足球比赛充满变数，人工智能真的能精准预测吗？
2026年美加墨世界杯的前100场比赛已经结束，一场备受关注的“人机预测大战”阶段性成绩单也随之揭晓。根据最新披露的数据，在前100场较量中，由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模型组成的预测阵营，共计完成了1200次胜平负方向判断，其中788次成功命中，整体命中率达到65.7%；而同期人类用户的平均命中率则为58.9%，AI整体领先约6.8个百分点。
然而，AI的“神机妙算”并非无懈可击——平局、冷门以及精确比分成为了它们集体“失手”的重灾区。与此同时，一位来自重庆的贴砖工人，却以1.8亿分之一的随机概率，创造了人类阵营中最为亮眼的一次预测成绩。
AI整体表现超越人类，但英格兰成为集体盲点
赛事初期，人类一度占据上风。6月13日，AI的预测命中率仅为43.8%，而人类则达到54.4%，AI落后了10.6个百分点。直到6月18日之后，AI才首次实现对人类的反超，并在后续阶段保持了整体优势。
AI能够超越人类，并非依靠某一场比赛中的“神来之笔”，而是得益于在大量连续样本中展现出的平均稳定性。随着赛程深入，球队状态、阵容变化、积分形势以及战术倾向等信息逐步丰富，AI对于结构化信号的整合能力便愈发凸显。相比之下，人类判断更容易受到球队知名度、个人偏好以及单场比赛情绪波动的影响。
不过，在12个AI大模型中，并没有出现一个从头赢到尾的“全能冠军”：腾讯混元以29/32的成绩拿下赛前32强预测的头名；千问创下了14场连续命中的最长纪录；中移九天在前100场中累计命中71次，暂居总榜第一；而在8进4的淘汰赛阶段，更有9个模型同时实现了4场全中。综合来看，各个模型在不同赛段交替领跑，没有哪一个能够持续占据统治地位，第一梯队之间的差距也仅为一到三场。
平局和冷门成为了12个AI预测的集体短板。在前100场比赛中，共有15场比赛出现了全部12个AI集体预测错误的情况，占所有比赛的15.0%。这些失准并非随机分布：其中有11场是平局，例如西班牙对阵佛得角、比利时对阵伊朗等；另外4场则是由赛前并不被普遍看好的球队取胜。
尤其是在进入淘汰赛阶段后，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，这也导致它们在单场预测失效时暴露出共同的偏差。
其中，德国、荷兰和巴西三支球队的出局战，12个AI模型合计给出了36次方向判断，结果无一命中。德国和荷兰均在120分钟内与对手战平后出局，而巴西则直接负于挪威。AI模型能够识别传统强队的长期优势，却未能捕捉到这种优势在一场定生死的比赛中可能失效的风险。
精确比分预测同样是AI的薄弱环节。在前100场比赛中，12个AI模型共进行了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，其精准命中比分的成功率也仅有17%。
值得注意的是，在关于本届世界杯冠军的预测中，12个AI模型的冠军答案仅集中在4支球队：巴西获得5票、法国4票、阿根廷2票、西班牙1票。AI的最大共识——巴西队已经出局；而没有一个AI模型看好的英格兰队却成功闯入四强，成为了本轮预测的集体盲区。如果英格兰最终夺冠，这意味着12个AI模型将集体预测失准。
相比之下，人类用户的冠军预测榜单则呈现出更为广泛的分布。法国队位居榜首，阿根廷队位列第二；葡萄牙和巴西这两个人类预测中的第三、第四热门已经出局，但法国、阿根廷、西班牙、英格兰这四支四强球队仍然全部位列支持榜前六。
人类创造高光时刻
尽管AI在平均线上胜出，但人类依然创造了最高的峰值表现。
在32强球队的预测中，来自重庆彭水的一名贴砖师傅成功命中了31支晋级球队，不仅超越了AI阵营中最好的29/32成绩，也超过了多位知名运动员和赛事解说员。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擅长处理海量信息、减少长期失误并提升整体预测的平均线；而人类则善于将自身经验、对比赛语境的理解、情感投入以及长期的热爱融入具体判断中，保留了那些AI难以量化的“高光时刻”。
从前100场比赛的数据来看，AI更擅长识别足球世界中的常规秩序，但却更容易在平局、冷门、强队爆冷以及具体比分等偏离常规的场景中承受压力。
上海财经大学特聘教授胡延平向第一财经记者表示，他最初预计AI预测的成功率在60%至80%之间，而实际各项指标的预测数据大部分都落在这个区间内。“这届世界杯既是足球赛场，也是检验人工智能大模型能力与局限的试验场。世界杯预测人机大战让AI的能力边界被充分展现，其结果对于优化和提升大模型的表现也具有实际帮助。”
他指出，从百场比赛的预测表现来看，赛程中掌握的最新信息越多、实况数据越丰富、预测周期越长，模型的预测表现就越稳健；此外，模型在平局预测方面普遍表现有限，其中的原因值得深入探究。但AI无法把握现实中的意外情况，这一点符合预期。
事实上，平局并不完全等同于两支球队“实力相当”。它可能源于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直接转化为胜利。AI能够较好地识别哪支球队更强，却更难判断这种优势能否在有限的比赛时间内得到兑现。
胡延平还注意到，数据显示个别人类用户能够取得远超大模型的优异表现，这既可以理解为小概率事件，也可以理解为模型更像是一个“中位数预测的做题家”，仍然存在很大的提升空间。未来，大模型在预测以及预测模型方面，可以在赛事以外的多个方向进行深度探索，让预测能力与一些生产力场景和决策场景相结合。
而AI超过公众平均线的意义，并不在于证明AI已经能够预知赛果。咪咕公司副董事长、总经理李黎将其概括为“平均值的提升”：AI更擅长在高频、连续、信息复杂的场景中，提升长期判断的平均线，而不是将每一场比赛都变成确定答案。在预测之外，这种能力还可以复用于赛前信息整理、对手分析、战术辅助、球迷问答以及个性化内容生成等场景。
接下来，世界杯还有4场比赛，法国、西班牙、阿根廷与英格兰将向大力神杯发起最后的冲刺。“人机大战”的最终榜单尚未盖棺定论，但百场样本已经呈现出了一份阶段性的答卷：AI正在提高判断的平均线，但仍然无法消除足球比赛中的偶然性、情绪波动和不可预测性；它可以形成稳定的优势，而人类也依然有可能创造出AI无法覆盖的璀璨高光。
