潘健成拿群聯當AI「白老鼠」，半年後把成績攤開：群聯分階段投入11台AI伺服器，72%員工已經用上AI，換算每月省下210人力，6個月跨過投資回收門檻。實驗做成後，他現在要把群聯自己試過的模式搬出去，搶中小企業地端AI生意。
群聯創辦人暨執行長潘健成9月30日出席《民報》「啟動ESG新時代高峰論壇」，把這場AI實驗的投資成績攤在台面上。值得注意的是，11台伺服器不是一次買齊，而是隨著員工開始使用、算力不夠再往上加；這套群聯自己試過的方法，如今也成了潘健成準備拿去賣給中小企業的生意。
潘健成不要中小企業第一天就抱著大筆預算進場。他舉例，企業可以先拿約500萬元做概念驗證（POC），找出公司裡哪些工作真的能交給AI；做出效果、算力不夠，再一台一台往上加。即使最後一路投到1億元，每一次加碼都有前一階段的使用結果撐著，不必一開始就把錢全押下去。
先買一台 有效再加碼
群聯把這套做法直接搬進自己的AI生意。依群聯估算，中小企業若按照傳統方式自建AI伺服器，初期投資可能高達數百萬美元；潘健成的做法是先從一台低成本伺服器開始，看到AI成效再擴充，成效繼續增加，再買下一批設備，把一次巨額投資拆成一段一段可以驗收的支出。
群聯自己也是照這條路走，先讓員工把AI用進工作，算力不夠才繼續添購機器，最後累積到11台伺服器。如今這場實驗跨過回本線，潘健成也開始把內部經驗往外搬，包成AI Data Platform，準備複製到中小企業市場。
先用小錢試，真的有人用、真的做出效果，再繼續買機器；如果POC做不出東西，就停在這裡。企業不用為了一句「AI是未來」，第一天就蓋起一座昂貴的AI機房。
AI用到20% 潘健成開始算買房
機器該自己買，還是繼續把AI放在雲端跑？群聯也拿計算機算了一遍。
群聯以advanced coding workload比較雲端與地端成本，地端採輝達（NVIDIA）H200硬體、設備成本以3年攤提。按照這套試算，使用率超過20%後，地端成本開始低於雲端，使用率愈高，自己買機器的成本優勢愈明顯。不過，20%不是所有企業通用的固定門檻，實際成本仍會受到吞吐量、電力、機房及維運方式等條件影響。
潘健成把這筆生意比成住飯店與買房。偶爾住飯店最方便，付錢就走，不用管裝潢、維修；但人愈來愈多、住得愈來愈久，每天繼續付房錢，就會開始算買房划不划算。企業剛開始試AI，雲端最快；等到AI變成員工天天要用的工具，自己買機器這筆帳就會浮上來。
40年前嫌伺服器貴 潘健成押AI再走一次
40年前，中小企業同樣嫌伺服器太貴。機器買不起、公司缺IT人才，市場上連能直接拿來用的軟體都不多；後來硬體成本下降、IT人才增加，應用軟體也逐漸成熟，伺服器還是一步一步搬進企業，接下客製化工作，也把重要資料留在公司裡。
潘健成現在押AI再走一次，今天中小企業面對AI伺服器，同樣碰上設備貴、導入門檻高的問題；雲端可以先讓企業低成本進場，但隨著使用量增加，費用也一路往上走。他判斷，等AI真正進入企業日常工作，中小企業最後仍會出現自己部署地端AI的需求。
40年前，企業嫌伺服器太貴，最後還是把伺服器搬進公司；潘健成現在押AI會再走一次。不同的是，這回他不只下注，還先拿群聯自己試了6個月。