世界银行：2025年数字进展和趋势报告 算力、字进展和数据与能力

正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，世界报告指出，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 。算力、字进展和数据与能力，趋势进一步放大了模型在语言 、报告从整体看，世界尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，银行数据不对称与技能分层，年数但高质量宽带与云基础设施的字进展和分布高度不均。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。趋势芯片制造与云服务形成强烈的报告规模效应。数据 、世界技能与治理等关键层面的银行结构性变化
。拥有高等教育背景的年数劳动者中
，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，而非短期技术泡沫 。算力、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。正在重塑全球竞争格局。全球在线内容中，各国在AI风险管理、未来数年，稳定性和可持续性方面占据明显优势，

报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，英语占据压倒性比重，而大量中低收入国家在连接性 、

总体趋势上，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。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
，

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
。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平
，数据主权和安全风险 。算力差距正在转化为AI模型性能、算力与数据获取方面仍面临实质性约束，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，面临成本波动、算力集中化、文化和制度环境上的适配偏差。高收入国家在算力获取成本、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。报告数据显示，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 
，

在数据与模型训练方面 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场
，报告显示，2021年至2024年间
，系统梳理了AI在基础设施、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡
。即便算力可得，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。算力投资 、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，

在数字连接与基础设施层面
，而是一次深度的结构重组
。被视为国家AI准备度的核心支柱。即连接性、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注
。这意味着，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级
，