AI 的浪潮越來越熱，而年輕創作者也有機會乘上這班快車！

OpenAI 今年首次推出了一個超酷的項目——ChatGPT Futures，它是一個全球青年創作者支持計劃，旨在幫助全球年輕創作者探索 AI 的無限可能，并鼓勵他們將創意轉化為現實！

近日，其官網正式公布了該項目2026 屆入選者名單，從全球年輕創作者中挑選出了37 位杰出青年，年齡在 18-25 歲之間。

根據 OpenAI 官網介紹，每位入選者不僅獲得 1 萬美元無償資助，還能優先體驗前沿 ChatGPT 模型，并將于 6 月前往 OpenAI 總部參訪交流。

PART 01

全球 37 位年輕人入選

ChatGPT Futures 面向全球青年開放申請，涵蓋高中生、大學生及早期創業者。遴選標準不僅關注技術能力，更注重創意思維、社會責任感和潛在影響力。

今年，OpenAI 在全球申請者中遴選出37 位杰出年輕創作者，每位入選者將獲得：

• 1 萬美元無償資助，可用于教育、創作或個人項目；

• 優先訪問前沿 OpenAI 模型的機會；

• 2026 年 6 月前往 OpenAI 總部參訪，參加講座、工作坊，并與研究團隊面對面交流。

ChatGPT Futures強調多樣性與包容性，入選者的興趣和項目方向涵蓋：

• 教育技術：開發智能學習工具和教學輔助應用；

• 社會公益：利用 AI 進行社區數據分析、資源優化和社會問題研究；

• 藝術與創作：探索 AI 在視覺藝術、音樂和互動體驗中的應用；

• 科學與環境：開發預測模型，分析環境數據或推動科研創新。

這些年輕創作者不僅有技術能力，更展示了在各自社區和領域中推動正向影響的實踐經驗，他們正在用 AI 想辦法解決真實問題，讓創意真正落地。

同時，他們也是未來最頭部科技公司眼中理想年輕人的樣子——創意與行動力并重、敢于實踐、關注社會影響、學習力強、視野全球化。這一點亦是他們值得大眾關注的重要原因。

PART 02

入選學生亮點

那么，這些全球最年輕的 AI 創作者們都做了些什么呢？

有人在天文學上發現了 150 萬個未知天體；有人打造了化學領域最廣泛使用的 AI 模型之一；有人開發的蛋白質預測工具開源幾周，就被 19 個國家、3,000 多名研究者使用，還發表了 Nature、Cell 級別的論文；

還有人將科技落地到社會中——秘魯街頭小販用 WhatsApp 記賬，費城無家可歸學生家庭得到案例管理服務，20 萬盲人學生通過音頻教育游戲獲得學習機會，巴基斯坦學生把大學申請輔導推廣到 190 個國家。

更驚人的是，他們的年齡大多在 18-22 歲，最小的才 18 歲，而 23 歲的 Nolan Windham 已經是某對沖基金的 AI 負責人。

OpenAI 認為，要洞察 AI 的未來走向，最清晰的方式莫過于觀察下一代人如今正如何使用它。

2026 屆入選者是首批在整個大學生涯中都有 ChatGPT 相伴的畢業生，他們很早就開始使用ChatGPT，并將其分享給父母、兄弟姐妹、朋友和老師。

OpenAI 把這批杰出的年輕人分成三大類：創造者Creators（造東西的）、探索者Explorers（做研究的）、倡導者Advocates（搞社會影響的）。

下面，我們來具體看看這群才華橫溢、行動力爆表的年輕人都做了些什么，獲得了哪些杰出的成就吧！

Creator 組

1.打造太空領域的機器人隊伍

Jamie Palmer（26歲）：哥倫比亞大學

Ethan Barajas（22歲）：加州理工學院

采用工具構建：ChatGPT, Codex

Ethan Barajas 與 Jamie Palmer 共同創立了 Icarus Robotics，旨在解決航天領域的一個核心難題：宇航員在維護和貨物搬運等日常事務上耗費了過多精力，擠占了科研時間。

Ethan 17 歲時便通過 HUNCH 計劃開始與 NASA 合作，后在加州理工學院攻讀機械工程，研究月球車系統；Jamie 在哥倫比亞大學接受過機器人學培訓，專攻靈巧操作，此前曾研發過醫院自主機器人，并擔任梅賽德斯-AMG 馬石油 F1 車隊的工程師。

他們正共同構建具身 (embodied) AI 系統，使機器人能夠向人類操作員學習，并在空間站內跨任務擴展。目前，Icarus 已融資 610 萬美元，構建了多個原型，并計劃于 2027 年初與 Voyager Space 合作在國際空間站 (ISS) 進行全面部署。

2.打造 AI 約會“紅娘”

Celeste Amadon（22歲）：斯坦福大學

Asher Allen（22歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API

Celeste 成長過程中對人際關系的建立非常敏銳。在目睹了現代社交軟件如何讓人們陷入無休止的“刷臉”循環而非建立真實聯系后，她與聯合創始人 Asher Allen 共同開發了 Known。

Known 是一個“語音優先”的社交平臺，AI 貫穿了整個體驗：語音智能體負責用戶引導流程；大語言模型處理訪談并剔除個人信息；匹配系統評估兼容性；AI 生成的解釋幫助用戶理解為何會被匹配在一起。

在舊金山的測試階段，Known 已促成了近 2,000 場約會，約 70% 的引薦轉化為現實約會，遠超行業平均水平。

3.一條視頻打造 1.2 萬人非營利社區

Michelle Lawson（20歲）：史密斯學院

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

Michelle 在 2022 年開始使用 ChatGPT，當時一位教授鼓勵學生嘗試它，很快它就成為她教學、構思和組織想法的重要工具。她表示：“我始終相信，只要給予合適的支持和資源，你可以實現任何你能想象到的事情。AI 不僅讓我夢想成真，也讓成千上萬的人實現了目標。”

2023 年，她開始發布視頻，將復雜的技術概念轉換成更容易理解、貼近生活的形式。隨著視頻的受歡迎程度不斷提高，她創建了一個 Discord 社區，并自學如何運營社區。隨后，她創辦了 Computer Science Girlies，這是一個非營利組織，也是面向 Z 世代女性的最大計算機科學線上社區之一，擁有超過 12,000 名成員。

如今，Computer Science Girlies 已覆蓋約 1.5 萬名年輕女性，為她們打造了一個讓計算機科學學習更具社交性、親近感和趣味性的空間。

4.打造從稅務軟件到醫療工具的 AI 產品

Kyle Scenna（24歲）：滑鐵盧大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

Kyle 從 12 歲起就開始發布應用，當時他的 iPod Touch“越獄”經歷讓他意識到，軟件可以如何重塑身邊的工具。

在 Intuit 實習期間，他利用 OpenAI API 和 GPT-4 構建了一個系統，將晦澀的稅務專業術語轉化為通俗易懂的指引，幫助用戶理解稅收抵免與扣除項。該項目引起了工程領導層的關注，最終他向 Intuit 的首席技術官 (CTO) 進行了演示，隨后轉入 AI 專項產品團隊并獲得了一項專利。

在滑鐵盧大學期間，他與團隊將同樣的“開發者思維”應用于醫療領域，開發了一款 AI 驅動的血壓計，并獲得了加拿大國家研究委員會 (NRC) 撥付的 20 萬美元資助。

目前，他正專注于消除“AI 智能體的能力”與“人們實際用途”之間的鴻溝。他利用 Codex 等工具進行快速原型設計和跨項目迭代，致力于打造讓 AI 在日常生活中更實用、更易觸達的產品。

5.利用 AI 探測災難幸存者

Nayel Rehman（18歲）：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校

Arhan Menta（18歲）：范德堡大學

Rushil Kukreja（19歲）：普林斯頓大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

三人在與當地搜救隊合作后創立了 Wi-Find，因為他們發現搜救技術在離開學術實驗室后往往難以發揮作用。他們的系統利用 Wi-Fi 信號，在不依賴手機或穿戴設備的情況下，能夠穿透墻壁、瓦礫和殘骸，探測幸存者。

他們表示：“我們利用 ChatGPT 處理文獻綜述，使用 Codex 和 ChatGPT 構建 CNN 模型的基礎，并借助 ChatGPT 來潤色專利語言，推動系統不斷完善。”

Wi-Find 的工作原理是，在災區周圍布置路由器形成 網狀網絡。信號在空間中傳遞時，人呼吸產生的微小變化會被捕捉和分析。團隊的機器學習模型利用這些模式來判斷是否有人存在，即使他們沒有攜帶任何設備。

6.建立對沖基金公司 AI 項目

Nolan Windham（23歲）：克萊蒙特·麥肯納學院

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Prism

Nolan 一直是身邊人公認的“技術大拿”，總能鉆研出各種事物的運作原理。在他讀大二期間，ChatGPT 問世，于是他開始在工作、探索和創作中使用。

他發現，在理想狀態下，AI 不會讓思考走捷徑，反而能拓寬思考的邊界。隨后，他開始致力于將 AI 作為一種工具，用于深化推理、加速學習進度，并開啟全新的創作形式。

這種深刻的洞見延續到他在 Beach Point Capital Management 的暑期實習中。他在那里開始構建 AI 工具，并最終負責該公司的內部 AI 項目。23 歲時，他被任命為 AI 負責人，主導公司 AI 架構的愿景、設計與落地實施，并為所有團隊提供培訓與支持。

7.為國家安全領導層整合簡報

Ethan Chiu（21歲）：耶魯大學

采用以下工具構建：ChatGPT

Ethan 對社會問題的關注可以追溯到家人在中國臺灣時期的經歷。在大學期間，他創立了 “耶魯外交政策倡議”，聯結了超過 100 名學生與多家學術及行業伙伴。他還曾帶領 250 名學生參加論壇，與專家探討技術與國際事務。

他表示：”政策工作最難的部分在于將大量信息濃縮成決策者能快速理解的簡報。ChatGPT 是這個過程的能力放大器，但工具只有在使用者知道該‘問什么’和‘信任什么’時才能發揮作用。”

Ethan 的研究關注技術與安全領域的交叉問題，曾利用 AI 快速整理大量中文資料，加快研究進度。如今，他專注于幫助新一代分析師 負責任地使用 AI，提升開源研究和決策支持能力。

Explorer 組

1.革新神經系統疾病的診斷與治療

Ayush Noori（23歲）：哈佛大學（本碩）、牛津大學（博士）

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

Ayush 是一名羅德學者，研究方向是 AI 與生物醫學交叉領域。受童年照顧患罕見神經退行性疾病祖母的經歷影響，他從 12 歲起就開始從事神經科學研究。

其先后在哈佛、牛津和麻省總醫院工作，他開發前沿 AI 系統，以加深對神經疾病的理解，并加速新療法的發現。他的研究成果已發表 40 多篇同行評審論文，刊登于 Cell、Nature Neuroscience 和 Nature Machine Intelligence 等頂級期刊。

最近，他開發了 PROTON——一個用于神經科學發現的關系型基礎模型，成功識別出可逆轉雙相障礙腦類器官蛋白質異常的藥物，并在超過 61 萬患者中發現五種可降低阿爾茨海默病七年風險的藥物。

2.把個人經歷變成心理健康 AI

Charlotte Rosario（19歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

Charlotte 在 12 歲時失去了父親，她開始探索如何讓心理健康支持更容易被找到和獲取。17 歲時，她在斯坦福醫學院的導師指導下，利用 AI 研究腦結構與青少年焦慮和抑郁的關系。

她分析了跨性別與順性別青少年的腦部掃描和問卷數據，探討大腦體積差異與青春期心理健康的關聯，并因此入圍 2025 年 Regeneron 科學人才搜索決賽。她表示：“AI 能推動神經科學從人工讀取腦部掃描，邁向從大腦數據發現可能改變護理模式并挽救生命的潛在規律。”

同時，Charlotte 開發了 SearchMentalHealth 工具，與美國國家精神疾病聯盟 (NAMI)合作，幫助人們更快速找到當地心理健康服務，讓尋求幫助的過程變得更簡單、安全，尤其在危機情況下更有支持。

3.改良藥物研發模式

Rishab Jain（21歲）：哈佛大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Playground

從初中起，Rishab 就一直致力于 AI 與生物學的交叉研究。一個問題始終縈繞在他腦海中：為什么拯救生命的藥物和療法如此昂貴？

“想象一下，數百萬年的進化塑造了細胞表達蛋白質背后的模式。研究人員過去一直使用忽略這些背景信息的靜態查找表。AI 非常擅長學習背景信息，我應用它將表達效率提升了最高 236%。”

17 歲時，Rishab 構建了 ICOR，一個旨在優化重要疫苗和胰島素等藥物生產的 AI 系統。ICOR 能夠改寫遺傳指令，使細胞能更有效地讀取這些指令；它通過從真實的生物數據中學習模式，而非僅僅依賴傳統的規則化方法。他的這項工作將蛋白質表達效率提升了最高 236%，目前已發表論文并被全球數萬名研究人員使用。

Rishab 目前就讀于哈佛大學，他聯合創立了 Prescience 公司，致力于構建全新的醫療 AI 基礎模型，以大幅降低美國人的醫療支出。

4.構建知識圖譜以連接碳捕集材料研究

Thomas Pruyn（24歲）：多倫多大學

Amro Aswad（25歲）：多倫多大學

Sartaaj Khan（25歲）：多倫多大學

采用以下工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Prism

三人構建了 MOF ChemUnity，旨在幫助研究人員探索快速發展的金屬有機框架（MOF）材料，這類材料在碳捕集方面潛力巨大。項目源于他們利用 AI 加速科學發現的共同興趣，并逐步匯聚了化學與 AI 領域的合作伙伴。

他們表示：“科學發現是一個循環過程：測試、更新認知，再重復。我們很高興能用 AI 智能體在材料科學領域大規模推進這一循環。”

該系統解決了一個核心問題：研究人員常用不同方式描述同一種材料，導致跨研究知識難以關聯。通過 OpenAI 嵌入技術和 GPT 模型，他們構建了知識圖譜，將文獻、計算研究和實驗數據整合起來。

目前，MOF ChemUnity 已協助多倫多大學研究人員篩選新 MOF 材料的候選反應物，團隊正致力于將其發展為材料科學領域的 AI 推理引擎。

5.建立 150 萬個此前未知變星天體的數據圖譜

Matteo Paz（19歲）：麻省理工學院（MIT）

采用工具構建：ChatGPT, Codex

Matteo 對天文學的興趣始于童年，當時他常隨母親參加加州理工學院的公開觀星講座。高中時，他加入了加州理工的暑期研究項目，開始協助天文學家處理來自 NASA NEOWISE 太空望遠鏡的海量閑置數據。這些跨越十余年的數十億次測量數據規模龐大，無法通過人工分析。

“在夜間的望遠鏡觀測過程中，節奏緊湊，需要進行大量基于數據且時效性極強的決策。AI 在這時能發揮巨大的作用：它即時處理研究和計算工作，讓你能更明智地分配寶貴的觀測時間。”

Matteo 構建了一個機器學習系統來檢測亮度隨時間的變化，并由此發現了 150 萬個此前未知的變星天體。他以唯一作者身份發表了一篇同行評審論文，并將其發現目錄提供給各地的天文學家，以供進一步的科學研究。

6.構建化學領域應用最廣泛 AI 模型

Seyone Chithrananda（23歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

17 歲時，Seyone 閱讀 OpenAI 的 Scaling Laws 論文，嘗試將其應用于化學領域。他提出設想：如果能像處理自然語言一樣，將分子“語言化”，是否也能訓練出可擴展的化學模型。

基于這一想法，他幾個月內開發出 ChemBERTa，成為早期化學語言模型之一，在生物與化學研究中被廣泛使用，并在 Hugging Face 上實現每月超百萬次調用，驗證了“分子語言模型”在加速科學發現中的潛力。隨后，他將方法應用于真實研究，包括為 Nurix Therapeutics 的藥物發現平臺開發分子模型，以及與微軟生物醫學團隊合作研究人類嗅覺機制。

目前，Seyone 為斯坦福博士生，研究前沿模型如何學習自然界規律，以加速生物設計與科學發現。

7.利用 AI 讓 1 億多張星系圖像可被檢索

Nolan Koblischke（25歲）：多倫多大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Playground

Nolan 對天文學的興趣始于孩提時代，源于對暗物質、遙遠星系以及宇宙未知領域的好奇。在現代天體物理學中，望遠鏡會產出數以億計的星系圖像，但研究人員仍缺乏能通過“語義”進行搜索的有效方式。

他利用 GPT-4.1-mini 為近 30 萬張未標記的星系圖像生成描述，隨后訓練了 AION-Search，一個可以檢索超過 1 億張望遠鏡圖像的語義搜索引擎。

借助這一工具，天文學家可以描述他們尋找的目標（例如帶有星流的星系），并發現幾乎不可能通過人工識別的罕見現象。Nolan 已經利用該工具識別出 36 個此類星系，目前正通過這些星系研究暗物質的線索。

8.助力研究者解碼未知蛋白功能

Adib Fallahpour（21歲）：多倫多大學

Parsa Idehpour（22歲）：賓夕法尼亞大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Playground, Prism

Adib 與 Parsa 在青少年時期因伊朗生物奧林匹克競賽相識，并開始探索 AI 如何加速生物學研究。多年后，他們聚焦藥物研發中的難題：盡管掌握數百萬蛋白質序列，但科學家仍不了解許多序列的功能。

他們表示：“AI 幫助我們將生物數據轉化為推理軌跡，就像教模型像科學家一樣思考蛋白質。”兩人開發了 BioReason Pro，能預測蛋白質功能、細胞定位及行為。利用 OpenAI API 生成推理軌跡，再訓練小模型，使其能對從未見過的蛋白質復制“科學家式”推理。

開源后短短幾周，就有來自 19 個國家/地區、3,000 多名研究者開始使用。團隊目前在實驗室驗證預測結果，并開發模型理解藥物對細胞的影響。

9.利用 ChatGPT 更快速取得飛行執照

Ethan Truong (19歲）：加州大學伯克利分校

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

Ethan 16 歲高中畢業后，把大部分時間投入航空領域，每周五六天待在機場。他加入了當地實驗飛機協會（EAA）分會的項目，為年輕人提供免費入門飛行機會。

由于飛行培訓昂貴，他結合飛行模擬器和 ChatGPT 語音模式，將其作為模擬塔臺、教員和口試伙伴。僅用約 45 小時飛行時長，他就完成課程并取得執照，遠低于平均 80 小時，同時節省了數千美元培訓費用。

如今，Ethan 是薩克拉門托和海沃德 EAA 分會成員，致力于幫助更多年輕人體驗飛行，并展示 AI 如何讓飛行之路更可及。

Advocate 組

1.讓 500 萬磅滯銷庫存重獲新生

Amrita Bhasin（25歲）：加州大學伯克利分校

采用工具構建：ChatGPT, Codex, Playground

在從硅谷搬到緬因州居住的一年里，Amrita 開始深入接觸倉庫運營商，并發現供應鏈中仍有大量環節依靠紙筆和零散的庫存系統運行。她親眼目睹了每年價值 1,630 億美元的可利用商品被廢棄，原因僅在于企業缺乏時間、資源和基礎設施來協調捐贈或轉售。

“我所學到的是，AI 在最依賴人工的流程中擁有最高的投資回報率 (ROI)。工作流的數字化程度越低，AI 帶來的沖擊就越直接。”

她創立了 Sotira，旨在管理逆向物流，并將臨期食品、健康保健品及服裝等滯銷商品重新調配至有需要的社區。借助 AI，該平臺能協助團隊識別可調配物資，匹配捐贈及轉售合作伙伴，并大幅縮短人工協調與貨運文檔處理時間。目前，Sotira 已使 500 多萬磅物資免于進入填埋場。

2.幫助 1.8 萬余人識別并防范網絡詐騙

Anshi Bhatt（19歲）：波士頓大學

采用工具構建：ChatGPT

Anshi 的行動始于她祖父在美國探親時差點被騙走畢生積蓄，讓數字安全對她而言既緊迫又個人化。15 歲時，她創立了 Frontlines Foundation，幫助老年人應對網絡風險。

她表示：“ChatGPT 就像導師，教我如何撰寫議案、聯系相關人員，并讓我的聲音被聽到，即便那時我還是高中生。”隨著組織發展，她利用 ChatGPT 學習互聯網安全政策、法案寫作及政策文書規范，將想法轉化為正式提案。

如今，Frontlines 擁有 150 名志愿者及全球分支，通過研討會、研究與倡導，已覆蓋約 1.8 萬人，并推動弗吉尼亞州更新互聯網安全課程，內容涵蓋詐騙、網絡釣魚、深度偽造及 AI 等。

3.利用 AI 保護瀕危語言

Zeyneb Kaya（19歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Playground, Prism

Zeyneb 的工作源于文化傳承的啟發。她成長過程中親耳聽到祖輩在土耳其和西亞使用的瀕危語言，而這些語言正逐漸消失。她立志不僅保護語言本身，更守護其承載的知識與身份認同。

她表示：“AI 的興起可能加速文化流失，但通過社群協作，利用 AI 我們能夠前所未有地守護并闡釋人類文明。”

Zeyneb 創立 The Revive Project，與社區合作收集超過 500 分鐘的語言數據與口述歷史，開發低數據量算法，并發表研究成果。借助 ChatGPT 等工具，她完成了瀕危方言 Romeyka 的首個結構化語言記錄，包括翻譯后的口述歷史，展示了 AI 在保護瀕危語言中的潛力。

4.消除費城個案管理員的工作瓶頸

Praja Tickoo（20歲）：賓夕法尼亞大學（沃頓商學院）

Jack Patel（21歲）：賓夕法尼亞大學（沃頓商學院）

William Sanz（20歲）：賓夕法尼亞大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

三人是賓夕法尼亞大學的一支學生團隊。他們為費城的 Alain Locke 學校開發了 CaseLink，該校近 25% 的學生正面臨流離失所或住房不穩定的困境。

“我們正致力于幫助更多家庭在最需要的時候，獲得及時且個性化的支持。”個案管理員通常是家庭應對緊急挑戰的第一道防線，這些挑戰包括糧食短缺、住房不穩定、法律需求以及交通障礙。然而，制定一份量身定制的高質量資源方案往往需要耗費數小時。

CaseLink 利用 GPT API 瞬時為家庭生成個性化行動方案，將其與最相關的本地資源對接，從而更快速地提供關鍵支持。該工具正面向個案管理員開展試點項目，每人每天可節省超過 1 小時，使他們能將更多時間投入到直接的家庭支持與跟進工作中。

5.通過數十種語言的視頻消除學習障礙

Shraman Kar（19歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API

Shraman 8 歲從印度移居肯塔基州，通過“動手創造”找到興趣與方向。高中時，他創立 Community AI，教學生利用 AI 產生社會和環境影響，項目已覆蓋 50 多個國家和地區。

他表示：“借助 AI，我們的視頻有 50 種語言。我最興奮的是通過多語言讓教育更加普及。”

進入斯坦福后，他共同創辦 Golpo AI 并參與 Y Combinator，將創意和技術內容轉化為多語言科普視頻，讓學習在全球范圍內更易獲得。

6.利用 AI 預防農作物夭折于萌芽階段

Grace Fokam（21歲）：馬里蘭大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API

Grace 在初中時獲得第一臺電腦，從此投入探索“軟件如何解讀世界”。在約翰·霍普金斯大學實習接觸計算機視覺后，她的研究重心轉向機器解析視覺數據。

隨后，她創立 Folia Technologies 并開發 FoliaNet，結合計算機視覺與環境數據，可在肉眼察覺前探測作物病害。試點中，每年保護多達 1.7 萬株作物，損失降低約 22%。

Grace 正將 FoliaNet 推向不同地理和氣候環境，特別關注受土地退化與干旱影響嚴重的全球南方地區。她還參與聯合國科學峰會、紐約氣候周和糧農組織論壇，就 AI 在土地修復和糧食系統中的作用提供咨詢。

7.為 20 萬盲人及低視力學生開發學習游戲

Crystal Yang（19歲）：賓夕法尼亞大學

采用工具構建：ChatGPT

高中時，Crystal 發現盲人朋友無法參與 Wordle 游戲，于是開發了音頻版，讓大家都能玩。在此過程中，她意識到缺乏無障礙學習資源導致超過 70% 盲人學生至少落后一個年級。

她創立 Audemy，開發“音頻優先”教育游戲，目前已有 20 萬名學習者和 60 多名志愿者參與。創業過程中，她全程借助 ChatGPT 撰寫撥款申請、開發代碼、構思產品，并解決硬件、法律及隱私問題。

目前，她正在研發 Buzzle，一款為盲人設計的專用音頻游戲機，打造完整的無障礙游戲系統。

8.助力拉美街頭商販管理財務

Daira Velasquez Fonseca（20歲）：佐治亞理工學院

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API

在秘魯長大的 Daira 發現，街頭商販支撐著整個社區的運轉，但在金融體系中卻幾乎“隱身”。許多人沒有正式記錄，沒有信用歷史，也無法通過務實的方式證明其業務的穩健性。她開始采訪這些商販以探尋原因，并發現問題不在于他們的抱負或能力，而在于現有的金融工具在設計之初，就未曾考慮過他們的實際經營模式。

Daira 開發了 CreceAI，這是一個基于 WhatsApp 的 AI 智能體，商販只需發送短信即可追蹤收入和支出。CreceAI 無需用戶學習新應用或管理儀表盤，而是直接嵌入到他們每天使用的工具中。

目前，已有 100 多名商販使用該系統，處理了數千條消息。她的工作協助將日常業務活動轉化為財務信用記錄，為商販的未來發展奠定基礎。

9.將 AI 升學顧問推廣至 190 個國家/地區

Saeed Naeem（24歲）：加州大學伯克利分校

Senan Khawaja（24歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex, Playground

Saeed 以國際學生的身份從巴基斯坦來到美國，親身經歷了當優質指導服務價格昂貴或難以獲取時，大學申請過程會是多么令人困惑。他的聯合創始人 Senan 曾多年從事一對一的學生咨詢。兩人合力打造了 Kollegio，讓大學升學指導支持變得免費且廣泛可用。

Kollegio 協助學生分步完成升學申請：從發現心儀大學、尋找獎學金，到獲取符合倫理的申請文書反饋以及整理申請材料。Saeed 負責 AI 與工程，構建能夠從每次交互中學習的系統，以提供隨時間推移日益個性化的指導。

該平臺目前已覆蓋全美 50 個州及 190 個國家/地區的數十萬名學生；在與各高校合作的過程中，其年度經常性收入 (ARR) 已增長至 30 多萬美元。

10.為學生匹配個性化獎學金以負擔大學學費

Fatimah Hussain（20歲）：加州大學伯克利分校

Chloe Hughes（22歲）：斯坦福大學

采用工具構建：ChatGPT, OpenAI API, Codex

作為家族中的首代大學生，Fatimah 每天花費四到五個小時尋找獎學金，試圖從茫茫信息中找出她真正符合條件的少數幾項。她最終贏得了 3 萬美元，但這一過程讓她看清對于缺乏指導的學生來說，這套系統是多么混亂。

“尋找獎學金不該是一份全職工作。我們希望讓每一位學生都能知曉自己符合哪些條件，申請得更快，并真正有機會在零負債的情況下步入大學校園。”

她與聯合創始人 Chloe 共同開發了 Finnie 平臺。學生只需上傳 Common App 申請表或簡歷，即可在幾秒鐘內匹配到合適的獎學金。通過利用 AI 解析申請材料并驅動個性化匹配，他們在短短三周內就積累了超過 3,000 名學生用戶，并已在舊金山灣區的學校開展初步試點項目。

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