开学季最狠的一句话，来自南京大学的一间教室。

计算机学院副教授蒋炎岩新开了门《生成式软件工程》，课件第一页，一行红字：”没有Token的CS学生应该立即退学。“知乎热榜，四百多条回答，吵翻了。

先别急着骂。把这门课的规矩看完，你会发现狠话只是包装纸。

这门课的三条铁律

据拿到的课堂内容，蒋炎岩列了三条Policy：

第一，禁止古法编程——别再用十年前那套方式敲代码；

第二，Token自费，作业全程基于deepseek-v4-flash完成；

第三，不需要Tokenmaxxing——别拿Token当水喝，要高效地用。

他的逻辑是：Token就是AI时代的实验耗材，跟化学系的试剂、物理系的器材一样。只有自己掏腰包，才建得起来成本、质量、延迟三个意识。让Agent读整个代码库要烧钱，自动修bug要烧钱，跑测试分析日志也要烧钱——以后程序员面对的问题不只是”代码怎么写”，还有”这个任务该让AI做多少、怎么用最少的Token换最大产出”。

细节能看出这人不是玩噱头：他本来打算找厂商拉Token赞助，一看选课人数嫌麻烦就放弃了；模型选的是deepseek-v4-flash而不是GPT，价格只有后者几十分之一；他让学生去DeepSeek充100块钱，并补了一句——实在有Token困难的同学，可以联系他想办法。课堂演示他自己也全程用flash，只有生成slides舍得用更贵的模型。

一个张口就让人退学的老师，私下给困难学生留了后门。

狠话背后，是两种真实的焦虑

蒋炎岩在课上描绘的两种CS学生困境，比那句狠话扎心多了。

第一种：AI替我上大学。老师用豆包出题，学生用豆包做作业，门门开卷考试门门高分，整个流程里只有学生本人没有受到任何训练。毕业那天发现，每门课都很好，自己什么都不会，第一个被AI取代。

第二种：认真学了四年，发现被大学骗了。上课听讲、作业认真、绩点漂亮，毕业却发现自己学的东西AI全都会做。

还有简历的暴击。他收到过一份”完美简历”：CCF列表论文、在投、实习、奖项，该有的全有——但没有GitHub链接，没有个人主页，连一篇Preprint都没有。他给了零分。更绝望的是，所有人的简历都长一个样，你和竞争者已经完全无法区分。

所以这门课真正想回答的问题是：AI写代码越来越快之后，人还剩下什么活要干？

他的答案是：模型生成得再快，人不知道它写得对不对，照样白搭。程序员的位置正在从”写每一行代码的人”，变成定义问题的人、编排Agent的人、审查AI产出的人。Token只是这个变化最小、最不起眼的入口。

争议也真实：耗材费该谁出？

反方观点并不含糊：化学系的试剂是实验室提供的，物理系的器材是学校采购的，怎么到了AI时代，几十块钱的Token就成了学生自掏腰包的”入场券”？有网友反将一军：”建议不给学生买Token的计算机系立刻撤系。”教育公平确实不是按大多数人的承受力算的——对掐着生活费的学生，几十块可能是三天饭钱，一句”玩笑话”可能就让他默默退课。

这批评有道理，而且解法已经存在：有高校找厂商谈了教育公益Token额度，有学院用科研经费搭内部开源模型集群，还有老师自掏经费让学生”放心学，钱的事我解决”。培养成本意识，靠的是设计对比实验让学生算清楚一块钱Token能换什么效果，而不是把”买没买”当准入门槛。学校发Token，和学生学会用Token，本来就不矛盾。

结语：该退的不是学，是旧学法

蒋炎岩这个人，一向以”劝退”闻名，他还写过”如果你们连导师都不能正面刚，就谨慎考虑读博”。狠话是他的教学风格，但狠话指向的趋势是真的：新加坡国立大学2026/27学年起，全校新生不分文理必须修满12学分AI课才能毕业；复旦今年春天也开了面向非计算机专业的”生成式软件开发”，口号是”人人都是程序员，教你用AI把软件聊出来”。

不过还有半句冷水得泼：有Token不等于会AI。题目整段复制、答案整段粘贴的人，Token烧得越多，退化得越快。真正值钱的是拆问题、给上下文、判对错、编排多Agent的能力——这些，AI替不了。

所以把那句狠话背后的意思大概是：

学计算机却拒绝和AI协作，你不用担心退学——你该担心的是毕业之后。