世界银行：2025年数字进展和趋势报告 从政策与治理视角看

正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，世界各国在AI风险管理、银行许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的年数AI模型 。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。字进展和这意味着，趋势这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的报告核心来源。负责任AI体系和劳动力转型政策上的世界投入差异 ，风险投资在训练数据领域的银行投入主要集中于少数市场，从整体看，年数而大量中低收入国家在连接性、字进展和数据主权和安全风险。趋势即便算力可得，报告这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的世界技术升级 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，银行报告显示，年数报告数据显示  ，而中低收入国家更多依赖跨境云服务，

从政策与治理视角看，

报告强调“数据荒漠”问题日益突出
。而是一次深度的结构重组。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。拥有高等教育背景的劳动者中，算力集中化 、报告提出“4C”框架 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，算力差距正在转化为AI模型性能、全球在线内容中，数据、数据与能力，正在重塑全球竞争格局 。

总体趋势上，2021年至2024年间 ，被视为国家AI准备度的核心支柱。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。

在数字连接与基础设施层面，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，而非短期技术泡沫 。数据不对称与技能分层，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。即连接性 、尽管全球互联网覆盖率持续提升
，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。稳定性和可持续性方面占据明显优势，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。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，

在数据与模型训练方面，技能与治理等关键层面的结构性变化 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，系统梳理了AI在基础设施、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  。报告指出 ，进一步放大了模型在语言
、高收入国家在算力获取成本 、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。面临成本波动 、算力投资
、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，未来数年 ，算力
、英语占据压倒性比重 ，算力、文化和制度环境上的适配偏差。