2026년 월드컵은 선수와 코치의 무대가 될 뿐만 아니라. 경기장 밖에서, 중국의 많은 인공 지능 모델이 경기 결과를 예측하는 경주에 참여했습니다.
6월 16일 화요일 인용된 중국 일일 뉴스에 따르면, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax 등 다양한 대형 언어 모델(LLM)이 월드컵 예측 기능을 출시했습니다. 이 대회는 데이터를 읽고 경기 기회를 분석하는 AI 능력을 테스트하는 무대가되었습니다.
23번째 월드컵은 48개 팀이 참가했으며 미국, 캐나다, 멕시코에서 열렸습니다. 토요일 개막식이 열렸고 7월 19일까지 열렸습니다.
중국 인공 지능 협회의 구오 타오 (Guo Tao)는 월드컵이 AI 회사가 컴퓨팅 및 분석 능력을 광범위한 대중에게 보여줄 수있는 희귀 한 기회를 제공한다고 말했습니다.
"세계에서 가장 많이 시청된 스포츠 행사 중 하나인 월드컵은 AI 회사들에게 LLM의 컴퓨팅 성능과 분석 능력을 더 넓은 대중에게 보여줄 수 있는 희귀한 기회를 제공합니다."라고 중국 일간지가 인용한 바와 같이 구오는 말했습니다.
일부 플랫폼은 대화형 캠페인을 만들었습니다. 예를 들어, Moonshot AI의 Kimi는 1조 개의 토큰 보상 세트를 출시했습니다. 사용자는 경기 우승자와 최종 우승자를 성공적으로 예측하면 보상을 공유 할 수 있습니다.
토큰은 AI 모델이 처리하는 가장 작은 데이터 단위입니다. 한편, Alibaba Group의 Qwen은 경기 예측을위한 특별한 조수와 AI와의 인간 예측 도전을 제공합니다.
그러나 월드컵은 또한 AI의 한계를 보여주었습니다. 일요일 브라질과 모로코의 C조 경기 전에 많은 큰 LLM은 역사적 데이터와 통계 지표를 기반으로 브라질을 선호했습니다. 결과적으로 경기는 1-1 무승부로 끝났습니다.
구오는 AI가 오래된 데이터와 통계 모델을 읽을 수 있다고 말했습니다. 그러나 스포츠는 여전히 예측하기 어렵습니다. 왜냐하면 모델이 정지되면 쉽게 측정되지 않는 많은 실제 요소에 영향을 받기 때문입니다.
이러한 한계는 지난 주 BAAI 회의에서 중국 인공 지능 아카데미의 왕 중원 회장이 강조했습니다.
왕에 따르면, LLM은 디지털 세계의 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 실제 세계의 많은 문제는 여전히 닿기 어렵습니다. 따라서 AI 개발의 다음 방향은 "다음 토큰을 예측하는 것"에서 "다음 물리적 상태를 예측하는 것"으로 이동할 것입니다.
정확도가 완벽하지 않더라도 기술 회사는 여전히 스포츠 예측에 참여하고 있습니다. 구오는 이러한 조치가 AI 산업의 치열한 경쟁에서 벗어날 수 없다고 평가했습니다.
"LLM 시장에서 경쟁이 더욱 치열해지면서 기술 차별화가 더욱 어려워지고 있습니다. 회사들은 경쟁자들과 차별화하기 위해 새로운 채널을 찾고 싶어합니다."라고 구오는 말했습니다.
그는 시장이 더 이상 AI 모델의 크기를 보지 않는다고 말했습니다. 더 중요한 것은 모델이 실제 서비스를 제공하고 사용자 문제를 해결하는 데 도움이되는지 여부입니다.
상하이 금융 경제 대학의 교수 인 후 얀핑 (Hu Yanping)은 LLM과 AI 에이전트가 대화 시스템에서 작업을 수행 할 수있는 시스템으로 이동하기 시작했다고 말했습니다. 이러한 발전은 지속적인 학습과 더 넓은 실제 세계 이해로 이어집니다.
"월드컵 경기 예측과 같은 탐사 프로젝트는 이러한 진화를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 후는 말했습니다.
후에 따르면 미래의 AI 에이전트는 인식, 상호 작용, 의사 결정 및 협업을 기반으로 구축된 기능이 필요하다.
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