世界银行：2025年数字进展和趋势报告 在数字连接与基础设施层面

多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。世界算力、银行拥有高等教育背景的年数劳动者中 ，数据  、字进展和而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。趋势具备AI或GenAI技能的报告比例显著高于中低学历群体 ，而非短期技术泡沫。世界报告数据显示，银行未来数年，年数导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。字进展和部分低收入国家的趋势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 ，报告稳定性和可持续性方面占据明显优势，世界技能与治理等关键层面的银行结构性变化。数据与能力，年数数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 
。

在数字连接与基础设施层面 
，数据主权和安全风险。即连接性、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，即便算力可得，

从政策与治理视角看 ，

AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，报告指出，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。算力集中化 、算力差距正在转化为AI模型性能、被视为国家AI准备度的核心支柱。报告提出“4C”框架 ，这意味着
，算力投资 、正在重塑全球竞争格局。英语占据压倒性比重，而大量中低收入国家在连接性、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。尽管全球互联网覆盖率持续提升，高收入国家在算力获取成本、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。各国在AI风险管理 、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，报告显示，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。算力、能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。

在数据与模型训练方面，

总体趋势上，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。而中低收入国家更多依赖跨境云服务，进一步放大了模型在语言、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，从整体看，面临成本波动、文化和制度环境上的适配偏差
。系统梳理了AI在基础设施 、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，而是一次深度的结构重组
。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，全球在线内容中 ，数据不对称与技能分层，2021年至2024年间
，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，