童子贤说明，GPT-4o之类的各家厂商推出的AI模型，在英文相关语系很好使用，但是在台湾的繁体中文环境实际使用上需要经过fine tune，因为有不同腔调，会造成在使用上的不顺畅，如果台湾想要在AI领域领先，可以在两方面有所成就，一个是在晶片制造到产品生产能力，如机柜、电路板、系统、AI PC、AI手机等，目前在台湾在硬体制造上有不错的位置。另外一个就是应用，童子贤直指，台湾向来「重硬轻软」，重生产轻应用，如果台湾要把AI应用在生产力、制造、生活周遭等，谁来fine tune模式会是重点，因为fine tune的品质与速度，会影响AI使用的生产力与品质。
童子贤认为，未来两年把AI从云端下放到每个人身边的装置进行边缘运算是非常重要的事情，首先边缘运算可以尊重个人隐私，可以把AI民主化，变成每个人唾手可得的AI计算能力，会让全民运用AI的人非常有感。
在AI专业领域，很多的AI模型更新速度变快，也就是说，AI会是实验室里面，或者是办公桌上的好帮手，而且是由人来驾驭。像Google最新推出的AlphaFold 3的版本，可以进行更多的蛋白质折叠模拟与人体、药物、疾病的互相作用，而前一个版本AlphaFold 2已经模拟过2亿个蛋白质分子，这对于人类开发药品医治绝症或不好医治的疾病有很大帮助。AI对巨量影像资料的分析处理，会比人要厉害许多，而这也是AI的好用之处，就跟瓦特发明蒸气机一样，带给人们很多动力。
童子贤也针对能源议题发表看法，由于产业结构关系，先进国家只有美国的人均用电与台湾差不多或更多，其他如日本、德国等国家，由于服务业用电占比较大，人均用电大概是台湾的二分之一或更少。由于台湾工作型态关系，台湾的生活用电其实只占整体用电的18%，目前工业用电占56%，服务业占19%，其他是由农业用电跟其他产业用电
台湾2023年全年用电度数2821.4亿度，按照2%到2.5%的成长，在3、4年之后就会超过3000亿度，到时候，如果一度发电成本差0.5元，一年就会差1500亿元；如果一度发电成本差1元，一年就会差3000亿元。由于台湾有很多地方需要用钱，例如高等教育、研究 AI、建构主权AI、建置足够算的AI机房等都需要钱，如果能源方面可以搭配优质能源且经济效率比较高的排列组合，省下的经费就可以弥补健保的缺口、高等教育跟研究的需求，这样更有意义。
童子贤在媒体联访时候指出，台湾要使用优质、经济效益较高的发电组合，提高供电稳定性与能源韧性，并能面对国际紧张情势做出应对，同步思考各类能源选择对国土、农业、环境、生态与景观的影响。他引用义大利7月宣布重启停用 35 年核电厂案例来说明，因为义大利政府认为没有足够大的国土空间部署太阳能板，义大利国民及观光客也无法忍受湖光山色之中有太阳能板干扰，为了追赶减碳进度，并摆脱对太阳能过度依赖，所以义大利政府计划重新采用核电。
针对核能技术进步与核废料处理，童子贤指出，从科学或商业角度来看，核废料就是放射线还没充分燃烧掉就不再使用，就跟烧烤店店家的木炭用到剩下还有五分之一就不使用，是商业机制问题。天然铀所含铀 235 的浓度只有 0.7%，经过提炼成浓度 3％ 的铀 235 燃料棒就可做为核电厂发电的低浓缩铀，所以是原本核电厂设计没能将燃料棒用到百分之百，但是在科学上有机会办到，但现实却因商业制度形成现在的结果。并不是科学家没有持续研究核能科技与核废料处理方法。
有反核人士质疑核废料存放问题，童子贤观察，目前台湾的核废料被置放在占地有限的管制区中，在有限空间中受严密管理，因此并未曾构成危害。而且新科技的进步，使得可以燃烧核废料的第四代反应炉可能成功，包括「快中子反应炉」与「行波反应炉」在内都是发展中的新核能技术，包括中国大陆、加拿大、英国、美国都竞相投入资金研发，技术若研发成功，包括目前被嫌恶的核废料、以及制造浓缩铀过程的残渣贫铀，都可以转化成新一代反应炉的核燃料，而这就是解决当前核废料问题的圣杯。也点出如果台湾绿能装置量还要发展十倍规模的话，可以想像未来20几年后，废弃的绿能装置，将会是好几个台北市大小的垃圾规模，对台湾环境影响冲击不小。
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