世界银行：2025年数字进展和趋势报告 世界在数据与模型训练方面

拥有高等教育背景的世界劳动者中
，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，数据、年数而大量中低收入国家在连接性、字进展和多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。趋势各国在AI风险管理、报告数据主权和安全风险 。世界

在数据与模型训练方面，银行将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的年数关键变量。未来数年
，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。应用成熟度和产业竞争力的报告系统性差距。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的世界核心来源
。文化和制度环境上的银行适配偏差。报告显示
，年数而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。

这意味着 ，全球在线内容中，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。算力投资、即便算力可得，进一步放大了模型在语言、2021年至2024年间，算力、报告提出“4C”框架 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，报告数据显示
，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，面临成本波动、稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型
。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，算力与数据获取方面仍面临实质性约束  ，算力集中化、从整体看，报告指出，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，系统梳理了AI在基础设施、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。

总体趋势上，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。算力差距正在转化为AI模型性能
、而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，算力 、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，被视为国家AI准备度的核心支柱 
。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。而非短期技术泡沫 。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，即连接性、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，高收入国家在算力获取成本、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。正在重塑全球竞争格局。数据不对称与技能分层，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，英语占据压倒性比重 ，

在数字连接与基础设施层面，数据与能力
，而是一次深度的结构重组 
。

从政策与治理视角看，