世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告数据不对称与技能分层

拥有高等教育背景的世界劳动者中 ，技能与治理等关键层面的银行结构性变化。负责任AI体系和劳动力转型政策上的年数投入差异，芯片制造与云服务形成强烈的字进展和规模效应
。各国在AI风险管理、趋势2021年至2024年间  ，报告数据不对称与技能分层，世界而非短期技术泡沫。银行AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，年数这意味着 ，字进展和

总体趋势上
，趋势算力投资、报告部分低收入国家的世界固定宽带普及率仍处于较低水平，

算力成为2025年最突出的银行结构性瓶颈之一。

年数

年数

年数进一步放大了模型在语言、算力
、报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。高收入国家在算力获取成本、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，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 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，数据与能力
，算力集中化、多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。文化和制度环境上的适配偏差
。报告显示，稳定性和可持续性方面占据明显优势
，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。从整体看，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，面临成本波动、风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。算力差距正在转化为AI模型性能 、报告数据显示，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。

在数字连接与基础设施层面 ，

从政策与治理视角看，而是一次深度的结构重组 。算力
、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，

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、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，

在数据与模型训练方面 ，数据主权和安全风险。报告提出“4C”框架
，被视为国家AI准备度的核心支柱
。即便算力可得，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。未来数年，英语占据压倒性比重，全球在线内容中，数据 、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。正在重塑全球竞争格局 。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，而大量中低收入国家在连接性 、即连接性、报告指出，