我想换个方式来解释这个问题。
我们都知道，随着棋盘扩大，围棋的变化是指数上升的，解空间也是指数上升的。如果我们把人脑的运算资源当做相对固定，则我们在掌握解决复杂度指数上升问题时，解决的能力就是指数下降的。
也就是说，一开始成长速度可能飞快，越往后，想要进步一些都很难。
简单来说，刚学棋的时候，让7子可能就差了一两年的训练量，而到一定水平后，让七子差距可能就是几十年甚至几百年的训练量。
随便找了个图（来源：机器之心），这个图是某个AI自我对弈的成长曲线，纵坐标就是评价大部分竞技游戏所使用的等级积分，横坐标是AI训练的对局数。
可以看到，线性积累经验的AI，也呈现出指数下降的水平增长速度，这和我们的假设是一致的。
我们可以对人的成长曲线也这样拟合。初期水平上升极快，慢慢呈现成长放缓，最后趋近于收敛。
由于人的总结能力和学习能力比AI强，我们把这个模型简化一些，假如训练量每次翻倍，等级分可以提高400分。
由于等级分就是通过不同选手之间的对局胜率得出的，我们再做一个假设：
等级分差距200分可以让1子。
也就是在我们这个假设下每让2子，让子方就需要比对面的对局量翻倍。
让2子，可以让5000对局经验的人能和10000盘对局经验的人进行平等较量。让6子，可以让5000盘对局的人与40000盘对局的人平等较量。
这是什么概念呢，每天保持5局高质量对局，5000盘大约需要2.7年时间，35000盘大约就是18.9年水平。也就是在高手的领域里面，让6子差了快20年水平（前提是人可以连续二三十年涨棋）。
但是，如果是一个100盘对局的人呢，让6子，大约能让他与100×2×2×2=800盘对局的人平等较量。是不是就觉得正常了一些。所以水平越低的阶段，让子棋越好下。
假如一个普通围棋爱好者的门槛是1000盘。面对一个刚刚下了10盘棋的新手，可以让log（2,100）×2=13.28子，也就是可以让13个子。
我记得我刚开始学棋的时候，我的老师让我17子，大概在我学习一周后，他就让不动了。不是我天赋异禀，而是让子棋本来就是一个成倍增长的关系，水平稍微提高一些，经过多次翻倍最后的战力提升都会很大。
而一个入段业余高手的对局数量是5000盘，面对一个400盘对局的业余爱好者，能让log（2,12.5）×2=7.28子（接近问题中的7个子）。
回到问题，让7子是什么概念，我觉得大约是对局量12倍以上的差距。
按照这种算法，另一个答主让25子打败世界冠军，相当于，世界冠军用了五千六百分之一的实力输给了围棋新手，个人觉得一点都不丢人。
