最近知乎热榜上有个问题，让我看了半天评论区也没忍住想写点东西：如何评价蒋炎岩在课件中提出「 没有 Token 的 CS 学生应该立刻退学」？
原问题链接：https://www.zhihu.com/question/2075868388124004913
说实话，第一次看到这句话，我也愣了一下。蒋老师这是吃错药了？还是嫌学生太多？但如果你了解蒋炎岩这个人，就会明白——他从来不说废话，这句话背后，藏着对当下 CS 教育很现实的一个判断。
蒋炎岩是谁？他不是那种“站着说话不腰疼”的人
先给不熟悉的朋友补个背景。蒋炎岩是南京大学计算机系的青年教师，主讲操作系统、计算机系统基础这几门硬核课。他在 B 站公开了完整的课程视频，课件做得极其用心，被很多校外学生称为“神仙课程”。因为他上课喜欢讲大实话，偶尔冒出一两句听起来很狠的话，所以也常被截图传播。
这次“没有 Token 的 CS 学生应该立刻退学”，就是典型的一句话被断章取义。原话出现在他的课件里，更完整的语境是：在 AI 时代，CS 学生的学习方式和工具体系已经变了，如果你连大模型的 token 都没有，还学什么计算机？ 这里的“Token”，不是玄学，而是指你调用大模型 API 的额度，更广义一点，就是你接触和利用 AI 计算资源的资格。
换句话说，蒋老师不是在嫌贫爱富，而是在敲打那些思维还停留在“背 PPT、抄代码、调不清楚 Bug”的计算机专业学生。
为什么“没有 Token”就成了退学理由？
大模型落地之后，CS 的很多“标准动作”都被改写了。
以前写代码，遇到报错，你要去 Stack Overflow 搜、去源码里翻、自己加 printf 调试；现在写代码，第一反应是丢给 ChatGPT、Copilot、Claude，让 AI 帮你定位问题、生成测试用例、解释报错含义。你输入一个 prompt，吃掉你几千个 token，换来的是过去可能要花一小时的排查。
如果一个 CS 学生，连申请一个免费 API key 都懒得做，连学校提供的教育版额度都不去用，连本地跑个开源模型的部署能力都没有，那确实可以说：你还没准备好进入这个行业。
注意，蒋老师用的是“没有 token”，不是“没有钱”。现在主流的 AI 编程工具对学生非常友好：GitHub Student Pack 里有免费 Copilot 额度，很多国内大模型厂商也开放了免费 API，还有像 Ollama 这类工具，允许你在自己电脑上跑 7B、13B 规模的开源模型。想搞到 token，途径很多，关键是你有没有主动性。
但“退学”这个词，太容易让人产生误解
我也会担心，这句话被传播后，会让一些真正因为经济条件受限的同学感到被冒犯。毕竟，有些学生连电脑配置都不高，更别说跑得动本地模型了。对于他们而言，“没有 token”不是不努力，而是真的没有资源。
这确实是一个值得讨论的现实问题。但我更愿意相信，蒋老师的本意是“如果你在心态上拒绝使用 AI 工具，拒绝学习怎么和模型协作，那你可能不适合继续在 CS 里耗着”。而不是“穷学生就该滚”。
事实上，他在课件里同步提到了很多替代方案：可以用学校机房、可以用免费额度、可以用开源模型。他真正否定的，不是“没有钱”，而是“没有意识”。
我的观点：话糙理不糙，但别把“Token”当万能钥匙
我基本认同蒋老师对大趋势的判断。一个不会借助 AI 提升效率的 CS 学生，毕业后可能真的很难和同龄人竞争。但我也想把“没有 Token”这个话题稍微掰开聊一聊。
第一，Token 只是入口，不是全部。你有 Copilot 会员，不代表你会写高性能代码；你会用 AI 生成函数，不代表你能设计一个可靠的系统。CS 的根基——数据结构、操作系统、网络、离散数学——依然很重要。蒋老师本人的操作系统课，对学生的底层要求一点都没放松。
第二，ai 时代我们需要“人机协作”能力。真正的“有 token”，不只是充了钱、调了 API，而是你懂得怎么提问、怎么拆解任务、怎么验证 AI 输出的正确性。这些能力需要刻意练习。比如你让 AI 写一段并发代码，你不能直接信，得自己去 review 死锁条件、处理竞态，这比手写更考验功力。
第三，学校层面也应该配套资源。既然老师敢说出“没有 Token 应该退学”这种话，学校就该保证每个学生都有获取 token 的基本渠道。免费额度也好、实验室配额也好，不能让学生因为这点门槛被劝退。教育公平这件事，不该让个体独自承担。
给在读 CS 学生的一点真心建议
如果你是被这个话题吸引过来的，我想给你几个具体的行动建议：
- 先别管退不退学，去把 GitHub Student Pack 申请了，里面就有免费的 AI 编程工具。
- 把你的主力 IDE 装上 Copilot 或通义灵码，用一周再说。不适应再卸掉，不亏。
- 学一点 prompt 的基本语法，不是让你写花活，而是让你学会“给上下文、提要求、限定范围”。
- 找一台哪怕没有独显的电脑，装个 Ollama，跑跑 gemma2 或 qwen2.5，感受一下本地小模型的边界。
- 继续啃硬课，算法、系统、网络，一个都不能少。AI 是你的加速器，不是你的替身。
回到知乎热榜上这个问题：如何评价蒋炎岩在课件中提出「 没有 Token 的 CS 学生应该立刻退学」？
我的答案很简单：别只盯着“退学”的刺痛感，要听到背后的齿轮声。 计算机教育正在经历一次从“个人英雄主义”到“人机协同”的范式转移，跟不上的人会被筛掉，这不是危言耸听，而是正在发生的现实。
那些能走到最后的 CS 学生，不是拥有最多 token 的人，而是最会用 token 撬动自己思考边界的人。蒋老师那句话说穿了，就是提醒你：该醒醒了，别让自己的学习方式还留在 GPT 前夜。
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