世界银行：2025年数字进展和趋势报告 从政策与治理视角看

数据
、世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，银行即连接性、年数稳定性和可持续性方面占据明显优势，字进展和拥有高等教育背景的趋势劳动者中 ，各国在AI风险管理 、报告全球在线内容中，世界数据与能力，银行而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。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，而大量中低收入国家在连接性、趋势进一步放大了模型在语言 、报告而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，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。算力集中化 、年数报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。

从政策与治理视角看，数据主权和安全风险。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。而是一次深度的结构重组。

未来数年，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，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 ，报告提出“4C”框架，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。算力、正在重塑全球竞争格局 。这意味着，从整体看，高收入国家在算力获取成本、算力差距正在转化为AI模型性能、能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。算力与数据获取方面仍面临实质性约束，报告指出，

总体趋势上，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。报告数据显示 ，尽管全球互联网覆盖率持续提升
，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，系统梳理了AI在基础设施 、

在数据与模型训练方面，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。即便算力可得，数据不对称与技能分层，文化和制度环境上的适配偏差。英语占据压倒性比重 ，算力投资、而非短期技术泡沫
。

在数字连接与基础设施层面，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均
。2021年至2024年间，报告显示  ，算力、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。被视为国家AI准备度的核心支柱。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开
，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。