生成式AI席捲產業，大學也掀起AI人才爭奪戰。長庚大學人工智慧學系成立僅四年，入學成績已直逼傳統熱門的電機工程學系。面對ChatGPT等生成式AI快速普及，長庚大學強調，AI人才不能只是會下指令（Prompt），更要懂數學、程式、演算法與模型訓練；為讓學生不只「用AI」，更能實際開發與訓練AI，也將持續投資AI PC、GPU伺服器等運算設備，把算力直接帶進教學與研究現場。
長庚大學早在2020年成立人工智慧學士學位學程，2022年正式成立人工智慧學系，同年成立智慧運算學院，逐步建立從學程、學系到學院的AI人才培育體系。隨著AI成為全球科技產業主戰場，成立僅四年的人工智慧學系招生表現快速攀升，入學成績已逐漸逼近長期受到理工組學生青睞的電機工程學系。
「會用AI，不等於懂AI。」長庚大學校長湯明哲指出，生成式AI大幅降低使用門檻，只要透過自然語言就能產生文字、圖片甚至程式碼，但大學如果只教學生操作ChatGPT、學習Prompt，很快就可能被下一代工具追過。人工智慧專業教育真正需要建立的，是學生理解模型、訓練模型及解決問題的底層能力。
因此，長庚AI系學生不是只坐在教室裡向AI提問。湯明哲說，五年前他就思考AI系要教學生什麼？從課程架構來看，學生須從微積分、線性代數、離散數學、機率與統計開始，接受程式設計、資料結構及演算法訓練，再進入機器學習、深度學習、資料探勘、電腦視覺與自然語言處理等核心領域。而最重要的是，要讓學生真正訓練AI，算力也成為大學的新基礎建設。
因應生成式AI與大型模型快速發展，長庚大學也規劃持續投入AI PC及伺服器等運算設備，支援學生從程式開發、資料處理到模型訓練與推論。相較過去大學電腦教室主要提供文書處理及一般程式設計，AI時代的教學設備正快速轉向個人端AI運算與高效能伺服器，算力也逐漸成為大學培育AI人才的重要競爭力。
長庚的另一項優勢則來自醫療與產業場域。人工智慧相關課程延伸至生物學、大腦與認知科學、生醫資訊、醫學影像、健康資料分析及智慧物聯網等領域，結合長庚既有醫療研究能量及產業資源，讓學生不只是學習模型，更能理解AI如何進入智慧醫療、智慧製造等實際場域。
從2020年成立人工智慧學士學位學程，到2022年成立人工智慧學系與智慧運算學院，再到持續投入AI PC與伺服器，長庚正在形成一條從「人才、課程、算力到應用場域」的AI教育鏈。
長庚大學表示，AI工具會不斷改變，但大學不能只追著工具跑。當人人都能向AI下指令，真正拉開差距的將是誰能理解AI、訓練AI，甚至創造下一個AI應用。AI教育的下一場競爭，不只是誰先開課，而是誰有人才、有算力，也有讓AI真正解決問題的場域。
