張曉強幽默喊稱，「我上個月在北美的論壇提到，現在如果在台灣馬路上隨便問一個人什麼是CoWoS，他可能都知道」，此話引發會場一陣笑聲，還指出，這代表台灣全民對半導體的知識水平極高，「如果辦一場半導體知識測驗，我相信台灣絕對是全世界第一」。
張曉強說明，AI已成為推動3奈米以下先進製程需求的最大動力，應用範圍涵蓋資料中心、智慧型手機與物聯網裝置。台積電已推出N3E、N3B與N3X等製程，根據不同效能與電晶體密度，滿足高效能運算（HPC）與ADAS自駕車晶片的需求。張曉強補充，目前車用晶片以12奈米、8奈米為主，預期將逐步推進至5奈米。
針對2奈米進度，張曉強表示，N2技術推進順利，第一年，第二年設計定案（tape-out）數量比N5同期增加4倍，預計2025年下半年量產。A16製程將首度導入背面供電（Backside Power），效能提升10%、電源效率提升20%、邏輯密度增加10%，預計2026年下半年量產。A14製程也採用背面供電，預期效能提升15%、電源效率提升30%、邏輯密度提高逾20%，目標2028年投入生產。
張曉強強調，「能源效率」（Energy Efficiency）是AI與半導體持續創新的核心，「幾乎每兩年，能源效率要達到三倍提升，這是我們推動技術的核心動力。」隨著AI對電力與運算密度的需求不斷升高，未來所有AI SoC、記憶體與先進封裝皆需整合電源管理與訊號處理能力。他進一步表示，提升電源轉換效率需導入3D堆疊與智慧電壓調節器，效率從87%提升至92%甚至更高，是台積電努力的目標。
在電晶體架構演進上，台積電已從FinFET邁向NanoSheet，下一步將發展堆疊式CFET架構。因應AI晶片規模日益龐大，2D平面設計面臨物理限制，台積電正積極推進3D堆疊技術，包括SOIC與CoWoS，並推出系統級晶圓（System-on-Wafer）技術。藉由擴大中介層（Interposer）尺寸，整合運算與記憶體元件，可實現高達40倍的資料傳輸密度。
此外，台積電持續發展矽光子（Silicon Photonics）技術，用於頻寬擴展與光收發器，支援高速、低功耗與高可靠性數據傳輸。台積的SoIC技術可實現電子與光子裸晶堆疊，從電路板到中介層整合光引擎，帶來超過10倍的功耗優勢。
在特殊製程方面，他指出，台積電已在邏輯兼容性與高溫穩定性取得突破，擴大應用至車用與物聯網市場。下一代記憶體方面，28奈米的電阻式隨機存取記憶體（RRAM）已通過車用認證，12奈米版本亦預期可符合汽車所需的低PPM等級標準。磁阻式記憶體（MRAM）方面，22奈米已量產，16奈米已就緒，12奈米製程正在積極開發中。
張曉強認為，AI正從虛擬走向實體，汽車與人形機器人將成為下一波半導體應用重點，未來的汽車越來越像電子裝置，甚至汽車就是一種機器人，並稱觀察到很多車廠將自駕平台延伸至人形機器人，這類設備將需要更高階的AI與感測器整合技術，台積電正以此為目標推進相關製程與技術創新。
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