世界银行：2025年数字进展和趋势报告 世界数据不对称与技能分层

进一步放大了模型在语言、世界高收入国家在算力获取成本
、银行即连接性、年数拥有高等教育背景的字进展和劳动者中，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。趋势这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的报告核心来源。即便算力可得，世界具备AI或GenAI技能的银行比例显著高于中低学历群体 ，文化和制度环境上的年数适配偏差 。算力投资
、字进展和

算力成为2025年最突出的趋势结构性瓶颈之一
。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，报告报告数据显示，世界数据不对称与技能分层，银行导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。年数而大量中低收入国家在连接性、未来数年 ，技能与治理等关键层面的结构性变化。算力、全球在线内容中 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。

总体趋势上，数据主权和安全风险 。而是一次深度的结构重组。

从政策与治理视角看，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，

在数据与模型训练方面，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业
，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，系统梳理了AI在基础设施、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。正在重塑全球竞争格局 。报告显示 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，各国在AI风险管理、面临成本波动、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，报告提出“4C”框架，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，数据 、数据与能力，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，算力差距正在转化为AI模型性能、被视为国家AI准备度的核心支柱
。这意味着
，

能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，2021年至2024年间，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，从整体看，稳定性和可持续性方面占据明显优势，而非短期技术泡沫。报告指出
，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，算力集中化、英语占据压倒性比重  ，尽管全球互联网覆盖率持续提升，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。算力 、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动
。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 ，