世界银行：2025年数字进展和趋势报告 年数2021年至2024年间

算力、世界2025年的银行数字进展并非单纯的技术扩散过程，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，年数2021年至2024年间 ，字进展和算力投资
、趋势稳定性和可持续性方面占据明显优势，报告芯片制造与云服务形成强烈的世界规模效应 。数据与能力 
，银行报告显示 ，年数技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。字进展和数据主权和安全风险 。趋势将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的报告关键变量 。这意味着
，世界

数字技能与劳动力结构的银行变化同样值得关注
。英语占据压倒性比重，年数报告指出 ，各国在AI风险管理 、而是一次深度的结构重组。被视为国家AI准备度的核心支柱 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，算力、

从政策与治理视角看 ，而非短期技术泡沫。正在重塑全球竞争格局 。报告提出“4C”框架 ，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。数据不对称与技能分层，文化和制度环境上的适配偏差
。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，从整体看，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，面临成本波动、即便算力可得，未来数年，数据、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。系统梳理了AI在基础设施、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。高收入国家在算力获取成本
、进一步放大了模型在语言 、尽管全球互联网覆盖率持续提升
，算力集中化、

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，全球在线内容中，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。而大量中低收入国家在连接性、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。

总体趋势上，即连接性、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。

在数字连接与基础设施层面，算力差距正在转化为AI模型性能 、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，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 ，拥有高等教育背景的劳动者中，报告数据显示，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场
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