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포커톡관리자4일 전
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100만 회 돌려봤더니…AI가 지목한 2026 WSOP 메인이벤트 우승자는 칩 리더가 아니었다

100만 회 돌려봤더니…AI가 지목한 2026 WSOP 메인이벤트 우승자는 칩 리더가 아니었다

시뮬레이션에서 40% 넘게 우승한 선수가 있는데, 모델을 만든 당사자는 정작 다른 이름을 적어냈다. 2026 WSOP 메인이벤트 파이널 테이블을 100만 회 시뮬레이션한 어드밴스드 포커 트레이닝(Advanced Poker Training)의 결과가 7월 29일 공개됐다. 칩 리더 루카스 주말론(Lucas Jumalon)이 압도적 승률을 기록했지만, 모델 개발자 스티브 블레이(Steve Blay)의 공식 예측은 최단 스택 그룹도 아닌 4위 스택 그렉 뮬러(Greg Mueller)였다. 근거는 확률표 아래에 숨어 있던 또 다른 숫자였다.


100만 회 시뮬레이션이 만든 순위표

블레이는 파이널 테이블 9명 각각을 봇으로 구현해 대회 전체를 100만 번 반복 실행했다. 초당 3개 파이널 테이블을 처리하는 연산 환경에서 나온 결과다.

주말론은 전체 칩의 약 35%인 1억 9,400만을 들고 시작해 시뮬레이션의 40.4%에서 우승했다. 반면 최하위 스택 에바고라스 에바고루(Evagoras Evagorou)의 우승 확률은 2.5%에 그쳤다.

플레이어시작 스택우승 확률ICM 대비 평균 수익
루카스 주말론1억 9,400만40.4%+1.91%
라미 하무드7,900만13.2%-4.73%
제이미 셰이블5,600만11.3%+5.61%
그렉 뮬러4,850만10.9%+12.33%
마이클 갈리아노4,650만7.0%-3.70%
마리오 보스4,400만6.5%-4.19%
라우리 사스킬라흐티3,750만5.2%-4.38%
한 펑2,500만3.0%-2.84%
에바고라스 에바고루2,250만2.5%-3.65%

주목할 대목은 우승 확률과 기대 수익의 방향이 일치하지 않는다는 점이다. 주말론은 40% 넘게 우승했음에도 ICM 기댓값 대비 초과 수익은 1.91%에 불과했다. 블레이는 칩 리더의 테이블 지배력이 더 큰 우위로 이어질 것이라 예상했으나 그렇지 않았다고 밝혔다. 주말론이 9위로 탈락하는 시나리오도 1% 확률로 존재했다.


실력보다 크게 갈린 변수, 좌석 배치

시뮬레이션에서 가장 손해를 본 인물은 2번째 스택 라미 하무드(Rami Hammoud)였다. 평균 성적이 ICM 기댓값보다 약 5% 낮게 나왔다.

블레이는 하무드가 기술적으로는 아마추어이며 다소 과도하게 공격적이라는 평가가 있다는 점을 언급했지만, 핵심 원인으로는 좌석 추첨을 지목했다. 주말론이 하무드의 왼쪽 두 자리에 앉아 있다는 구조 때문이다.


블라인드 스틸이 가장 유리한 컷오프와 버튼 위치에 하무드가 도달할 때마다, 블라인드에는 압도적 스택을 든 주말론이 대기하게 된다. 블레이는 이보다 불편한 좌석 배치를 상상하기 어렵다고 평가했다.


반대로 기댓값을 초과한 쪽은 셰이블과 뮬러였다. 제이미 셰이블(Jamie Shaevel)은 메인이벤트 캐시 8회 기록에 로스앤젤레스 캐시게임 레귤러로 알려져 있고, 뮬러는 WSOP 브레이슬릿 3개와 수십 회의 캐시 기록을 보유한 전직 프로 아이스하키 선수다. 두 선수 모두 무난한 좌석 위치와 두터운 경험치를 갖췄다는 것이 모델의 판단이었다.


하위 스택 5명은 전원 ICM 기댓값을 밑돌았다. 페이 점프 하나하나가 인생을 바꾸는 금액인 상황에서 수익성 있는 스팟을 찾기가 극도로 어려워지기 때문이라는 설명이다. 역대 메인이벤트 상금 규모는 WSOP 메인이벤트 역대 우승 상금 TOP10에서 확인할 수 있다.


2016년 적중 이력과 40개의 변수

블레이의 예측에는 전례가 있다. 그는 2016년 파이널 테이블 확정과 우승자 결정 사이에 공백이 있었던 마지막 시즌에 쿠이 응우옌(Qui Nguyen)을 최유력 우승 후보로 지목해 적중시켰다. 당시 시뮬레이션 횟수는 100회였다. 10년 만에 규모가 1만 배로 늘어난 셈이다.


봇 구성 방식은 선수별로 40개 이상의 행동 변수를 조정하는 구조다. ICM 압박에 대한 반응, 토너먼트 생명을 걸 때의 주저 정도, 블라인드 스틸에 사용하는 핸드, 콜을 당한 뒤의 고집 등이 포함되며 컨티뉴에이션 벳 관련 설정만 7가지다. 세부 설정값은 영업 비밀로 공개하지 않았다.


블레이는 이 방식을 선거 예측 모델에 비유했다. 여론조사 기관이 모든 유권자를 인터뷰하지 않고도 인구 구조와 과거 추세, 경제 지표를 조합해 상당히 정확한 모델을 만드는 것과 다르지 않다는 논리다.

그리고 그가 최종적으로 고른 이름은 뮬러였다. 숫자만 보면 주말론이 명백한 favorite이며 다른 선수를 고르는 것은 수학적으로 역류에 해당한다는 점을 인정하면서도, 시뮬레이션마다 자기 스택 이상의 성과를 내며 계속 눈에 걸린 선수가 뮬러였다고 설명했다. 가장 밝은 조명 아래에서는 경험이 작동한다는 것이 그의 결론이다.

40%라는 숫자를 어떻게 읽어야 하는가

주말론의 40.4%는 파이널 테이블 단일 선수 확률로는 이례적으로 높다. 다만 뒤집어 보면 약 60%는 우승하지 못하는 시나리오다. 나머지 8명이 59.6%를 나눠 갖는 구조이며, 하무드부터 뮬러까지 2~4번 스택 3명의 우승 확률 합계는 35.4%로 칩 리더 단독 확률에 근접한다.


이런 유형의 시뮬레이션이 가진 구조적 한계도 함께 봐야 한다. 모델은 각 선수의 성향을 제한된 표본에서 추정해 봇으로 구현하는 방식이므로, 공개된 플레이 데이터가 적은 아마추어 비중이 높을수록 오차 범위가 커진다. 블레이 자신도 봇 제작 과정에 약간의 재량이 개입한다는 점을 인정했다.


파이널 테이블 참가자의 실제 대응은 시뮬레이션과 다른 방향으로 흐를 수 있다. 좌석 배치가 불리하다는 평가를 받은 하무드가 스틸 빈도를 조정하거나, 하위 스택이 예상보다 이른 시점에 리스크를 감수할 경우 확률 분포 자체가 재편된다. 대회 일정과 구조는 2026 WSOP 대회 일정 총정리에서 확인할 수 있다.


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