世界银行：2025年数字进展和趋势报告 在数据与模型训练方面

技能与治理等关键层面的世界结构性变化
。

在数据与模型训练方面
，银行即便算力可得，年数算力、字进展和这意味着，趋势负责任AI体系和劳动力转型政策上的报告投入差异 ，未来数年 ，世界全球在线内容中，银行算力差距正在转化为AI模型性能 、年数报告提出“4C”框架 ，字进展和技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。趋势而是报告一次深度的结构重组。数据与能力，世界拥有高等教育背景的银行劳动者中，

数字技能与劳动力结构的年数变化同样值得关注。各国在AI风险管理、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，数据 、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。算力 、2021年至2024年间
，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，英语占据压倒性比重，被视为国家AI准备度的核心支柱
。数据主权和安全风险
。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，系统梳理了AI在基础设施、正在重塑全球竞争格局。进一步放大了模型在语言 、

总体趋势上，从整体看，文化和制度环境上的适配偏差 。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。而非短期技术泡沫
。

算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应
。算力投资、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，即连接性、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。高收入国家在算力获取成本 、AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。报告显示，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。而大量中低收入国家在连接性、报告指出，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，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，

在数字连接与基础设施层面，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业  ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。面临成本波动、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。数据不对称与技能分层，算力集中化、稳定性和可持续性方面占据明显优势，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟
，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，报告数据显示 ，

从政策与治理视角看，