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Wired AI 34일 전

월드컵, AI 패권 경쟁으로 돌입하다

IMP
7/10
핵심 요약

FIFA와 각국 대표팀이 경기 당 1억 5천만 개 이상의 데이터를 분석하고 맞춤형 AI 에이전트를 도입하는 등 AI 기술을 활용한 전술 분석과 선수 스카우트에 총력을 기울이고 있습니다. 데이터 기반의 혁신은 소규모 국가의 이변 창출부터 잉글랜드의 페널티 킥 분석까지 축구 산업 전반의 지형을 빠르게 바꾸고 있습니다.

번역된 본문

이번 여름 월드컵에서 기록되는 데이터의 규모는 전례 없는 수준입니다. 대회 주최측인 FIFA는 경기당 약 1억 5천만 개의 데이터 포인트를 추적할 것입니다. 공 내부에만 해도 IMU(관성 측정 장치)를 모니터링하는 센서가 초당 500번의 움직임을 기록하여 공의 궤적을 추적합니다. 이것만으로도 과하다고 느껴진다면, 패트릭 루시(Patrick Lucey)의 말은 더 놀랍습니다. "축구라는 스포츠의 특징은 (한 경기에서 일어날 수 있는) 경우의 수가 우주에 있는 원자의 수보다도 많다는 것입니다."

루시는 전 세계 축구 생태계를 뒷받침하는 데이터 및 AI 기업인 '스츠 퍼폼(Stats Perform)'의 최고 과학자입니다. 이들의 통계 자료는 현대 축구의 모든 측면에 활용됩니다. 이 데이터는 선수 스카우트와 수백만 달러 규모의 이적료 산정을 돕고, 코칭 스태프가 전술과 선발 라인업을 구성하며, 코너킥과 프리킥 루틴을 기획하는 데 사용됩니다. 선수들은 계약 협상에 이용하고, 방송국은 중계의 재미를 더하기 위해 사용합니다. 이제 AI를 통해 전 세계 경기의 데이터를 예전과는 비교할 수 없을 정도로 방대하게 수집할 수 있게 되었으며, 팀 내 분석가들은 전례 없는 속도로 이 데이터를 분석하기 위해 한계를 넓혀가고 있습니다. 월드컵 무대에서는 승부를 가르는 우위를 찾기 위해 인간과 AI가 방대한 정보를 처리하고 분석할 것입니다.

올해 대회에 참가하는 팀들은 레노버(Lenovo)가 지원하는 맞춤형 AI 에이전트(AI Agent)에도 접근할 수 있게 됩니다. 이는 FIFA가 팀 간의 격차를 줄이기 위해 시도하는 조치입니다. 하지만 이것만으로 목표를 달성하기에 충분할지는 별개의 문제입니다. "이 데이터는 아주 세밀하고, 다중 에이전트 기반이며, 적대적입니다. 우리가 스포츠에서 하는 일은 자율주행차와 가장 유사합니다. 경로를 예측하는 것이죠,"라고 루시는 말합니다. "한 팀만 생각해도 선수들의 순서를 정하는 것만으로 10팩토리얼(10!)의 경우의 수가 존재합니다. 상대팀까지 포함하면 그 경우의 수는 기하급수적으로 폭발하죠."

소규모 국가들조차 기술을 활용하는 혁신적인 방법을 찾아내고 있습니다. 인구 약 15만 9천 명의 네덜란드령 카리브 섬인 퀴라소(Curaçao)는 자체적인 데이터와 기술을 '디아스포라 추적(Diaspora tracking)'에 활용하여 이번 대회에서 월드컵에 진출한 역대 최소 국가가 되었습니다. 이들은 혈통을 매핑하고, 자격을 갖춘 선수를 식별하며, 지리공간 데이터를 사용해 스카우팅 여행을 계획하고 평가전을 조직했습니다. 데이터 기반 스포츠 컨설팅 회사인 애널리틱스 FC(Analytics FC)의 알렉스 스튜어트(Alex Stewart) 최고 경영자(CEO)는 "퀴라소의 26인 엔트리 중 단 한 명만이 실제로 퀴라소 섬에서 태어났습니다. 나머지 선수들은 모두 네덜란드에서 태어났어요"라고 말합니다.

국가 축구 연맹에서 데이터와 AI가 또 다르게 활용되는 분야는 감독 선임입니다. AI 분석 도구는 현실적인 스쿼드 풀을 분석하여, 그 팀의 전술적 강점과 가장 잘 맞는 감독을 찾아냅니다. 또한 팀들은 조별 리그 상대팀을 분석하여 대회 직전 선수단을 구성하는 데 AI를 활용할 수 있습니다. 잉글랜드는 승부차기로 인해 토너먼트에서 탈락하는 것을 방지하기 위해 AI를 페널티 킥 분석에 사용하고 있습니다. 상대팀 모든 페널티 키커를 분석하는 데 예전에는 5일이 걸렸지만, 지금은 5시간이면 가능하다고 잉글랜드 축구 협회의 성과 인사이트 및 분석 책임자가 BBC에 밝혔습니다.

우루과이 대표팀 감독인 마르셀로 비엘사(Marcelo Bielsa)는 프리미어리그 리즈 유나이티드(Leeds United)를 이끌던 시절, 다가오는 상대팀을 분석하는 데 약 300시간을 소비했다고 말한 바 있습니다. 루시는 "이제 우리는 이 작업을 자동으로 할 수 있습니다"라고 말하며, 필드 위에서 노란 공을 쫓아 움직이는 빨간색과 파란색 점들이 담긴 영상을 보여줍니다. 분석가들은 질문을 던질 수 있습니다. 특정 플레이가 슈팅이나 골로 이어진 빈도는 얼마나 되는지, 다른 상황에서는 어떻게 전개되었는지 등 매 질문마다 새로운 정보가 드러납니다.

클럽과 국가대표팀과 협력하는 AI 플랫폼인 플라이어(PLAIER)의 공동 창립자이자 CEO인 얀 벤트(Jan Wendt)는 "오늘날의 AI 도입 상황을 초기 월드와이드웹의 등장과 비교할 수 있습니다"라고 말합니다. 그는 인터넷 초창기에 영국항공(British Airways)과 아마존(Amazon)이 모두 웹사이트를 구축했습니다. 하나는 항공권 예매 및 정보 제공 플랫폼이 되었고, 다른 하나는 전 세계 상거래를 바꾸어 놓았습니다. AI 역시 이와 비슷한 범위의 파급력을 가지고 있어 일상적인 작업부터 전체 산업을 변화시키고 있습니다. 축구, 즉 스포츠 프랜차이즈의 경우에도 마찬가지입니다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story The sheer scale of data being recorded at this summer’s World Cup is unprecedented. FIFA, the tournament organiser, will track around 150 million data points per match. Inside the ball alone, sensors monitoring IMUs (Inertial Measurement Units) will log 500 movements per second to trace the ball’s motion. If that sounds excessive, Patrick Lucey can go further. “The thing with soccer is that there are more permutations (in a game) than there are atoms in the universe,” he says. Lucey is chief scientist at Stats Perform, the data and AI company whose work underpins almost the entire global soccer ecosystem. Their statistics are used across every aspect of the modern game. It powers player scouting and multimillion-dollar fees for player transfers, helps coaching staff choose tactics and lineups, and devises corner and free kick routines. Players use it to negotiate contracts, broadcasters to entertain. AI now enables data to be collected across matches around the globe like never before, and staff inside teams are pushing boundaries to crunch that data at unprecedented speed. At the World Cup , swathes of information will be manipulated and analysed, by humans and AI, to find a cutting edge. Here’s WIRED’s complete guide to the 2026 FIFA World Cup. Teams at this year’s Cup will also have access to a bespoke AI agent powered by Lenovo . It’s FIFA’s attempt to level the playing field. Whether or not it will be enough to do so is another matter. “The data’s fine-grain, multi-agent, adversarial. What we do in sport is most similar to autonomous vehicles—you’re looking at trajectories,” says Lucey. “If you think of one team, there are 10 factorial permutations, just in terms of ordering players. If you include the opposition, it just explodes.” Even smaller nations have found innovative ways to leverage technology. Curaçao, a Dutch Caribbean island with a population of roughly 159,000, became the smallest nation ever to qualify for a World Cup at this tournament after they used their own data and technology for “diaspora tracking”: mapping parentage, identifying eligible players, and using geospatial data to plan scouting trips and organise trials. “Only one player of the Curaçao 26 was actually born on the island of Curaçao,” says Alex Stewart, chief executive of data-driven sports consultancy Analytics FC. “The rest of them were born in the Netherlands.” Another growing use of data and AI in national federations is manager selection. Tools can analyse the pool of realistic squad options and identify managers whose tactical strengths best suit them. Teams can further use AI to help shape squad composition ahead of a tournament, based on group-stage opponents. England are using AI for penalty analysis, knowing a penalty shoot-out can knock them out. What once took five days—analysing every penalty taker for an opponent—can now likely be done in five hours, the Football Association’s head of performance insights and analysis told the BBC . Marcelo Bielsa, the Uruguay manager, once said when he was in charge at Premier League side Leeds United that his staff spent around 300 hours analysing an upcoming team. “We can do this automatically,” Lucey says. He shows a video of red and blue dots moving around a pitch chasing a yellow ball. Analysts can ask questions—how often a move has led to shots or goals, all the other times it occurred—each one revealing a fresh layer of information. “You can compare this situation today with access to the web,” says Jan Wendt, cofounder and CEO of PLAIER, an AI platform working with clubs and national teams. Both British Airways and Amazon built websites in the early days of the internet. One became an information and airline ticketing platform, the other changed commerce globally, Wendt says. AI has a similar spread, changing both routine tasks and whole industries. Or, in the case of soccer, sports franchises. But AI tools and the staff required to build and operate them are expensive. Not all countries have the necessary resources. Wendt believes working with already established external companies, like his own, should be seen as a more efficient option for smaller nations. Another challenge is that more data can make an analyst’s job harder. Their role is to distil vast amounts of information into a handful of useful insights for a coach or player. “You don't want to say, ‘OK, now we can use all this cool stuff here's a 47-page dossier on your opposition fullback,’” says Stewart. “The analyst’s job is in some ways easier because there’s more information. But it’s harder because there’s more information, so there’s a skill in boiling it down.” Technology can power match analysis and preparation for teams that couldn’t previously compete with nations employing large scouting and analytics departments. But does that mean the issue will now be that they can’t compete against the large teams of computer scientists and analysts? Will the data gap between wealthier and poorer nations widen so significantly that it distorts competition in a tournament where the odds are already stacked against smaller countries? FIFA is concerned enough that it has built a bespoke AI agent, Football AI Pro, and is making it available to every nation at the World Cup for the first time during this tournament. The agent resembles a ChatGPT-style interface, where coaches can type questions and unlock information about their next opponents. Matches are recreated in 3D, allowing analysis from previously impossible angles. Everything is quantifiable, from where players pass and run to how they attack and defend to the shots they take and the goals they score. “We see it as our goal, and even our task, to provide technology to all the teams, so that everyone has access and can use it in a simple way without having additional experts on the team, because not everyone can afford it,” says Johannes Holzmüller, FIFA’s director of innovation. Whether this closes the gulf between a nation with a bare-bones data department and, say, the England national team, which employs in-house software developers, data scientists, and analysts, powered by external AI tools, is debatable. “That’s the minimum we can do,” Holzmüller adds. “We see this gap where some teams are using technology and data more than others.” The future of data, AI, and soccer is, quite literally, predicting the future. “The next step is to do long-term forecasting,” Lucey says, believing they will reach a point where counterfactual analysis will enable them to recommend players to rest to maximise the probability of success. Will FIFA have to step in and restrict nations to using only FIFA-approved AI tools? “That’s a big question,” Holzmüller says. “If this will be then somehow regulated, that’s not for today to answer, but [AI] will play a big role in the future.”