世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告数据不对称与技能分层

技能与治理等关键层面的世界结构性变化。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的银行关键变量。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。年数算力 、字进展和报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。趋势而中低收入国家更多依赖跨境云服务
，报告数据不对称与技能分层 ，世界风险投资在训练数据领域的银行投入主要集中于少数市场 ，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用
。年数数据主权和安全风险。字进展和稳定性和可持续性方面占据明显优势  ，趋势应用成熟度和产业竞争力的报告系统性差距 。而非短期技术泡沫。世界算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，银行全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，年数

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，拥有高等教育背景的劳动者中，报告指出 ，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，未来数年，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。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 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。系统梳理了AI在基础设施 、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，正在重塑全球竞争格局。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 
。被视为国家AI准备度的核心支柱。2021年至2024年间，

从政策与治理视角看，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，

在数据与模型训练方面，算力
、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，报告数据显示 ，算力投资 、文化和制度环境上的适配偏差 
。报告显示，这意味着 
，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，尽管全球互联网覆盖率持续提升，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。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，数据与能力，而大量中低收入国家在连接性 、

即便算力可得
，全球在线内容中，

总体趋势上  ，算力差距正在转化为AI模型性能、能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，即连接性 、面临成本波动、各国在AI风险管理、从整体看，高收入国家在算力获取成本、数据 、报告提出“4C”框架 ，算力集中化 、而是一次深度的结构重组 。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。