12个国产AI猜了100场球：胜率65.7%，却集体错过英格兰

足球是圆的，AI能算得准吗？

2026美加墨世界杯前100场比赛落幕，人机大战阶段性成绩单今日出炉。根据联想集团与咪咕视频披露的最新数据，在前100场比赛中，包括DeepSeek、千问、中移九天、百度文心、腾讯混元、Kimi、智谱、MiniMax、阶跃、讯飞星火、商汤小浣熊、联想天禧等12个AI组成的预测阵营共完成 1200 次胜平负方向判断，其中 788 次命中，整体命中率为 65.7%；同期人类用户平均命中率为 58.9%，AI 领先约 6.8 个百分点。

但AI的“神算”并未覆盖所有角落——平局、冷门和具体比分成了它们集体“翻车”的重灾区，而一位来自重庆的贴砖工人却以1.8亿分之一的随机概率，创造了人类阵营的最好成绩。

AI超越人类，但集体漏了英格兰

开赛初期，人类一度领先。6 月 13 日，AI 命中率为 43.8%，人类为 54.4%，AI 一度落后 10.6 个百分点。直到6 月 18 日之后，AI首次完成对人类的反超，此后 AI 整体保持阶段优势。

AI超越人类，靠的不是在某一场比赛中的“神预测”，而是连续样本中的平均稳定性。随着世界杯赛程推进，球队状态、阵容变化、积分形势和战术倾向等信息逐渐丰富，AI 对结构化信号的整合能力更容易显现。相比之下，人类的判断则更容易受到球队知名度、个人偏好和单场情绪影响。

但12个AI大模型中并未出现从头赢到尾的“全能冠军”：腾讯混元以29/32拿下赛前32强预测头名，千问创下14场最长连续命中纪录，中移九天在前100场累计命中71次暂居总榜第一，而在8进4阶段则有9个模型同时实现4场全中。综合来看，各模型在不同赛段交替领跑，没有谁能持续统治，第一梯队之间也只相差一到三场。

平局和冷门是12个AI预测的集体盲区。前 100 场中，共有 15 场比赛出现 12 个 AI 全部集体翻车的情况，占全部比赛的 15.0%。这些失准并非随机分布：其中 11 场是平局，包括西班牙对佛得角、比利时对伊朗等；另外 4 场则由赛前并不占据主流判断的一方取胜。

尤其是进入淘汰赛后，传统强队的历史优势更容易让AI形成高度一致的赛前判断，也更容易在单场失效时暴露共同偏差。

其中，德国、荷兰和巴西三场出局战中，12 个 AI 合计给出 36 次方向判断，无一命中。德国和荷兰均在 120 分钟内与对手战平后出局，巴西则直接负于挪威。模型能够识别传统强队的长期优势，却没能捕捉这种优势在一场生死战中失效的风险。

比分预测也是AI的弱项。前100场比赛中，12个AI共完成1200次比分预测，合计精确命中145次，整体命中率约为12.1%，即使是表现最好的模型，精准命中比分的成功率也仅有17%。

值得注意的是，针对本届世界杯冠军的预测，12 个 AI 的冠军答案只落在 4 支球队：巴西 5 票、法国 4 票、阿根廷 2 票、西班牙 1 票。AI的最大共识巴西已经出局；没有一个AI看好的英格兰队却进入了四强，成为这一轮预测的集体盲区。如果英格兰最终在世界杯夺冠，意味着12个AI将集体失准。

人类的冠军预测榜单呈现出更宽的分布。法国居首，阿根廷位列第二；葡萄牙和巴西这两个人类第三、第四热门已经出局，但法国、阿根廷、西班牙、英格兰四支四强球队仍全部位居支持榜前六。

人类赢下高光

虽然AI赢下平均线，人类仍然创造了最高峰值。

在 32 强预测中，来自重庆彭水的一名贴砖师傅命中 31 支晋级球队，超过 AI 阵营最高的 29/32，也超过多位运动员、解说员。此外，活动中还出现了阶段性连续命中接近 20 场的普通用户。

可以说，AI擅长处理大量信息、减少长期失误、抬高平均线；人类则把经验、语境、情绪和长期热爱带入具体判断中，保留那些AI难以被量化的“峰值时刻”。

从前 100 场数据总结，AI 更擅长识别足球世界中的常规秩序，却更容易在平局、冷门、强队失手和具体比分等偏离常规秩序的场景中承压。

上海财经大学特聘教授胡延平告诉第一财经记者，自己最初预计，AI预测的成功率在60%至80%之间，实际上各项指标预测下来数据绝大部分在这个区间。“这届世界杯是足球赛场，也是检验人工智能大模型水准、局限的一个赛场，世界杯预测人机大战让AI的能力和局限被充分看见，其结果也对优化提升大模型的表现也有实际帮助。”

他表示，从百场比赛的预测表现来看，赛程当中最新的信息掌握得越多，实况数据越丰富，预测周期越长，预测表现越稳健；此外，在平局方面模型普遍预测有限，其中的原因值得深度探究，但AI无法把握现实中的意外，这一点符合预期。

事实上，平局也不完全等同于两支球队“实力相同”。它可能来自强队进攻效率低于预期，也可能来自弱队通过密集防守主动压低比赛节奏；小组赛中的积分策略、淘汰赛中的风险控制，以及伤病、红牌、门将发挥等临场因素，都可能让纸面实力无法转化为胜利。AI 能够较好地识别谁更强，却更难判断这种优势能否在有限的比赛时间内兑现。

胡延平还注意到，数据显示某个人类的个体能够有远超大模型的表现，可以理解为小概率事件，也可以理解为模型更像是中位数的预测做题家，也还有很大提升空间。而接下来大模型预测、预测模型方面可以在赛事以外多个方向深度探索，让预测和一些生产力、决策场景结合。

而AI 超过公众平均线的意义，不在于证明 AI 已经能够预知赛果。咪咕公司副董事长、总经理李黎将它概括为“平均值的提升”：AI 更擅长在高频、连续、信息复杂的场景中抬高长期判断的平均线，而不是把每一场比赛变成确定答案。在预测之外，这种能力还能复用于赛前信息整理、对手分析、战术辅助、球迷问答和个性化内容生成。

接下来，世界杯还有 4 场比赛，法国、西班牙、阿根廷与英格兰将为大力神杯展开最后角逐。“人机大战”最终榜单尚未盖棺定论，但百场样本已经呈现阶段性的答卷：AI 正在抬高判断的平均线，但仍然无法消除足球中的偶然、情绪和不可预测性；它可以形成稳定优势，人类也依然可能创造无法被AI覆盖的高光。