普通家庭「学不起」的专业，越来越多了

南大副教授一句"没有Token的CS学生应该立刻退学"，揭开了这个时代教育领域残酷的那一面。

越来越多的专业，都变成了没有家庭托举就学不起的专业。哪怕是曾经“小镇做题家”们翻身效果更好的计算机专业，成本也在大幅增加。

留给普通家庭的机会，不多了。

01

当Token成大学生"新学费"

"没有Token的CS学生应该立刻退学。"

当南大计算机学院一位老师在2026年秋季《生成式软件工程》课程课件首页，用红字写下了这句话后。

有人说这话过于夸张——上一堂课而已，不过是使用AI的习惯，竟然就要被老师批评为“应该退学”，简直就是AI行业惯用的“营销套路”。更别提Token可不是一项个人技术方面的能力，而需要实打实的资金支持。大学生到哪里有这个钱？

但这话听着刺耳，却是事实：一个仅仅凭借教育普惠和自身能力就可以翻身的时代正式宣告结束了。

在产业领域，计算机行业的从业者已经离不开AI了，VibeCoding冲击着这一行业的根基——想要不被冲击，就要更快一步先用好AI。Token已经是开发者圈子里的刚性支出了。

按照这位语出惊人的老师设置的课程规则来看，本学期实训、作业将基于deepseek-v4-flash大模型完成，因此学生需要自行付费购买Token支撑实验与开发任务。

而这位老师的逻辑其实也很清楚：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。

这一点毛病都没有，因为不会这些东西，以后工作也要被淘汰，那么何需继续在课堂上浪费时间？

出发点是好的，但不代表适用性强——问题出在成本上。我们可以算一笔账。

从单价看，国产大模型的确打到了很低的价位。DeepSeek V3综合单价约0.5元/百万Token，100元人民币可以买到2亿左右Token，折合3-4亿汉字。

听起来很便宜是吧？但在真实使用场景中，用户的消耗速度远超想象。

曾有过一些相关的报道，北大大二学生程同学透露，身边同学Token开销多的每月要3000余元，自己也接近千元。

这是什么概念？按高校生均每月生活费1500元计算，Token支出已经占到生活费的三分之二甚至两倍！

当一门课程直接指定模型、要求自费完成作业时，Token更是从"可选工具"变成了"强制成本"。

很多人会说："需要的成本都不愿意花，还学什么计算机？"但问题的核心其实不是"贵不贵"，而是"该不该由学生掏"。

十年前学计算机，学院会统一采购IDE授权、搭建内部服务器、开放科研集群空闲资源，学校始终站在前面扛成本，学生只需要专心学技术。

到了AI时代，几块钱、几十块钱的Token，就突然成了要学生自己买单的"入场券"？这未免过于残忍。

02

"学不起"的专业越来越多

"没Token就退学"之所以刺痛人，是因为它也戳中了一个正在扩大的裂痕。

高等教育的成本边界，正在从硬件设备向持续消耗的算力资源转移。这个趋势不只是计算机专业的问题，而是整个技术教育体系正在经历的结构性转变。

以前是考上大学，你去上就行了，再凭借学校成绩就可以找一份不错的工作。但从十多年前开始，趋势变成了考上大学后，家庭需要继续高投入各种资源：买数字设备、做实习项目、参加校外活动……每一项都是大笔资金的投入。

比如张雪峰曾经就坚持不让“家庭没资源的女生学金融”，就是这个道理。

不少行业就业很不错，但前提是家庭能托举——计算机本来是个例外，就业不错，成本仅仅是孩子自己上学时努力，毕竟这一行“行不行”的标准，是“看看代码”。

但现在，计算机专业的成本也开始飙升了，尤其是在AI时代来临后。

一个原因是生产工具的云化和订阅制。

过去学编程，你买一台电脑，一次投入四年可用。软件可以用盗版，教程可以网上找，边际成本趋近于零。

但AI时代的生产工具是云端服务，按调用量计费，用一次花一次钱。这就把一次性的硬件投入，变成了持续性的运营支出。

另一个原因是技能迭代速度超过了教育体系的更新速度。

蒋炎岩的课之所以引发共鸣，是因为他说出了行业真相：2025年之后入职的毕业生，会用AI和不会用AI的，工作效率差距不是两倍三倍，而是一个数量级。企业不会等你毕业再教你用AI。

但高校的教学改革有自己的节奏。师资培训、课程审批、经费申请都需要时间，而大模型技术半年一个迭代。等学校走完采购流程、配齐教学资源，市场上的技术可能又升级了。于是出现了一个尴尬的局面：懂前沿技术的老师，只能用朴素的方式，让学生自己掏钱来跟上行业节奏。

还有一个原因是教育公平的底层逻辑正在重构。

传统意义上的教育公平，是"大家都用一样的教材、一样的机房"。但AI时代的学习效果，很大程度上取决于你调用了多少算力、使用了什么等级的模型。免费模型和付费模型的能力差距，比教材版本差异大得多。

这就形成了一个隐形分层：经济条件好的学生，可以用更好的模型、不限量调用，学习效率指数级提升；条件一般的学生，只能用免费版、等限额、凑合用，差距在入学时就已经拉开了。

这种差距不是努力就能弥补的——你再勤奋，也不可能用免费模型跑出付费模型的效果。

03

技术红利期的窗口还在

看到这里你可能会觉得悲观，难道普通家庭的孩子，真的要被Token成本挡在计算机专业的门外吗？

其实也不是。因为我们现在正处在一个特殊的阶段：技术快速扩散，但商业化尚未完全闭合。

换句话就说，窗口期还开着。每一轮技术涌现的早期，都会有大量的免费资源和普惠政策，这是行业为了抢用户、占生态而放出的红利。

对于普通学生来说，这可能是低成本的上车时机。

前几轮AI浪潮，都向大众释放了持续了几个月到两三年的红利。而如今这轮办公AI的竞争也一样。

腾讯WorkBuddy在今天就推出了开学季政策。9月1日起，全国普通高等学校在读大学生完成学生认证，即可免费领取1000积分，教师同样可领1000积分。这些积分可以用于智能资料查询、学业备考辅导、论文写作、求职咨询等几乎所有学生高频场景。

按照当前大模型的定价水平，1000积分对应的算力，可以支撑一个学生一整个学期的日常学习使用——课堂笔记整理、文献速读、代码调试、论文润色，这些最消耗Token的场景，基本都能覆盖。

更重要的是，这种普惠不是个案。

目前整个行业现在都在做"教育渗透"：字节跳动的豆包有学生专项，百度文心有校园计划，DeepSeek对教育场景有特殊定价。各大厂商都在抢校园市场，宁愿自己贴钱也要让学生先用起来。

虽然这个阶段不会永远持续，等到市场格局稳定、用户习惯养成，价格会回归正常水平。但至少，窗口期出现了。

大的趋势家庭改变不了，但是正确的姿势不是抱怨"学不起"，而是抓紧窗口期，把窗口期的资源用透。

在这个窗口期，将来和AI技术绑定的专业的学生，其实还真应该如那位老师所说，建立成本意识，高效使用Token。

不仅要搞清楚AI怎么用、那些场景可以用，更要学会在不同的任务里用合适的模型、优化prompt，把成本降更低。

回到开始的问题：普通家庭的孩子，还学得起计算机吗？

答案是：现在还学得起，而且可能是更"划算"的时候。

因为技术红利期的门票，从来都是免费发放的，只是它不会一直摆在那里。等所有人都意识到它的价值时，窗口也就已经关上了。

珍惜在那个真正残酷的时代来临前，这个谁也不知道能维持多久的窗口阶段吧。