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Advanced Poker Training以AI超级電腦模擬2026 WSOP主赛决赛桌100万次，筹码王Lucas Jumalon以40.4%夺冠機率居首；華裔选手Han Feng僅3%，Greg Mueller则成模型最大黑马及專家最終预測冠军。
2026年7月29日，距離世界扑克系列赛（WSOP）主赛九人决赛桌重启僅剩数日，Advanced Poker Training透过AI超级電腦，针对最后九位选手进行100万次完整决赛桌模擬。
模拟结果显示，握有194,000,000记分牌的Lucas Jumalon以40.4%夺冠机率高居第一；华裔美国选手Han Feng以25,000,000记分牌进入FT，夺冠机率则为3%。
不过，模型同时指出，筹码王并非不可击败。擁有三条WSOP金手鍊的Greg Mueller雖然夺冠機率只有10.9%，卻是模擬結果中相对ICM预期表現最突出的选手，也成为模型开发者Steve Blay最終选择的冠军人选。
AI完成100万次WSOP主赛决赛桌模拟
这套模型由Advanced Poker Training背后的学者及软体开发者Steve Blay建立。
2016年WSOP主赛採用November Nine制度时，Blay只进行了100次模擬，便成功将并非筹码王的Qui Nguyen列为最可能夺冠选手。十年后，運算能力大幅提升，本次模擬次数增加至100万次，相当於2016年的一万倍。
模型并非只按照起始记分牌随机发牌，而是为每位选手建立不同的行为特征，包括：
面对ICM压力时的反应
承担淘汰风险的意愿
偷取盲注的手牌范围
遭到跟注后的持续进攻傾向
不同牌面上的持续下注策略
选手经验、打法及牌桌位置
Blay表示，每名选手的模型包含超过40项可调整特徵，電腦每秒可完成約三次完整WSOP主赛决赛桌模擬。
2026 WSOP主赛AI夺冠机率
| 排名 | 选手 | 起始记分牌 | 夺冠机率 | 亚军機率 | 第九名机率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lucas Jumalon | 194,000,000 | 40.4% | 20.4% | 1.0% |
| 2 | Rami Hammoud | 79,000,000 | 13.2% | 15.3% | 5.4% |
| 3 | Jamie Shaevel | 56,000,000 | 11.3% | 13.4% | 6.5% |
| 4 | Greg Mueller | 48,500,000 | 10.9% | 13.5% | 6.7% |
| 5 | Michael Gagliano | 46,500,000 | 7.0% | 10.0% | 10.3% |
| 6 | Mario Boos | 44,000,000 | 6.5% | 9.4% | 11.4% |
| 7 | Lauri Saaskilahti | 37,500,000 | 5.2% | 7.9% | 13.9% |
| 8 | Han Feng | 25,000,000 | 3.0% | 5.3% | 20.8% |
| 9 | Evagoras Evagorou | 22,500,000 | 2.5% | 4.7% | 24.0% |
模型給予Jumalon压倒性的40.4%夺冠機率，超过第二名Hammoud的三倍。Jumalon在100万次模擬中約有60.8%機會取得冠军或亚军，进入前三名的累计機率则达73.9%。
Jumalon握35%记分牌，仍有1%机率垫底
22岁的Lucas Jumalon帶著194,000,000記分牌进入FT，相当於129个大盲，約占场上總記分牌35%。
最接近他的Rami Hammoud只有79,000,000，意味著Jumalon不僅能承受更多波动，也能利用大型奖金跳级及ICM压力，限制其他选手参与巨大底池的意願。
Blay指出，Jumalon能在超过四成模擬中夺冠，主要来自記分牌优勢及对整桌施压的能力。
但这项优勢并未讓冠军成为必然。Jumalon仍有1%的模擬結果以第九名出局；他的模擬平均奖金，也只比純ICM估值高出1.91%，低於模型原先预期的优勢幅度。
Han Feng夺冠率3%，短码仍保有翻盘機會
Han Feng以25,000,000記分牌、17个大盲排名第八进入决赛桌，只领先最短码的Evagoras Evagorou。
AI模擬中，Feng的夺冠機率为3%，取得亚军的機率为5.3%，进入前三名的累计機率为15.5%；另一方面，他以第九名出局的機率达20.8%。
Feng在Day8一度跌至短码区域，但曾以K高牌击败Jumalon的J高牌完成关鍵翻倍，重新回到冠军競爭。他在FT开打时雖只有17个大盲，但并非全场最短码，只要取得一次早期翻倍，便可能迅速改变記分牌格局。
从模型数据来看，Feng的平均模擬奖金为2,231,290美元，比ICM估值2,296,565美元低2.84%。
这项差距反映短码选手在百万美元级奖金跳级下，既要保存赛事生命，又必須尋找累積記分牌機會的两難。
Hammoud受座位影响，模型预測低於ICM
Rami Hammoud以79,000,000记分牌排名第二，模型给予他13.2%夺冠机率。
不过，他的模擬平均奖金只有3,862,553美元，比ICM估值4,054,198美元低4.73%，是九人中表現低於ICM幅度最大的选手。
Blay认为，Hammoud具备足够竞争力，但打法可能偏向积极，而他的座位安排也不理想。
当Hammoud位於CO或BTN位置、準備向盲注施压时，擁有全场最大記分牌的Jumalon經常位於后方盲位。这讓Hammoud最适合偷取盲注的位置，反而需要直接面对筹码王的反击威脅。
Shaevel与Mueller成AI模型两大黑马
Jamie Shaevel与Greg Mueller，是本次模拟中最明显超越ICM预期的两位选手。
| 选手 | ICM估值 | 模拟平均奖金 | 差距 |
|---|---|---|---|
| Lucas Jumalon | $6,188,930 | $6,306,953 | +1.91% |
| Rami Hammoud | $4,054,198 | $3,862,553 | -4.73% |
| Jamie Shaevel | $3,414,290 | $3,605,675 | +5.61% |
| Greg Mueller | $3,177,214 | $3,568,945 | +12.33% |
| Michael Gagliano | $3,111,062 | $2,996,098 | -3.70% |
| Mario Boos | $3,026,466 | $2,899,613 | -4.19% |
| Lauri Saaskilahti | $2,795,602 | $2,673,088 | -4.38% |
| Han Feng | $2,296,565 | $2,231,290 | -2.84% |
| Evagoras Evagorou | $2,185,672 | $2,105,788 | -3.65% |
Shaevel的模擬平均奖金比ICM估值高5.61%。他过去已八次在WSOP主赛进入奖励圈，并长期活跃於洛杉磯现金桌，深記分牌經驗与相对有利的座位，成为模型看好他的原因。
Mueller的数据更加突出。他的模擬平均奖金为3,568,945美元，比ICM估值高出12.33%，是九位选手中最大的正向差距。
这位三条WSOP金手鍊得主擁有多年大赛經驗，过去亦曾是职业冰球选手，对大型观眾、转播鏡頭及高压競爭環境并不陌生。
五位短码选手全数低於ICM预期
AI结果显示，起始记分牌排名后五位的选手，模拟平均奖金全部低于原本的ICM估值。
包括：
Michael Gagliano：-3.70%
Mario Boos：-4.19%
Lauri Saaskilahti：-4.38%
Han Feng：-2.84%
Evagoras Evagorou：-3.65%
Blay认为，原因来自主赛FT巨大的奖金跳级。当每一次淘汰都涉及数十万甚至数百万美元，短码选手很難单純按照一般牌局的期望值作出决策。
选手需要在保住赛事生命与主动累積記分牌之間取得平衡，而較少的記分牌會讓可承受失误的空間进一步縮小。
数字支持Jumalon，专家却预测Mueller夺冠
若单純按照100万次模擬結果，Jumalon毫无疑问是最合理的冠军选择。
但Steve Blay最終并未选择筹码王，而是将个人预測押在Greg Mueller身上。
Blay表示，Mueller在大量模擬中反覆交出超越起始記分牌的結果，显示其經驗、座位及高压比赛能力，可能讓他成为决赛桌最具威脅的黑马。
因此，本次AI分析形成两个不同結论：
数学最大熱门：Lucas Jumalon
夺冠机率40.4%
持有全场约35%记分牌
模擬平均奖金超过630万美元
專家黑马预測：Greg Mueller
夺冠机率10.9%
模拟表现比ICM高12.33%
擁有三条WSOP金手鍊及豐富高压赛事經驗
WSOP主赛冠军将獨得1,000万美元
九位决赛桌选手均已確保至少1,000,000美元奖金。冠军可获得10,000,000美元及WSOP主赛金手鍊，亚军则可帶走6,000,000美元。
| 名次 | 奖金 |
|---|---|
| 1 | $10,000,000 |
| 2 | $6,000,000 |
| 3 | $3,750,000 |
| 4 | $2,750,000 |
| 5 | $2,250,000 |
| 6 | $1,750,000 |
| 7 | $1,500,000 |
| 8 | $1,250,000 |
| 9 | $1,000,000 |
100万次模擬提供了一套基於記分牌、座位、ICM与选手風格的预測，但真正的冠军仍将由牌桌上的每一次决策及公共牌决定。
Jumalon帶著巨大领先重返赛场，Mueller与Shaevel则获得模型高度評价；对Han Feng而言，3%的夺冠機率雖不突出，但一次关鍵翻倍便可能讓短码劣勢迅速改寫。
当决赛桌於8月3日重新开打，AI数据能否再次像2016年预測Qui Nguyen一样命中冠军，将成为这场千万美元决战之外的另一项焦点。
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