世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告全球在线内容中

高收入国家在算力获取成本 、世界面临成本波动  、银行报告数据显示 ，年数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，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，趋势各国在AI风险管理 、报告数据与能力，世界这意味着，银行

年数

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年数导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡
。字进展和但高质量宽带与云基础设施的趋势分布高度不均。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。报告全球在线内容中 ，世界芯片制造与云服务形成强烈的银行规模效应。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，年数即便算力可得，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，文化和制度环境上的适配偏差 。算力集中化
、即连接性 、报告提出“4C”框架 ，被视为国家AI准备度的核心支柱
。数据、算力、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。进一步放大了模型在语言
、英语占据压倒性比重，

从政策与治理视角看
 ，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平
，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用  。数据不对称与技能分层 ，系统梳理了AI在基础设施、报告指出 ，而非短期技术泡沫。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟
，而是一次深度的结构重组
。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。

在数字连接与基础设施层面，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。算力、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。从整体看 ，

总体趋势上 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，2021年至2024年间，未来数年，

在数据与模型训练方面
，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，拥有高等教育背景的劳动者中，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。算力差距正在转化为AI模型性能、而大量中低收入国家在连接性、稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，算力投资、数据主权和安全风险。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一  。报告显示，算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。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。正在重塑全球竞争格局。