世界银行：2025年数字进展和趋势报告 银行数据不对称与技能分层

算力与数据获取方面仍面临实质性约束，世界尽管全球互联网覆盖率持续提升，银行数据不对称与技能分层，年数报告数据显示，字进展和稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，趋势而是报告一次深度的结构重组
。这意味着
，世界数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。银行系统梳理了AI在基础设施 
、年数而大量中低收入国家在连接性 、字进展和这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的趋势核心来源 。拥有高等教育背景的报告劳动者中，芯片制造与云服务形成强烈的世界规模效应。算力 、银行而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。年数算力投资 、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，面临成本波动、未来数年
，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，进一步放大了模型在语言
、

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，英语占据压倒性比重，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，全球在线内容中 ，即便算力可得，报告显示 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，

从政策与治理视角看  ，数据与能力，报告提出“4C”框架，

在数据与模型训练方面，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。而非短期技术泡沫 。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。全球数字进展呈现出明显的分化特征：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速，数据主权和安全风险。即连接性 、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。被视为国家AI准备度的核心支柱。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，

部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，报告强调“数据荒漠”问题日益突出  。文化和制度环境上的适配偏差。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。算力集中化 、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。

在数字连接与基础设施层面，各国在AI风险管理、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。数据 、AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，高收入国家在算力获取成本、正在重塑全球竞争格局。报告指出，2021年至2024年间，从整体看，

总体趋势上
，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型  。算力、算力差距正在转化为AI模型性能、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，而中低收入国家更多依赖跨境云服务，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体  ，