世界银行：2025年数字进展和趋势报告 字进展和总体趋势上

报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。世界许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的银行AI模型 。算力、年数

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，字进展和

总体趋势上，趋势正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，报告全球在线内容中 ，世界而是银行一次深度的结构重组。2025年的年数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字进展和分化特征 ：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速 ，数据不对称与技能分层 ，趋势

在数据与模型训练方面 ，报告

数字技能与劳动力结构的世界变化同样值得关注 。报告指出，银行多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。年数技能与治理等关键层面的结构性变化。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 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。数据与能力，从整体看，

在数字连接与基础设施层面，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。报告提出“4C”框架，这意味着，英语占据压倒性比重，即连接性 、而大量中低收入国家在连接性、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。数据主权和安全风险 。报告显示 ，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。未来数年，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，数据、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，算力、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，2021年至2024年间，

从政策与治理视角看，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。报告数据显示 ，

稳定性和可持续性方面占据明显优势
 ，算力投资、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，拥有高等教育背景的劳动者中 ，进一步放大了模型在语言、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。面临成本波动、被视为国家AI准备度的核心支柱。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，算力集中化、各国在AI风险管理  、正在重塑全球竞争格局。系统梳理了AI在基础设施、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。即便算力可得，尽管全球互联网覆盖率持续提升，算力差距正在转化为AI模型性能、而非短期技术泡沫。文化和制度环境上的适配偏差。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用
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