韩国高校都在发 Token 了？「学生没用」是误判，民办院校尤其该跟进这门特色化新基建

前不久，本站梳理了国内高校发放 Token 的做法：中科大每人每天 1 亿、清华三年 3000 万元算力支持，数字一度刷屏。随之而来的疑问也很集中：韩国院校是不是也在搞这套人工智能新基建？学校有必要跟进吗？很多同学好像领了也没用。把韩国这一年的动作摊开看，三个疑问里至少有两个需要修正：韩国不但做了，而且颗粒度更细；至于「没人用」，几所学校的后台数据给出的答案正相反。

校园里的 AI 算力与数据流

一、韩国不是「要不要发」，而是「怎么发得更有约束」

韩国高校的主流做法不是给每人一笔固定额度让人自行消耗，而是把额度挂到统一平台、课程和专业上。几所学校的方案差别很能说明问题。

统一入口接入多种模型的校园 AI 平台

大邱大学校长朴顺镇对这件事的定位值得原样记下：现在大学的竞争力不只是专业或设施，还取决于学生在何种水平的 AI 环境下学习和成长。岭南大学管理团队的表述则更克制：AI 不应成为思维的替代品，而应成为提升思维层次的工具。

二、「很多同学好像也没用」，数据说的相反

这不是主观感受问题，几所学校的后台已经给出答案。

• 首尔大学校内 4.3 万名可用对象中，3.1 万人（72%）使用了 ChatGPT；原本按一年规划的使用量，一个月就耗尽。有工科研究生说，额度受限后两周就用完分配量，只能自费订阅其他付费账号。校方的判断是：AI 已成为教育与研究的必需基础设施，需求远超预期。
• 釜山大学免费发放教育用 Gemini，一个月用户数接近 2 万。
• 全南大学学期中月活用户超过 1 万后，反过来把额度收紧为每人每月 10 万 Credits——不是没人用，而是要用规则防止挤兑。

更能说明问题的是基建侧的数字：韩国教育信息化财团调查显示，全国 63% 的大学已引入或计划引入生成式 AI，但 90.3% 连自有 GPU 服务器都没有，信息化预算占总预算平均约 1%。供给意愿跑在基础设施前面，这才是首尔大学额度被迅速耗尽的背景。

所以「领了不用」更像是一个观察偏差：在多数学校，额度还只是账户里的一个数字，没有被课程要求调用，自然看不出使用。把闲置当成结论，会误判这件事。

把 AI 额度嵌入课程与小组项目

三、这不只是学校的自选动作

韩国把 AI 供给拆成了三层，从上到下都有明确投入。

国家算力层。科学技术信息通信部自 2026 年 2 月起分批向大学、研究机构和国家 AI 项目发放约 1 万张高端 GPU，单个项目最多可获 256 张 H200 或 128 张 B200、使用最长 12 个月，经 AIinfrahub.kr 申请；首批 4336 张，到 2030 年政府侧规划共 5.2 万张。大学与公共研究机构免费使用，中小企业按市价 5%–10% 付费。

校级平台层。2026 年「AI 中心大学」项目选出 8 所非首都圈大学，朝鲜大学入选后最多 8 年获 212 亿韩元支持，用于建设 AI 数据中心、经 WeHub+ 平台提供 GPU 与多模型 Token，并计划 8 年内新聘 100 名 AI 方向教师、把 AI 工学专业招生扩至 70 人。仁荷大学 AI 融合研究生院则配备 24 PFLOPS 级 GPU 服务器与全额学费支持；首尔大学与英伟达合作，把 20 套 Jetson 开发套件和官方深度学习课程嵌进大一必修的机器人设计课。

课程与制度层。朝鲜大学要求包括非专业在内的全体本科生至少修读 2 门 AI 入门课（6–9 学分）；全南大学、岭南大学同步配套素养培训、学术诚信与隐私规范。韩国教育部 2026 年业务报告进一步提出，由政府支持高校「AI 共同订阅」，推动全国大学生免费使用生成式 AI 账号，理由写得很直白：避免大学阶段的 AI 运用能力差距，进入社会后演变为职务能力差距。

四、为什么民办院校尤其该跟进

地方院校与区域产业协同的校园

韩国高校以私立为主体，且正面对学龄人口减少带来的生源压力。政策给出的解法不是让所有学校往同一个方向加码，而是把「特色化」和财政支持绑在一起：RISE 体系把超过一半的大学财政权下放地方，Glocal University 30 计划五年内投向 30 所非首都圈大学，非首都圈「特色地方大学」认定范围逐步扩大，《私立大学结构优化支援法》已于 2026 年 8 月施行。在这样的格局里，AI 基建属于少见的、不必先建重资产就能做出辨识度的方向。三个理由最实在。

一是投入可控。韩国 90.3% 的高校没有自有 GPU 服务器，说明这件事的门槛并不在机房。统一采购或共同订阅、统一身份认证、按课程分配并回收额度，用相对有限的预算就能形成「人人可用」的教学环境。对经费更紧的民办院校，这比自建算力中心现实得多。

二是招生与留存的可见差异。专业设置趋同、学费敏感的时候，「入校即有 AI 账号和课程额度」是考生和家长能直接理解的卖点，也是学生每天都能感受到的就读体验。它以课程为载体，比一次性采购设备更容易写进培养方案、也更容易在招生咨询里讲清楚。对以留学生为重要生源的院校，多模型平台附带的翻译、写作与跨语言学习支持还有额外价值。

三是合规与公平一起解决。让学生自费订阅，等于把 AI 使用能力变成家庭支出能力；放任学生找来源不明的免费工具，又有作业数据和未发表材料外流的风险。校内平台可以做用途限定、敏感信息匿名化、管理端只留聚合数据，岭南大学已经把这套做进了服务条款。韩国教育部推动共同订阅的理由，也正是防止这种差距被带到职场。

五、跟进不是比谁发得多

如果只把这件事理解成额度数字竞赛，很容易重演「领了不用」。韩国经验里更值得抄的是四件配套：

1. 额度绑课程、设回收。大邱大学按科目分配、项目结束回收；德成女子大学按月重置不结转。额度跟着教学任务走，闲置自然减少。
2. 多模型可比较。岭南、全南都提供多种模型，学生需要学会对比与验证，而不是把判断交给单一系统。
3. 规则先行。用途限定、学术诚信、个人信息保护、聚合数据使用，连同教师对 AI 使用的最终裁量权，都应在开放前写好。
4. 课程与评价同步改。全员 AI 基础课、素养工作坊、项目式作业要一起上。否则额度只是让旧流程跑得更快——这一点和国内高校发放 Token 后面对的问题完全一致：额度解决「用不用得上」，回答不了「用来干什么」。

结语

韩国给出的答案不是「发不发 Token」，而是「怎么把额度嵌进教学制度」。国家算力、校级平台、课程配额三层已经接通，教育部的共同订阅计划还在往全国铺。

对国内高校、特别是民办院校来说，这确实是一门值得跟进的特色化新基建：不需要先建机房，不需要比拼科研投入，只要把统一平台、课程配额和配套规则做扎实，就能在人才培养环节形成可感知的差异。窗口期也不会太长——等「入校即有 AI 额度」变成所有学校的标配，它就不再是特色，而是及格线。