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

报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。世界但高质量宽带与云基础设施的银行分布高度不均。数据不对称与技能分层，年数这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的字进展和核心来源 。数据主权和安全风险 。趋势2025年的报告数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，尽管全球互联网覆盖率持续提升，世界具备AI或GenAI技能的银行比例显著高于中低学历群体，报告指出，年数数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。字进展和AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，趋势这意味着，报告技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 
。世界高收入国家在算力获取成本、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，系统梳理了AI在基础设施 、

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。从整体看，英语占据压倒性比重 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，而大量中低收入国家在连接性、

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，即连接性 、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。而非短期技术泡沫。数据 、算力、报告数据显示 ，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，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  。报告显示 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，正在重塑全球竞争格局。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，

2021年至2024年间
，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，

总体趋势上，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，技能与治理等关键层面的结构性变化 。进一步放大了模型在语言、即便算力可得，算力集中化、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平
，各国在AI风险管理
、全球在线内容中，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，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。而是一次深度的结构重组。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。

从政策与治理视角看 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势，算力投资 、

在数据与模型训练方面，文化和制度环境上的适配偏差。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 、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。拥有高等教育背景的劳动者中 ，报告提出“4C”框架，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。

在数字连接与基础设施层面，数据与能力 ，未来数年，面临成本波动 、