประมวลผลข้อมูล ซึ่งยศชนันมองว่า อาจมีบทบาทเพิ่มขึ้นในอนาคต เมื่ออุตสาหกรรมต้องการความเร็วและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลมากขึ้น ดังนั้น ความสำคัญของโฟโตนิกส์จึงไม่ได้อยู่ที่การสร้างสินค้าชนิดใหม่ขึ้นมาเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การสร้างความสามารถทางเทคโนโลยีซึ่งสามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ปลายทางได้หลากหลายประเภท

ยศชนันอธิบายว่า ไทยไม่ได้ตั้งเป้าว่าจะต้องผลิตสินค้าปลายทางทุกชนิดที่ใช้โฟโตนิกส์ แต่ต้องการสร้างความสามารถด้านเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง ซึ่งสามารถนำไปใช้กับหลายตลาด เช่น เครื่องมือแพทย์ กล้องจุลทรรศน์ ชิป และดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะหากไทยสามารถสร้างความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีแกนกลางได้ แม้จะไม่สามารถผลิตผลิตภัณฑ์ปลายทางได้ทั้งหมด ก็ยังสามารถสร้างนวัตกรรมรอบเทคโนโลยีนั้นได้

“แม้ไทยอาจไม่ได้เป็นผู้ผลิตเทคโนโลยีปลายทางทั้งหมด แต่หากมีความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีแกนกลาง ก็ยังสามารถนำความรู้นั้นไปพัฒนานวัตกรรมและธุรกิจอื่นๆ ต่อได้” ยศชนันกล่าวกับกรุงเทพธุรกิจ

แนวคิดนี้ทำให้โฟโตนิกส์ถูกมองในลักษณะแพลตฟอร์มเทคโนโลยี ซึ่งมีโอกาสเชื่อมโยงกับอุตสาหกรรมหลายประเภท และสามารถเป็นหนึ่งในเครื่องยนต์การเติบโต หรือ Growth Engine ใหม่ของเศรษฐกิจไทย

โฟโตนิกส์เชื่อมเอไอ เพิ่มความเร็วการประมวลผล

อีกเหตุผลที่โฟโตนิกส์ถูกเชื่อมโยงกับการพัฒนาเอไอ คือ ความต้องการด้านประสิทธิภาพและความเร็วของระบบประมวลผลที่เพิ่มขึ้น ยศชนันมองว่า “โฟโตนิก ออปติก ควอนตัม” เป็นกลุ่มเทคโนโลยีที่มีความใกล้เคียงกันในเชิงการพัฒนา และมองว่าการผลักดันเทคโนโลยีเหล่านี้มีส่วนในการเพิ่มความเร็วของการเข้ามาของเอไอ 

อย่างไรก็ตาม หากเอไอกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบเศรษฐกิจจริง ความท้าทายไม่ได้อยู่เฉพาะที่ตัวโมเดล เพราะยิ่งเอไอขยับจากการทำงานกับข้อมูลดิจิทัลไปสู่การทำงานกับโลกจริง ความต้องการข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ประเด็นนี้นำไปสู่แนวคิดเรื่อง เอไอเชิงกายภาพ (Physical AI) ซึ่งเป็นเอไอที่ต้องรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมจริง ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ ระบบการผลิต การเกษตร หรือเครื่องจักรต่างๆ เมื่อเอไอไม่ได้อยู่เพียงบนหน้าจอ แต่ต้องทำงานกับวัตถุ พื้นที่ และปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริง ระบบจึงต้องมีความสามารถในการทำความเข้าใจโลกทางกายภาพ ซึ่งเป็นส่วนที่แนวคิด World Model เข้ามามีบทบาท

ยศชนันอธิบายว่า “อะไรคือมันสมองของเรื่องเกี่ยวกับ Physical AI อันนั้นก็คือ World Model ที่เกี่ยวกับเรื่องการใช้การปรากฏการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้น” นั่นหมายความว่า การพัฒนาเอไอในระยะต่อไปอาจไม่สามารถแยกออกจากการพัฒนาความสามารถในการเก็บและทำความเข้าใจข้อมูลจากโลกจริงได้

ไทยต้องมีข้อมูลของตัวเอง หากต้องการพัฒนา Physical AI

เมื่อพูดถึง World Model คำถามที่ตามมาจึงไม่ใช่เพียงว่าจะใช้โมเดลอะไร แต่คือ โมเดลนั้นเรียนรู้จากข้อมูลประเภทใดและข้อมูลเหล่านั้นมาจากไหน

ยศชนันมองว่า ไทยมีฐานข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้จำนวนมาก โดยเฉพาะข้อมูลจากภาคการเกษตรและภาคการผลิต ข้อมูลเกี่ยวกับดิน การเพาะปลูก สภาพอากาศ กระบวนการผลิต และสภาพแวดล้อมต่างๆ สามารถนำมาเป็นฐานสำหรับการพัฒนาเอไอที่เข้าใจบริบทของประเทศไทย

ขณะเดียวกัน ไทยก็มีการพัฒนา Thai LLM เพื่อให้ระบบเอไอสามารถทำงานกับภาษาและบริบทของประเทศได้ แต่เมื่อขยับไปสู่ Physical AI ข้อมูลที่ต้องการจะกว้างขึ้น เพราะเอไอจำเป็นต้องเรียนรู้จากโลกที่มีทั้งภาพ เสียง การเคลื่อนไหว ตำแหน่ง สภาพแวดล้อม และการเปลี่ยนแปลงของวัตถุ 

ดังนั้น สิ่งที่เรียกว่า “ข้อมูลของประเทศ” จึงไม่ได้หมายถึงฐานข้อมูลดิจิทัลเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงความสามารถในการเก็บข้อมูลจากโลกจริงด้วย และตรงนี้เองที่ทำให้เรื่องของเซ็นเซอร์เข้ามาอยู่ในสมการเดียวกับเอไอ

จากข้อมูลสู่เซ็นเซอร์ และจากเซ็นเซอร์กลับมาที่ชิป

“ถ้าเรามีข้อมูลเป็นของตนเอง ก็แสดงว่าเราต้องมีเซ็นเซอร์เป็นของตนเอง” ยศชนันมองว่า หากประเทศไทยต้องการมีข้อมูลเป็นของตนเอง ก็จำเป็นต้องมีเซ็นเซอร์เป็นของตนเอง เพราะไม่มีใครสามารถกำหนดล่วงหน้าได้ทั้งหมดว่าข้อมูลประเภทใดจะมีคุณค่าในอนาคต หรือข้อมูลใดจำเป็นต่อการสร้างระบบเอไอสำหรับบริบทของไทย 

เมื่อมาถึงเซ็นเซอร์ เรื่องก็ย้อนกลับไปหาเซมิคอนดักเตอร์อีกครั้ง เนื่องจากเซ็นเซอร์ รวมถึงไบโอเซ็นเซอร์จำนวนมาก ต้องอาศัยเทคโนโลยีชิปเป็นส่วนประกอบสำคัญ ดังนั้น หากมองตั้งแต่ต้นทาง สายโซ่ของเศรษฐกิจเอไอจึงไม่ได้เริ่มจากการซื้อโมเดลเอไอมาใช้งาน แต่สามารถลากย้อนกลับไปตั้งแต่ ข้อมูล → เซ็นเซอร์ → ชิป → เอไอ → Physical AI ซึ่งแต่ละส่วนล้วนต้องพึ่งพาอีกส่วนหนึ่ง หากขาดโครงสร้างพื้นฐานบางชั้น ความสามารถในการสร้างเทคโนโลยีต่อยอดก็จะถูกจำกัดตามไป

นี่ทำให้เซมิคอนดักเตอร์มีความหมายมากกว่าการเป็นอุตสาหกรรมผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ เพราะชิปเป็นหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ระบบเทคโนโลยีอื่นทำงานได้ ขณะที่โฟโตนิกส์ก็เข้ามาเป็นอีกชั้นหนึ่งของเทคโนโลยีที่อาจช่วยตอบโจทย์การประมวลผล การสื่อสาร และการรับรู้ข้อมูลในอนาคต

แล้วการดึงบริษัทต่างชาติเข้ามายังสำคัญหรือไม่?

คำตอบในแนวคิดนี้ไม่ใช่การปฏิเสธการลงทุนจากต่างประเทศ แต่เป็นการเปลี่ยนคำถามจาก “จะดึงบริษัทเข้ามาได้เท่าไร” ไปสู่ “เมื่อบริษัทเข้ามาแล้ว ไทยจะได้อะไรจากมันบ้าง” 

ยศชนันกล่าวว่า ในบางเทคโนโลยี หากประเทศไทยเริ่มต้นจากศูนย์แล้วพยายามพัฒนาทุกอย่างขึ้นเอง อาจใช้เวลานานเกินไปเมื่อเทียบกับความเร็วของการแข่งขันทางเทคโนโลยี

“ถ้าเรากำลังไล่ตามเทคโนโลยีอยู่ แล้วเราเริ่มตั้งแต่ศูนย์แล้วจะไปเอง มันไม่ทัน” ดังนั้น การดึงบริษัทต่างชาติเข้ามาลงทุนยังเป็นกลไกสำคัญ แต่เป้าหมายของการลงทุนควรไปไกลกว่าการสร้างโรงงานหรือเพิ่มกำลังการผลิตในประเทศ โดยต้องทำให้เกิดการถ่ายทอดเทคโนโลยี การพัฒนาบุคลากร และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เอื้อต่อการวิจัยและนวัตกรรม 

“ลงทุนมาแล้ว เราต้องทำให้เกิดการถ่ายทอดเทคโนโลยีด้วย พร้อมเตรียมคนและโครงสร้างพื้นฐานให้พร้อมรองรับ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนแต่ละครั้ง” ยศชนันกล่าว 

แนวคิดดังกล่าวสะท้อนการเปลี่ยนโจทย์จากการวัดความสำเร็จของการลงทุนด้วยจำนวนโรงงานหรือเม็ดเงินลงทุนเพียงอย่างเดียว ไปสู่การพิจารณาว่าบริษัทที่เข้ามาลงทุนสามารถเชื่อมโยงกับระบบเศรษฐกิจและเทคโนโลยีในประเทศได้มากเพียงใด

บทเรียนจากฟิลิปส์: ระบบนิเวศไม่ได้เกิดจากบริษัทเดียว

ตัวอย่างหนึ่งที่ยศชนันนำมาอธิบายคือ แนวทาง Open Innovation ของฟิลิปส์ ซึ่งเปิดพื้นที่ให้สตาร์ตอัปและนักพัฒนาภายนอกเข้ามาใช้เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทเพื่อทดลองพัฒนานวัตกรรม เหตุผลคือ แม้แต่บริษัทขนาดใหญ่ก็ไม่สามารถพัฒนาเทคโนโลยีทุกอย่างด้วยตัวเองได้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด หากเทคโนโลยีหรือแนวคิดใดมีศักยภาพ บริษัทสามารถเข้าไปลงทุนหรือต่อยอดเพิ่มเติมได้

ในบริบทของไทย การสร้างเทคโนโลยีแห่งอนาคตไม่จำเป็นต้องหมายถึงการสร้างทุกอย่างขึ้นเองตั้งแต่ต้น แต่ต้องรู้ว่าเทคโนโลยีใดคือจุดที่ควรสร้างความเชี่ยวชาญในประเทศ และส่วนใดสามารถใช้ความร่วมมือจากต่างประเทศเข้ามาเติมเต็ม หากบริษัทขนาดใหญ่เข้ามาพร้อมเทคโนโลยี ขณะที่มหาวิทยาลัยมีนักวิจัย สตาร์ตอัปมีความสามารถในการทดลองตลาด และรัฐมีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการวิจัยและพัฒนา สิ่งที่เกิดขึ้นอาจเป็นผลต่อเนื่องของความรู้และเทคโนโลยี ซึ่งส่งต่อไปยังผู้เล่นรายอื่นในระบบเศรษฐกิจ

ไทยมีฐานโฟโตนิกส์ แต่โจทย์คือเลือกจุดที่ควรเก่ง

ยศชนันอธิบายว่า เหตุผลที่โฟโตนิกส์ถูกวางไว้ในภาพนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเพียงเพราะเป็นเทคโนโลยีที่กำลังได้รับความสนใจ แต่เพราะไทยมีฐานบางส่วนอยู่แล้ว ทั้งนักวิจัยที่ทำงานด้านไฟเบอร์ออปติกและบริษัทที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง ดังนั้น โจทย์ไม่ได้อยู่ที่การสร้างทุกอย่างขึ้นใหม่ แต่คือ การค้นหาว่าเทคโนโลยีประเภทใดที่ประเทศไทยมีโอกาสสร้างความเชี่ยวชาญจนเกิดความเป็นเลิศได้

คำว่า วิทยาศาสตร์เชิงยุทธศาสตร์ (Strategic science) และ นวัตกรรมเชิงยุทธศาสตร์ (Strategic innovation) จึงเข้ามามีความสำคัญ เพราะการลงทุนด้านวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมไม่สามารถกระจายทรัพยากรไปทุกพื้นที่อย่างเท่าเทียมกันได้ หากต้องเลือกพื้นที่ที่มีศักยภาพและสร้างความได้เปรียบในระยะยาว จากนั้นจึงใช้เครือข่ายและความร่วมมือระหว่างประเทศเข้ามาเติมเต็มส่วนที่ไทยยังขาด 

แนวทางดังกล่าวไม่ได้หมายความว่าไทยต้องสามารถผลิตเทคโนโลยีทุกอย่างด้วยตัวเอง แต่ต้องเลือกให้ได้ว่าเทคโนโลยีใดควรลงทุนและสร้างความสามารถในประเทศอย่างจริงจัง ขณะที่เทคโนโลยีหรือองค์ความรู้ส่วนใดสามารถอาศัยพันธมิตรจากต่างประเทศได้

ทุนมนุษย์ต้องเดินไปพร้อมกับเทคโนโลยี

นอกจากเทคโนโลยีและเงินลงทุนแล้ว อีกองค์ประกอบสำคัญคือ บุคลากร ยศชนันมองว่า ไทยมีทุนมนุษย์ที่ดี โดยเฉพาะคนรุ่นใหม่ที่มีศักยภาพทางวิชาการ แต่สิ่งที่ยังขาดคือ การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยีที่จำเป็นต่อการเปลี่ยนความรู้ให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์และนวัตกรรม 

ในภาพนี้ มหาวิทยาลัยจึงไม่ได้มีหน้าที่เพียงผลิตบัณฑิตเข้าสู่ตลาดแรงงาน แต่ต้องเป็นส่วนหนึ่งของระบบตั้งแต่การวิจัยและพัฒนา การสร้างหลักสูตรใหม่ การรีสกิลและอัปสกิล การบ่มเพาะสตาร์ตอัป ไปจนถึงการสร้างองค์ความรู้ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมใหม่ เพราะเมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็ว ระบบการศึกษาก็ต้องสามารถปรับตัวให้ทันกับความต้องการของอุตสาหกรรมเช่นเดียวกัน โดยเฉพาะในกรณีที่บริษัทต่างชาติเข้ามาลงทุน

ดังนั้น การเตรียมคนจึงต้องเกิดขึ้นพร้อมกับการเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน ไม่เช่นนั้นไทยอาจมีการลงทุนอยู่ในประเทศ แต่คนไทยยังไม่สามารถเข้าไปอยู่ในห่วงโซ่คุณค่าของเทคโนโลยีในระดับที่สูงขึ้นได้

Intelligent Economy: ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรทางเศรษฐกิจ

ทั้งหมดนี้เชื่อมกลับไปยังแนวคิด เศรษฐกิจอัจฉริยะ (Intelligent Economy) ซึ่งมองข้อมูลเป็นหนึ่งในทรัพยากรสำคัญของเศรษฐกิจยุคใหม่ ไทยมีข้อมูลจำนวนมากจากภาคการเกษตร ภาคการผลิต ข้อมูลจีโนม ข้อมูลดิน ตลอดจนข้อมูลจากอวกาศ ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้สร้างโมเดลที่เข้าใจบริบทของประเทศไทย และในระยะต่อไปสามารถนำไปเชื่อมกับระบบ Physical AI ได้

แต่ความสำคัญของข้อมูลไม่ได้อยู่เพียงที่ปริมาณ หากอยู่ที่ความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นความรู้ เทคโนโลยี และผลิตภัณฑ์ 

ดังนั้น Thai LLM จึงเป็นเพียงหนึ่งส่วนของภาพ ขณะที่ World Model เป็นอีกส่วนสำหรับการทำความเข้าใจโลกจริง และเซ็นเซอร์คือ โครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้โลกจริงสามารถถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลได้ เมื่อมองเช่นนี้ เอไอจึงไม่ได้เป็นอุตสาหกรรมที่แยกขาดจากเซมิคอนดักเตอร์ แต่เป็นระบบที่ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ

จากข้อมูลบนโลก สู่ข้อมูลจากอวกาศ

ขอบเขตของข้อมูลที่ไทยต้องการยังขยายไปไกลกว่าข้อมูลจากพื้นดิน ยศชนันเชื่อมแนวคิดนี้เข้ากับ เศรษฐกิจอวกาศ (Space Economy) โดยตั้งคำถามถึงการพึ่งพาข้อมูลจากดาวเทียมของประเทศอื่น หากข้อมูลจากอวกาศสามารถบอกได้ทั้งสภาพพื้นที่ ความเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อม การเกษตร หรือสถานการณ์บางประเภท การมีความสามารถในการเข้าถึงและจัดการข้อมูลเหล่านั้นด้วยตัวเองย่อมมีความสำคัญต่อประเทศ

ยศชนันพูดถึงแนวคิดการใช้ดาวเทียมประมาณ 18 ดวงเพื่อครอบคลุมพื้นที่ของไทย โดยข้อมูลจากอวกาศสามารถนำมาใช้ติดตามน้ำท่วม สภาพดิน ป่าไม้ และสภาพอากาศ รวมถึงสนับสนุนงานวิจัยด้านภูมิอากาศและการเกษตร 

ประเด็นที่น่าสนใจคือ เศรษฐกิจอวกาศในภาพนี้ไม่ได้ถูกแยกออกจากเศรษฐกิจภาคพื้นดิน เพราะข้อมูลจากดาวเทียมสามารถไหลกลับเข้าสู่ระบบการเกษตร การจัดการทรัพยากร และการพัฒนาเอไอได้ ขณะเดียวกัน เมื่อมีความต้องการโครงสร้างพื้นฐานอวกาศ ก็อาจสร้างความต้องการใหม่ด้านวัสดุศาสตร์ การผลิตชิ้นส่วน และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องตามมา

สุดท้ายแล้ว ไทยต้องตอบให้ได้ว่า “เราอยากเก่งอะไร”

เมื่อมองตั้งแต่โฟโตนิกส์ เซมิคอนดักเตอร์ เอไอ เซ็นเซอร์ ข้อมูล ไปจนถึงอวกาศ ภาพที่ยศชนันอธิบาย จึงไม่ใช่แผนการที่บอกว่าไทยจะต้องสร้างเทคโนโลยีทุกอย่างด้วยตัวเอง แต่เป็นความพยายามค้นหา “จุดยุทธศาสตร์” ที่ประเทศสามารถสร้างความเชี่ยวชาญให้ลึกพอ แล้วใช้เทคโนโลยีเหล่านั้นเป็นฐานในการต่อยอดไปยังอุตสาหกรรมอื่น

โฟโตนิกส์เป็นหนึ่งในตัวอย่างของวิธีคิดนี้ เพราะไทยมีฐานเดิมด้านไฟเบอร์ออปติก มีนักวิจัยและบริษัทที่เกี่ยวข้อง ขณะที่การลงทุนจากต่างประเทศสามารถนำเทคโนโลยีและความเชี่ยวชาญที่ไทยยังไม่มีเข้ามาเสริม แต่สิ่งสำคัญคือ ทำอย่างไรให้เทคโนโลยีเหล่านั้นไม่หยุดอยู่ในโรงงาน หากสามารถถ่ายทอดความรู้ สร้างคน เชื่อมโยงกับมหาวิทยาลัยและบริษัทไทย และเปิดพื้นที่ให้เกิดนวัตกรรมต่อยอดได้ การลงทุนหนึ่งก้อนก็อาจกลายเป็นจุดตั้งต้นของระบบนิเวศใหม่

คำถามเรื่องการพัฒนาอุตสาหกรรมเทคโนโลยีของไทยจึงอาจไม่ใช่เพียงว่า “เราดึงบริษัทต่างชาติเข้ามาได้กี่แห่ง” แต่ต้องถามต่อว่า “หลังจากบริษัทเหล่านั้นเข้ามาแล้ว ไทยสามารถสร้างความสามารถของตัวเองเพิ่มขึ้นได้เท่าไร” เพราะมูลค่าที่สำคัญอาจไม่ได้อยู่ที่โรงงานหนึ่งแห่ง แต่อยู่ที่เทคโนโลยีที่ถูกถ่ายทอด คนที่ได้รับการพัฒนา งานวิจัยที่เกิดขึ้น บริษัทใหม่ที่ถูกสร้าง และความสามารถในการนำเทคโนโลยีแกนกลางไปสร้างธุรกิจอื่น

ท้ายที่สุด “ชิปแสง” จึงอาจไม่ได้มีความหมายเพียงในฐานะชิปอีกประเภทหนึ่ง เช่นเดียวกับเอไอที่ไม่ได้หมายถึงเพียงการมีโมเดลภาษาเป็นของตนเอง

หากมองทั้งระบบ เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังถูกวางให้เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างเศรษฐกิจใหม่ที่เชื่อม ข้อมูล เซ็นเซอร์ เซมิคอนดักเตอร์ โฟโตนิกส์ เอไอ Physical AI และ Space Economy เข้าด้วยกัน และโจทย์ใหญ่ของไทยจึงไม่ใช่การพยายามเป็นเจ้าของทุกเทคโนโลยี แต่คือ การตัดสินใจให้ได้ว่า เทคโนโลยีแกนกลางอะไรที่ไทยควรลงทุนจนเก่งจริง และจะทำอย่างไรให้ความเก่งนั้นแตกแขนงออกไปเป็นคน งานวิจัย และธุรกิจใหม่ภายในประเทศ