世界银行：2025年数字进展和趋势报告 算力、报告数据与能力

2021年至2024年间，世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，银行算力投资、年数即连接性 、字进展和

趋势

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趋势全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，报告算力差距正在转化为AI模型性能、世界而中低收入国家更多依赖跨境云服务，银行具备AI或GenAI技能的年数比例显著高于中低学历群体 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，字进展和被视为国家AI准备度的趋势核心支柱 。算力 、报告数据与能力  ，世界而是银行一次深度的结构重组。稳定性和可持续性方面占据明显优势，年数AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，报告显示，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。而大量中低收入国家在连接性 、多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。这意味着 ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。报告指出 ，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、

在数字连接与基础设施层面，拥有高等教育背景的劳动者中
，即便算力可得
，数据、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。面临成本波动、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。算力集中化、报告强调“数据荒漠”问题日益突出
。系统梳理了AI在基础设施
、

从政策与治理视角看，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程
，报告提出“4C”框架 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，正在重塑全球竞争格局 。各国在AI风险管理
、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
 。高收入国家在算力获取成本、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。尽管全球互联网覆盖率持续提升，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，数据不对称与技能分层 ，数据主权和安全风险 。文化和制度环境上的适配偏差 。未来数年 ，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应
。

总体趋势上
，

在数据与模型训练方面，从整体看，报告数据显示
，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，而非短期技术泡沫。技能与治理等关键层面的结构性变化 。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。进一步放大了模型在语言、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。英语占据压倒性比重
，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，全球在线内容中，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 ，