陳立武表示，與馬斯克合作非常愉快，因為他是一位極其「不按牌理出牌」的企業家，總是會挑戰既有做法，不斷追問每個步驟背後的原因。他認為，這種思維方式十分令人振奮，也讓團隊有機會重新檢視傳統流程，找出更有效率的解決方案。
談到雙方合作的Terafab計畫，陳立武表示，簡單來說，就是馬斯克希望打造屬於自己的晶圓廠，而英特爾則提供技術與製程支援，協助其加速邁向量產。雙方團隊目前維持每週固定會議，合作過程雖然充滿挑戰，但也相當具有啟發性。
陳立武透露，馬斯克經常提出一些顛覆傳統的想法，甚至曾提及是否能打破部分無塵室規範。不過他強調，重點並非照單全收，而是保持開放心態，願意傾聽不同觀點並評估可行性。
他指出，馬斯克對機器人、自動駕駛與未來交通有極大企圖心，而這些應用背後都需要龐大的晶片算力支撐。隨著AI快速發展，半導體需求已不再局限於大型資料中心，而是逐漸延伸至機器人、智慧車輛與各類終端裝置。
陳立武認為，AI對產業的影響將比網際網路更深遠，不僅能提升企業效率，也能協助晶片設計最佳化、縮短開發時程並降低成本。他並看好未來大量AI應用將在邊緣端與裝置端運行，相較完全依賴雲端資料中心，將具備更高效率，這也是他與馬斯克共同看好的重要發展方向。
陳立武指出，AI產業雖快速成長，但仍面臨多項關鍵瓶頸，包括電力供應不足、氦氣供應受限，以及記憶體短缺等問題。其中，HBM等高階記憶體供不應求，即使業者有意擴產，也往往需要數年時間才能完成產能建置。
談到美國本土半導體製造，他坦言市場上仍有不少質疑聲音，認為成本過高、競爭力不足。不過他認為，近年供應鏈中斷經驗已凸顯韌性的重要性，產能不應過度集中在單一地區或少數廠商手中，因此建立多元且具彈性的供應鏈體系勢在必行。
陳立武表示，隨著先進製程持續推進，晶片製造複雜度大幅提升，任何一個環節出現問題，都可能影響整體良率與生產進度，因此製造能力正逐漸成為產業發展瓶頸。
他認為，全球AI基礎建設投資短期內不會放緩，目前最大的限制仍是供應端吃緊；但長期而言，真正決定勝負的將是應用端。誰能找到具規模且可持續發展的殺手級應用，誰就有機會成為下一波AI浪潮的贏家。
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