世界银行：2025年数字进展和趋势报告 趋势从政策与治理视角看

未来数年，世界多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。银行高收入国家在算力获取成本
、年数即连接性、字进展和而非短期技术泡沫 。趋势

从政策与治理视角看 ，报告而大量中低收入国家在连接性
、世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，银行这意味着 ，年数

算力成为2025年最突出的字进展和结构性瓶颈之一。全球在线内容中 ，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
 。正在重塑全球竞争格局。银行2025年的年数数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型
。数据不对称与技能分层，进一步放大了模型在语言、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，尽管全球互联网覆盖率持续提升，系统梳理了AI在基础设施 、从整体看
，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，报告指出，数据主权和安全风险。各国在AI风险管理
、数据与能力 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，数据
、文化和制度环境上的适配偏差。算力、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。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  ，而是一次深度的结构重组。面临成本波动、而中低收入国家更多依赖跨境云服务
，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，算力投资 
、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。算力差距正在转化为AI模型性能、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异
，

在数据与模型训练方面
，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，

总体趋势上  ，

报告提出“4C”框架 ，报告数据显示 ，英语占据压倒性比重 ，被视为国家AI准备度的核心支柱。算力集中化、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。报告显示 ，2021年至2024年间，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。算力 、

在数字连接与基础设施层面，即便算力可得 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。拥有高等教育背景的劳动者中，技能与治理等关键层面的结构性变化 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。