69 个创意、18 场路演和 100 个体验码
新华网 2026 年 7 月 7 日转载《中国青年报》的报道写到，中国传媒大学一门课程的结课现场有 18 个创业路演项目，一名学生在展示 AI 陪伴应用时向现场发出 100 个产品体验邀请码。南京大学“AI+产品”课程则在一个学期形成了 69 个创意项目，并把结课展示搬到校外。
报道中的学生、教师和学校与 APIToken 没有使用或合作关系。这些数字也不等于收入、融资或成功率。它们更可靠地说明：AI 把第一版产品做出来的时间缩短了，校园创业课正在把评价标准从纸面计划推进到真实展示、试用反馈和商业约束。
产品上线更快，需求判断反而更重要
原文同时记录了学生的另一面体验：AI 很快做出漂亮界面和可运行原型，但频繁修改后可能积累冗余或错误代码，缺少工程经验时，人甚至会跟不上 AI 展开的任务。做得快并不自动意味着做得对。
对大学生、研究生和应届毕业生来说，第一步不应是从热门模型名或创业比赛赛道出发。更有价值的是寻找一个自己连续遇到三次的问题：文献整理太慢、实验数据难复盘、社团活动报名混乱，或实习团队重复处理同一种材料。真实问题比模型清单更接近产品起点。
把第一轮实验缩到 50 元以内
为原型写清一条输入、一个输出和一位测试者。用一笔自己可以承受的小额预算完成首轮，例如控制在 50 元以内，并提前定义停止条件：核心路径连续失败、人工修改时间超过预期，或五位测试者都不愿再次使用，就先停下来改问题，而不是继续堆功能。
同一任务可以比较少量候选模型，记录可用率、响应速度、人工修改时间和总请求成本。模型齐全的价值是允许围绕一个任务做有限比较，不是为了同时订阅或调用所有模型。单价之外，失败重试、平台切换和人工排查都应计入实验成本。
论文、简历和个人数据先做匿名化
学生原型经常接触论文、简历、访谈、校园身份或测试者资料。上传前应删除身份证号、手机号、学号、未公开研究数据和可识别个人的信息；不同项目使用独立、可撤销、可限额的 API Key，不把一个长期 Key 散落在演示代码、群聊或公开仓库中。
模型列表可见也不代表真实任务一定能完成。批量运行前先查看渠道状态，再做一次最小真实调用，保留错误和用量记录。稳定不是从不报错，而是出了问题能够停止、定位和更换方案；安全也不是一句宣传，而是数据、Key 和预算仍由项目成员控制。
先做出一个可验证结果，再决定是否扩大
https://APIToken.Company 可以作为多模型统一入口示例：先查看当前模型广场和渠道状态，为学生项目创建独立 Key，设定小额上限，用同一个真实任务比较少量候选模型。只有核心路径跑通并收到真实测试反馈后，再决定是否增加预算、功能或团队成员。具体模型、价格、分组和可用状态以站内当前公开页面为准。
这不是创业或收入承诺，也不意味着报道中的任何学校、教师或学生使用过 APIToken。更保守的结论是：AI 降低了把想法做成原型的门槛，但产品仍要靠真实问题、用户反馈、成本测算、工程判断和合规边界来成立。
事实边界与来源
新华网转载《中国青年报》：开了家公司“交作业”、投资人当期末考官……AI 时代，大学创业课悄悄变了
69 个创意项目、18 个路演项目和 100 个体验邀请码来自公开报道；本文的小额验证、Key 管理和模型比较方法为独立建议，不冒充报道原话。