越來越多美國高等教育機構正積極導入人工智慧（AI）技術，以提升教學與行政效率。然而，業界專家示警，大學若持續以租賃模式而非自主建置AI基礎設施，恐將面臨嚴峻的長期財務風險與數據主權挑戰。AI技術的商品化趨勢，正促使各界重新審視其導入策略。
目前，大學採用AI主要有兩種模式：企業級授權與以Token計費（Token，意指AI處理資訊的最小單位）。前者提供固定費用讓師生使用ChatGPT Edu或Microsoft Copilot等聊天機器人與代理程式，後者則按實際數據處理量計費，用於自動化客服、批改作業輔助或大規模數據分析。然而，《The EDU Ledger》報導指出，這兩種模式對大學而言，長期財務上都難以持續。例如，即便微軟Copilot企業版每月每用戶費用最低為18美元，一所中型大學每年也可能支出高達80萬美元。Uber也曾因Token使用量激增，導致其全年AI預算在短短四個月內耗盡。此外，許多大學在選擇AI模型時缺乏判斷，常以昂貴的頂尖模型GPT-5處理查詢圖書館開放時間或停車證申請等簡單任務，造成資源浪費。
其實，業界巨頭已率先行動。Airbnb採用阿里巴巴的Qwen模型處理客戶服務，蘋果要求谷歌為Siri AI打造客製化模型，而DoorDash技術長安迪·方（Andy Fang）也表示，該公司使用多個開放權重模型，包括月之暗面的Kimi，用於不同業務。這些案例反映了自主建置AI的經濟效益難以忽視。報導引述專家觀點：「AI能力正變得去中心化且更易於取得，運算資源正在商品化。」過去「規模越大越好」的思維正被挑戰，甚至Meta和SpaceX等曾大手筆投入數十億美元建置AI基礎設施的公司，現在也正尋求變現其多餘的運算資源。
對於高等教育體系而言，自主擁有AI基礎設施，即自建運算能力（教育體系運營模式指的是大學如何規劃、執行和管理其教學、研究、行政等活動，這也包含了其所需的技術基礎設施），不僅能大幅降低長期營運成本，更能確保敏感的機構數據主權。對於約7,500名用戶的教學型大學，初始投資數十萬美元即可建置一套本地圖形處理器（GPU）叢集，支援行政流程、校園聊天機器人及大部分學生實驗需求。一旦硬體到位，後續營運成本僅限於電力、維護與定期升級。研究型大學雖需投入數百萬美元建置更大型的AI叢集，但長期來看，相較於持續不斷的企業AI訂閱費用，仍具成本競爭力。硬體資產可折舊，並成為教學與研究基礎設施的一部分，如同實驗室設備或高效能運算叢集。
相反地，將AI視為租賃服務而非基礎設施，會使大學長期依賴第三方供應商。一旦更多機構流程與專有AI平台綁定，轉換供應商將變得困難。供應商若調整價格、改變許可模式、終止服務或修改服務條款，大學將缺乏議價籌碼。Anthropic近期將企業定價模式從純訂閱改為基本費加Token使用費，就導致曾依賴固定訂閱預算的大學面臨大幅營運成本增長。
此外，自主建置AI基礎設施能為學生提供更深度的學習機會。透過DeepSeek或Kimi等開放權重模型，學生不僅能使用AI，更能實際微調模型、建立檢索增強生成（RAG）系統（RAG，意指結合檢索與生成技術，讓AI能查詢特定資訊來源後再回答問題），並部署端到端系統。這種實驗環境，能讓學生在沒有高昂雲端費用壓力下，自由嘗試與失敗，從而培養關鍵的AI素養，使其能更批判性與創新性地應用AI，而非僅限於使用聊天機器人。
隨著AI持續商品化，大學必須跳脫僅是支付訂閱費用的思維，轉而思考：實際需要AI執行哪些任務？哪些模型才是最適合的？是否應延遲廣泛的企業訂閱，轉而建立資金購買高效能硬體，將模型運行於本地？《The EDU Ledger》總結，大學選擇「擁有」而非「無限租賃」，方能保障預算、維護數據主權，並為師生打造可永續發展的AI基礎設施。
