# AI在2025年表演赛中击败Stratego顶尖冠军

> Ataraxos系统击败世界纪录保持者Johan Niemeijer，展现了AI处理信息不完全博弈的能力。

Oossa · 2026-10-01 · https://oossa.com/zh/ai-defeats-top-stratego-champion-in-2025-exhibition

在2025年Stratego世界锦标赛的一场表演赛中，名为Ataraxos的新型AI在与参赛选手的对局中赢下40局中的38局，之后又击败了Stratego历史上荣誉最多的选手Johan Niemeijer。Niemeijer曾四度夺得世界冠军，并在排名榜首的位置待了600多周；在为期三周的系列赛中，他落败，AI的胜率约为85%。比赛在网上直播，观众形容AI的风格难以捉摸，而且敢于冒险虚张声势。

## Ataraxos如何取胜

Ataraxos只通过与自己对弈来学习，并利用信念网络在每一步棋之前推测对手隐藏的棋子。研究人员在训练初期强制AI采用不同的开局布局，这种称为正则化的技术避免它形成可预测的套路。训练耗时一周，使用16块Nvidia H100 GPU，随后又用4块GPU训练了四天；按2025年的价格计算，成本不到$8,000，约为DeepMind此前训练DeepNash所用算力的1/500。

## 事实

- Johan Niemeijer曾四度夺得世界冠军、15次获得荷兰冠军，并在排名第1的位置待了600多周。
- Ataraxos在2025年世界锦标赛表演赛中击败了40名参赛选手中的38名。
- 在为期三周的系列赛中，Ataraxos击败Niemeijer，胜率为85%（平局按半胜计算）。
- 训练使用16块Nvidia H100 GPU，耗时一周，之后又使用4块GPU训练了四天；按2025年的价格计算，成本不到$8,000。
- DeepNash使用了1,024个TPU节点，训练时间为2–3个月；按2025年价格估算，成本为$3 million–$4.5 million。

## 为什么重要

对普通棋类爱好者来说，这一结果表明，AI如今已经能够应对无法看清所有棋子的游戏，人类明显占优的领域又少了一个。这也暗示，类似的AI技术或许能用于金融、谈判等存在隐蔽信息的现实问题。不过，论文指出，当前方法并不会仅仅因为增加算力就变得更强。

## 来源与参考

1. [AI beats Stratego's greatest player, ending one of the last human strongholds in board games](https://the-decoder.com/ai-beats-strategos-greatest-player-ending-one-of-the-last-human-strongholds-in-board-games/) – The Decoder, 2026-10-01
2. [AI finally beat the best Stratego player in history—and did it on a budget](https://arstechnica.com/science/2026/10/ai-finally-beat-the-best-stratego-player-in-history-and-did-it-on-a-budget/) – Ars Technica, 2026-10-01

最后更新: 2026-10-01