南大计算机学院副教授蒋炎岩在课件里写了一句狠话：「没有 Token 的 CS 学生应该立即退学」。这句话在网络上炸开了锅，但真正值得讨论的不是措辞，而是它戳中的那个现实——AI 能力正在和家庭收入直接挂钩。

Token 是调用大模型时的计费单位，每一次向 AI 提问、让它生成代码或分析数据，都在消耗 Token。这意味着，用得起 AI 和用不起 AI，正在变成一道新的分水岭。而这道分水岭，恰好落在大学校园里。

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付费墙后面的能力差距

美国高校的研究数据给出了一个不太舒服的结论：付费 AI 用户和免费用户之间，存在统计显著的能力差距。付费用户使用 AI 的频率更高，对 AI 输出的信任度也更强。换句话说，越愿意花钱的人，越能把 AI 用成生产力工具；而只依赖免费版的人，往往停留在尝鲜阶段。

低收入学生比例较高的学校，学生被迫在生活费与 Token 之间做选择。这不是夸张——当一次深度作业可能要消耗几美元的 Token 时，这笔钱对某些学生来说是实打实的生活费。于是，一种看不见的「使用鸿沟」在校园里蔓延：不是会不会用的问题，而是用不用得起的问题。

Token 该由谁买单？

这个问题的棘手之处在于，Token 既不像颜料那样完全属于个人消耗品，也不像图书馆数据库那样可以视为公共资源。如果把它当消耗品，学生自付，那穷学生天然吃亏；如果学校补贴，又面临滥用风险——有人会拿公共补贴去跑无关任务。

OpenAI 曾短期免费开放 Plus 会员来缓解焦虑，但这种方式无法持续。集中采购再分发或许更省钱，却会在大学之间拉开新的差距——经费充足的学校能给学生配足 Token，经费紧张的学校只能望洋兴叹。

高校的加减法，没算到公平这道题

高校并非没有动作。2026 年新增具身智能等新专业，北理推行「AI+ 专业」，多校设立 AI 微专业，同时裁撤易被替代的传统专业。这些调整看起来很积极，但本质上只是更换了筛选标尺——把旧的考试换成了新的 AI 能力测试。

问题在于，这套新标尺默认每个学生都站在同一条起跑线上。可现实是，Token 让能力如此赤裸地和一个人的钱包挂上了钩。真正的 AI 工具往往藏在付费墙后面，而教育原本应该是那道让出身不同的人，有机会站到相对公平起点上的门。

当高校忙着追逐新兴专业、调整专业目录时，入场券不平等的问题被搁置了。无论专业目录换成什么名字，它都只是把旧的不公平，包装进了一个更时髦的壳子里。

AI 时代的教育公平，不是多开几个专业就能解决的。它需要回答一个更基础的问题：当工具本身要收费时，学校该不该保证每个学生都买得起那张入场券？