南京大学计算机学院副教授开学第一课：" 没有 token 的 CS 学生应该立即退学。"

说这话的是蒋炎岩，南大计算机学院副教授、博导，在 CS（计算机科学）圈口碑很硬。这门《生成式软件工程》是他 2026 秋季的新课，课件第一页就把这句话甩出来，" 立即退学 " 甚至还标了红。

这门课的规则很简单，token 自费，课堂全程使用 deepseek-v4-flash，自己花钱买 token 完成作业。

为什么没 Token 就 " 退学 "？

当然这里的退学肯定是夸张描述了，但蒋炎岩在课件里为啥要这么写呢？他认为 token 就是 AI 时代的实验耗材，跟化学系的试剂、物理系的器材一个道理，只有自己掏腰包用，才能真正建立起成本、质量、延迟的意识。他还特意补了句 " 不需要 tokenmaxxing"，简单说就是：别拿 token 当水喝，要高效地用。

了解他的人都知道，这就是他的一贯风格，他向来喜欢把话说得特别难听。但真正想说的其实是：都 2026 年了，学计算机的还不碰 AI 工具，还在用十年前那套方式敲代码，跟行业前沿的差距已经不是熬夜能补上的了。

不过不同学生花 token 的方式天差地别，有人拿 AI 当搜索引擎，题目整段复制进去，拿到答案复制粘贴，token 花了不少，独立思考能力反而退化了。还有人用 AI 代理系统读整个代码库、自动修 bug、生成测试用例，这部分人 token 消耗大，但产出完全不是一个量级。

话说回来，" 实验耗材 " 这个词形容 token 还挺贴切，但又不完全一样。做化学实验，试剂烧了就没了，搞不好还因为操作不当全浪费了；token 花出去，换来的是代码、方案和知识，这些是能带走的。从这个角度说，token 比化学试剂值多了。当然前提是你真的在用它学东西，而不是复制粘贴交差。

还有个细节容易被忽略：这门课全程用 deepseek-v4-flash，不是 GPT。deepseek 的价格只有 GPT 的几十分之一，便宜到学生自己掏腰包也不心疼，这才是 "token 自费 " 能推行的前提。要是换成 GPT-4，一学期可能得花几百块，那 " 自费 " 就真的变成劝退了。

蒋炎岩的 " 没有 token 就退学 " 听起来很极端，但放在更大的背景下看，他只是走在了前面。AI 工具正在从 CS 专业的专业课变成所有专业的 " 公共课 "。

最狠的是新加坡国立大学，从 2026/27 学年开始，全校所有本科新生不分专业、不分文理，必须修满 12 学分的 AI 相关课程才能毕业。

国内高校也在跟进。复旦大学 2026 春季开了门 " 生成式软件开发 "，专门面向非计算机专业学生，口号是 " 人人都是程序员，教你用 AI 把软件聊出来 "。

设计专业要会用 AI 出图，传媒专业要会用 AI 做视频，法学专业要会用 AI 审合同，总之 AI 工具的强制使用已经不是 CS 专业独有的事了。

不过再怎么说，有一个趋势是躲不掉的：token 正在变成 CS 学生的 " 新课本费 "。以前学计算机有台电脑就能开工，现在还得额外给 AI 充点卡。好在现在国产模型够便宜，这张 " 点卡 " 没那么贵。

对此你怎么看？