本文来自微信公众号：肖小跑，作者：肖小跑，题图来自：AI 生成
今年围绕世界杯的预测生意很有时代精神。传统加密预测市场已经势不可挡了，光是夺冠一个合约，开赛前的交易量就突破20亿美元，体量已经追平传统博彩，引得DRW、Wintermute 这些专业做市商纷纷下场。已然是个主流金融衍生品市场了。
预测市场的前提是有足够多的人参与，它的“真相挖掘机”称号是有“流动性”这个前提的。Taylor Swift 什么时候结婚、世界杯谁夺冠，都类似那个经典的“猜牛实验”（一群人盲猜母牛的重量居然比养牛专家猜的准），这些事情哪怕你不懂牛，不知道谁是 Taylor Swift，或者是伪球迷，只要参与的人足够多，每个人贡献一点边角料的认知，凑起来的准确程度不可小觑。
但是政府会不会给企业减税、某癌症新药到底哪年能上市，这种事情太小众、太无聊，引不出多巴胺，专业门槛也高，只能吸引一小群人。这种盘口的预测市场就没有什么参考价值。
所以世界杯这种地球上最后几个全人类同时关心的事、四年一次全员在线的盛况，就是预测市场最佳标的了。它吊胃口的时间够长，像慧星一样四年才一次；而且开奖快、不确定性极大，由于爆冷是常态，单场偶然性极大，专家和小白的预测准确率差距没那么大，这就会给普通人一种“我猜的不比懂球的差”的幻觉，人人都敢下场，完全不缺流动性。
预测市场虽然成了气候，但从概念来讲，也是个老登了，现在的小登是 AI 预言机。昨天看到一个网站很有意思：让主流大模型（Claude、GPT、Gemini、Deepseek、Grok）肩并肩比拼预测世界杯哪家强。结果压倒性选法国，只有Claude一家思路清奇选阿根廷。
其实很多网站都做了这样的对比。Decrypt 的比赛用了7个大模型，它解释了 Anthropic 预测的方法论，挺有意思：Claude 把这个预测任务当成物理题来解，基座用博彩公司用的专业模型（Dixon-Coles），把球队的Elo评级换算成预期进球数，输入模型，然后把整个赛程模拟上千遍，最后给出答案。这个方法论看着确实上头，不由得对它的预测结果信心增加了 62.5%。
那么问题来了，AI预测世界杯到底是真科学，还是把玄学包装成了数据？
现在大部分专家还是倾向于认为 AI 博彩预测是个藏在机器里的玄学。但最近我翻了翻博彩公司做体育数据的历史，特别有意思。甚至我觉得体育博彩公司，可能才是世界上最早的大模型公司。它们干的事跟今天大语言模型的逻辑，简直一模一样，而且人家已经干了几十年了。
世界上最著名的体育数据公司是Sportradar。传统上体育数据需要人肉采集，Sportradar有一万多名数据采集员，分布全球个大赛事。他们肉身到现场看比赛，持专用设备，都受过手速训练，能在亚秒级延迟内为每一个事件（比如一次犯规、一次掷界外球、一次射门）点按钮，采集到的数据迅速反馈给博彩公司。
（sport数据采集员是如何工作的）
但是现在已经是机器视觉采集了。计算机视觉每秒能分析 120 帧画面，效率是人的百倍，还能对每个球员做骨骼追踪，精确知道球员膝盖在哪、投手出手时手臂的角度，记录球员速度、移动距离、球的轨迹、防守球员之间的间距等数千个数据点；如果球员跑出镜头，还能用扩散模型补全看不见的球员轨迹。
这种海量颗粒度极细的实时数据，肯定是训练模型的宝贝啊。Sportradar 的 CEO 是工程师出身，自己现实创立了博彩巨头 Bwin，2001 年又创立 Sportradar。此人很早就意识到体育数据是一种可交易的资产，且认为任何不把LLM和ML视觉用到体育上的公司，都会在十年内灭绝。
所以如果仔细看博彩公司几十年来干的事，和今天 LLM 的逻辑相当一致：它们是最早做数据化、把一场混沌的比赛拆成可量化的事件流的行业；拿海量历史数据训练模型，做实时推理，所以规模上早就是个“基础模型”的形态了。只不过没人把它当成AI公司看而已。
但无论是那什么工具预测，现在的体育博彩都和情怀没啥关系了，只要可以买卖、价格会浮动，事情的性质就变了：大家赌的不再是哪支球队，只要关注概率会怎么变即可。也就是说，当任何事情变成了一个可以交易市场，大家预测的就不是结果了，而是“别人的想法”。
我这个伪球迷并不需要知道西班牙队是什么风格，只要看到西班牙夺冠的合约现在卖17美分（17%的概率），只要概率升到30%我就可以获利了结，根本不用等到决赛。换句话说我预测的不是球赛，而是别人的信念会怎么变。
这跟炒股是一样的。买股票，更多是希望后面有人愿意用更高的价格把它接走。如大家所知，这就是凯恩斯的选美博弈，不用选你觉得最好的，大家觉得好才是真的好。
所以世界杯预测，不管用什么工具，本质上还是一场全球规模的选美博弈呢。
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