张晓强幽默喊称，「我上个月在北美的论坛提到，现在如果在台湾马路上随便问一个人什么是CoWoS，他可能都知道」，此话引发会场一阵笑声，还指出，这代表台湾全民对半导体的知识水平极高，「如果办一场半导体知识测验，我相信台湾绝对是全世界第一」。
张晓强说明，AI已成为推动3奈米以下先进制程需求的最大动力，应用范围涵盖资料中心、智慧型手机与物联网装置。台积电已推出N3E、N3B与N3X等制程，根据不同效能与电晶体密度，满足高效能运算（HPC）与ADAS自驾车晶片的需求。张晓强补充，目前车用晶片以12奈米、8奈米为主，预期将逐步推进至5奈米。
针对2奈米进度，张晓强表示，N2技术推进顺利，第一年，第二年设计定案（tape-out）数量比N5同期增加4倍，预计2025年下半年量产。A16制程将首度导入背面供电（Backside Power），效能提升10%、电源效率提升20%、逻辑密度增加10%，预计2026年下半年量产。A14制程也采用背面供电，预期效能提升15%、电源效率提升30%、逻辑密度提高逾20%，目标2028年投入生产。
张晓强强调，「能源效率」（Energy Efficiency）是AI与半导体持续创新的核心，「几乎每两年，能源效率要达到三倍提升，这是我们推动技术的核心动力。」随著AI对电力与运算密度的需求不断升高，未来所有AI SoC、记忆体与先进封装皆需整合电源管理与讯号处理能力。他进一步表示，提升电源转换效率需导入3D堆叠与智慧电压调节器，效率从87%提升至92%甚至更高，是台积电努力的目标。
在电晶体架构演进上，台积电已从FinFET迈向NanoSheet，下一步将发展堆叠式CFET架构。因应AI晶片规模日益庞大，2D平面设计面临物理限制，台积电正积极推进3D堆叠技术，包括SOIC与CoWoS，并推出系统级晶圆（System-on-Wafer）技术。借由扩大中介层（Interposer）尺寸，整合运算与记忆体元件，可实现高达40倍的资料传输密度。
此外，台积电持续发展矽光子（Silicon Photonics）技术，用于频宽扩展与光收发器，支援高速、低功耗与高可靠性数据传输。台积的SoIC技术可实现电子与光子裸晶堆叠，从电路板到中介层整合光引擎，带来超过10倍的功耗优势。
在特殊制程方面，他指出，台积电已在逻辑兼容性与高温稳定性取得突破，扩大应用至车用与物联网市场。下一代记忆体方面，28奈米的电阻式随机存取记忆体（RRAM）已通过车用认证，12奈米版本亦预期可符合汽车所需的低PPM等级标准。磁阻式记忆体（MRAM）方面，22奈米已量产，16奈米已就绪，12奈米制程正在积极开发中。
张晓强认为，AI正从虚拟走向实体，汽车与人形机器人将成为下一波半导体应用重点，未来的汽车越来越像电子装置，甚至汽车就是一种机器人，并称观察到很多车厂将自驾平台延伸至人形机器人，这类设备将需要更高阶的AI与感测器整合技术，台积电正以此为目标推进相关制程与技术创新。
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