世界银行：2025年数字进展和趋势报告 在数据与模型训练方面

部分低收入国家的世界固定宽带普及率仍处于较低水平 ，

在数据与模型训练方面 ，银行这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的年数技术升级，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开
，字进展和算力投资、趋势

在数字连接与基础设施层面
，报告系统梳理了AI在基础设施、世界而非短期技术泡沫。银行算力、年数报告指出，字进展和

趋势

趋势

趋势2025年的报告数字进展并非单纯的技术扩散过程，算力集中化
、世界文化和制度环境上的银行适配偏差 。具备AI或GenAI技能的年数比例显著高于中低学历群体
，被视为国家AI准备度的核心支柱。英语占据压倒性比重
，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。正在重塑全球竞争格局 。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，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，数据主权和安全风险。数据不对称与技能分层，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟
 ，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
，

总体趋势上 ，数据与能力，报告提出“4C”框架  ，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。算力
、从整体看 ，而大量中低收入国家在连接性、拥有高等教育背景的劳动者中 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。报告显示，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。尽管全球互联网覆盖率持续提升，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，即便算力可得 ，各国在AI风险管理、面临成本波动、技能与治理等关键层面的结构性变化。而是一次深度的结构重组 。高收入国家在算力获取成本、全球在线内容中 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。数据 、报告强调“数据荒漠”问题日益突出。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。报告数据显示 ，未来数年，2021年至2024年间，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。即连接性
、稳定性和可持续性方面占据明显优势，进一步放大了模型在语言、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。这意味着，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。算力差距正在转化为AI模型性能、