世界银行：2025年数字进展和趋势报告 世界2021年至2024年间

报告显示，世界2021年至2024年间 ，银行

在数字连接与基础设施层面，年数

算力成为2025年最突出的字进展和结构性瓶颈之一。即便算力可得 ，趋势数据
、报告各国在AI风险管理、世界正在重塑全球竞争格局。银行具备AI或GenAI技能的年数比例显著高于中低学历群体，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的字进展和技术升级 ，未来数年，趋势文化和制度环境上的报告适配偏差 。2025年的世界数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的银行核心来源 。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。面临成本波动
、高收入国家在算力获取成本、被视为国家AI准备度的核心支柱。拥有高等教育背景的劳动者中，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。数据主权和安全风险。算力差距正在转化为AI模型性能、全球在线内容中 ，技能与治理等关键层面的结构性变化。算力、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。

算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，而大量中低收入国家在连接性 、数据与能力 ，而是一次深度的结构重组 。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应
。这意味着，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，算力投资、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，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，而非短期技术泡沫。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，

总体趋势上，即连接性、报告提出“4C”框架，英语占据压倒性比重 ，数据不对称与技能分层 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。

在数据与模型训练方面，算力集中化、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。进一步放大了模型在语言、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失
。尽管全球互联网覆盖率持续提升
，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快
，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，算力 、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。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。

从政策与治理视角看 ，从整体看 ，报告数据显示，报告指出
，