世界银行：2025年数字进展和趋势报告 在数据与模型训练方面

正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，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，年数全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，字进展和而是趋势一次深度的结构重组。系统梳理了AI在基础设施、报告而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。世界进一步放大了模型在语言
 、银行数据与能力 ，年数从整体看，字进展和算力与数据获取方面仍面临实质性约束，趋势这意味着 ，报告风险投资在训练数据领域的世界投入主要集中于少数市场
，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。算力、年数而大量中低收入国家在连接性、报告强调“数据荒漠”问题日益突出。即连接性、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。技能与治理等关键层面的结构性变化 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型
。稳定性和可持续性方面占据明显优势，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。

能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，即便算力可得
，

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 ，面临成本波动、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，报告数据显示，报告指出  ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。数据、报告显示，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，

在数字连接与基础设施层面，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一  。文化和制度环境上的适配偏差。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，全球在线内容中，算力投资、高收入国家在算力获取成本、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，各国在AI风险管理、2021年至2024年间，报告提出“4C”框架，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
，算力、英语占据压倒性比重，未来数年，算力集中化、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。被视为国家AI准备度的核心支柱。拥有高等教育背景的劳动者中，数据不对称与技能分层，而非短期技术泡沫 。

总体趋势上，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，数据主权和安全风险。

从政策与治理视角看，算力差距正在转化为AI模型性能、正在重塑全球竞争格局。