（来源：电脑报少年派）

“没有Token的CS学生应该立即退学。”

近日，南大计算机学院副教授、博导蒋炎岩在《生成式软件工程》这门选修课的开学第一课上，留下了这样一句发言。片面地剔除当时的语境后，这句略显偏激的表态在社交媒体上有些刺耳，因此引发了不少网友的热议。

不过结合当时课件的内容以及之后第二堂课的解释来看，这位教授只是在向同学们强调Token的重要性，“如果不这么说，你们真的听不进去”，更进一步其实是为了强调跟上AI发展动向对如今计算机专业学生能力培养的必要性。

蒋炎岩教授在《生成式软件工程》开学第一课上的课件展示

他将Token视为实验耗材，就像化学系的试剂一样，认为这是本专业学生无法省去的一笔资源开支，他开的这门课就需要全程使用DeepSeek-V4-Flash模型，并提出若有困难可以联系他来帮忙。

该事件反映的现实境况是，AI工具如今已是人才培养的必修课而非选修项，但这又引发了一个更深层的问题：当作为消费品的算力资源成为能力培养的“入场券”，Token在教育领域究竟该扮演什么样的角色？

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不是门槛，而是束脚带

社媒评论区里，“不提供Token的计算机专业可以不招生”与“不自费Token的同学可以别报考”的言论观点针锋相对，大家都意识到AI对生产和学习的深度渗透，但不同的是：有人认为Token就像早年计算机专业学生的电脑一样，是一种需要自备的工具；而另一些人认为，Token和化学试剂一样是一种基础实验条件，是学校掌握并提供的教学资源。

为什么执着于纠结定位？因为这个答案将决定谁为此买单。换句话说，争议并不在于“退不退学”“买不买Token”，而在于“算力成本该由谁承担”。

如果回溯技术发展，其实我们能发现每一阶段都出现过类似的问题，比如互联网兴起时的电脑，移动终端普及时的云资源，每一种最终进入基础设施配置的资源，起初都是以极客圈层的少数尝鲜进入大众视野的，这中间会经历一段从个人选择到公共基建的过渡。

但问题在于，即使学校负担起算力成本，也不可能无限制提供，这个上限的掣肘依然存在，企业的实践已经证明了这一点。

今年整个科技行业都发生了明显转向，起初企业都为AI在降本增效上的突出表现而兴奋，纷纷将成本投入砸向算力采购。但野蛮烧钱的模式难以为继，全员无上限Token的阔绰日子只坚持了短暂一阵，大家便不得不面临配额管控的问题。

“研发人员的配额通常是最多的。”从事互联网产品研发的谢利（化名）提到，他所在的公司在三个月前取消了无限额度，改为任务动态配额，因为资源紧张，公司配套了严格审计来杜绝浪费，“还要求算力消耗量与产出成果挂钩。”

这传递出一个关键信号，除了会用AI，懂得管控Token成本、高效调用模型，也在变为衡量员工职业素养的标准之一。

“很多公司现在是按任务价值分配算力，高价值的项目会拿到更多配额，而低效任务会被限制消耗。”算法工程师高启明（化名）表示，平均分配在实践中完全不现实。

这套资源分配逻辑传导至高校，涉及的不仅仅是教育公平的议题，还有一项新能力：成本意识。

“满足一门课程的基础使用也就是几十元到几百元的价格。”计算机专业硕士生高阳（化名）认为，如今的算力门槛并不高，不至于出现因为付不起Token费用连课都上不成的情况，“但不同程度的算力限制会让学生做出不同的实践选择。”

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成本意识与培养逻辑的变化

一个初学者想要顺利完成编程任务，过程中可能出现模型不适配、指令不对、逻辑错误、存在安全漏洞等各种问题，需要反复调试，每一次交互都会产生消耗。

Token多的学生有机会反复试错，而Token有限的学生，首先要学会做取舍，判断这次交互“值不值得”，也就是说，最低实训标准之外的超额算力，才是拉开学生差距的关键。

这与算力的计价方式有关，因为用一次少一次，如果任何环节都让AI代劳，后面的重要任务就没有额度，所以学生每一步都要以最终产出为目标实时调配资源，这种性质既不同于电脑等硬件设备，也区别于试剂这种一锤子买卖的耗材。

超出个体资源差异的层面，从更宏观的角度，教育培养的侧重点也发生了变化。

“以往的计算机教学更强调基本功，但现在很多工作都能交给AI，人更像一个项目经理，需要宏观统筹、指挥把关。”计算机专业教师刘志强表示，所以每个学生都会经受成本拷问，要分清什么时候该不吝调用模型，什么时候可以节省资源适当手搓，教学的目的不仅要让他们知道怎么调用AI，也要让他们懂得如何在有限的条件下，拿出最优的产出。

这其实就是蒋炎岩教授课上提到的“建立起成本、质量、延迟的意识”，不要盲目追求“tokenmaxxing”（形容Token的过度使用）。

在过去，思考投入产出比的效率问题是企业才考虑的问题，AI时代，这种能力被算力下放到了个体层面，而这是以往高校教育完全空白的领域。

不仅如此，当前还存在另一个现实困境。

“人工智能时代，高校不再走在最前沿。”在技术迭代速度、研发资金实力等多方面因素的影响下，AI领域的各种必需资源都掌握在企业手里。某种程度上，Token还无法被普遍纳入学校成本的处境，也是高校在被边缘化的映射。

这些变化与挑战无一不在宣告一个事实：从消费品到基础设施，Token的定位正在经历剧烈变迁。而在这场变迁中，谁能更好地驾驭算力、用AI做出真东西，才是决定计算机人才竞争力的分野，也是高校通过课程改革追赶前沿步伐的唯一解。