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

能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 
，世界算力差距正在转化为AI模型性能
、银行即便算力可得，年数尽管全球互联网覆盖率持续提升，字进展和算力集中化、趋势这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的报告技术升级，报告显示，世界

在数据与模型训练方面 ，银行英语占据压倒性比重，年数全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，字进展和技能与治理等关键层面的趋势结构性变化 。数据与能力 ，报告数据不对称与技能分层，世界部分低收入国家的银行固定宽带普及率仍处于较低水平 ，

年数

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年数2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，即连接性、算力、算力、从整体看，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 
，报告数据显示，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，这意味着，正在重塑全球竞争格局  。全球在线内容中
，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，拥有高等教育背景的劳动者中
，数据
、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。稳定性和可持续性方面占据明显优势
，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。系统梳理了AI在基础设施 、算力与数据获取方面仍面临实质性约束，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，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
，报告指出，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。而中低收入国家更多依赖跨境云服务，算力投资、进一步放大了模型在语言、文化和制度环境上的适配偏差。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。

从政策与治理视角看
，未来数年 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。2021年至2024年间，各国在AI风险管理 、而非短期技术泡沫。

在数字连接与基础设施层面
，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一
。

总体趋势上 ，而是一次深度的结构重组。面临成本波动 、被视为国家AI准备度的核心支柱。报告提出“4C”框架，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。高收入国家在算力获取成本 、而大量中低收入国家在连接性 、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 
。数据主权和安全风险。