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群聯執行長潘健成今天針對AI何時落地提出他的見解，他表示，隨著AI產業由訓練走向推論與實際應用，產業正從「算力競賽」進入「成本與效率競賽」。NAND控制晶片大廠群聯電子指出，AI真正落地的關鍵，將不是純雲端，也不是純地端，而是「Hybrid Cloud（混合雲）」架構。
潘健成分析，當前市場多數AI應用仍停留在雲端運算，即使部分號稱「地端AI」，實際上仍透過PC或裝置作為入口，核心運算依然在雲端，屬於「假地端」。這樣的模式在成本上難以長期維持，特別是在中國市場曾出現的「養龍蝦」現象—用戶大量導入AI算力，卻因帳單過高而快速退出，顯示純雲模式的商業模式仍存在瓶頸。
潘健成說，未來AI的發展架構將轉向「三層算力分工」：即地端（Edge）負責即時與輕量運算、企業私有雲（Private Cloud）負責內部AI資源調度，公有雲（Public Cloud）則處理高強度與大規模運算。其中，核心關鍵在於「LM Router」，透過智慧分流機制，判斷任務應在地端處理或送往雲端，從而優化成本與效能。
潘健成以自家建構的企業機房運作為例，他指出，公司的AI伺服器負載高度集中於白天，夜間閒置，若僅靠擴充雲端資源，將導致嚴重資本浪費。因此，透過地端分流部分運算，不僅能降低延遲，也能顯著改善整體成本結構。
在硬體面，潘健成也提出「低記憶體＋架構優化」方案，主打以8GB或16GB DRAM即可運行AI應用，搭配混合雲模式，避免市場對高容量記憶體（如96GB、128GB）的依賴，降低終端設備門檻。
潘健成透露，目前已與多家PC品牌合作導入相關方案，涵蓋主流Notebook與裝置平台。隨著應用逐步成熟，預期Hybrid Cloud將成為AI PC與企業AI基礎架構的標準配置，並且是實現AI普及化的關鍵路徑。
潘健成認為隨Hybrid Cloud架構逐步成形，地端裝置、私有雲與公有雲之間的資料交換將更加頻繁，進一步放大對儲存的需求。在AI持續擴張、美國與中國雲端市場同步發展，以及未來AI從雲端走向地端的趨勢下，NAND Flash市場將長期處於供需緊平衡甚至偏緊狀態，缺貨問題短期難以解決。
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