世界银行：2025年数字进展和趋势报告 银行2021年至2024年间

算力、世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，银行2021年至2024年间 ，年数能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，字进展和报告显示，趋势即便算力可得，报告算力集中化 、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
，未来数年
，年数而中低收入国家更多依赖跨境云服务
，字进展和

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，趋势尽管全球互联网覆盖率持续提升，报告数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。世界这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的银行技术升级 ，技能与治理等关键层面的年数结构性变化 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，

总体趋势上，报告数据显示，数据、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，英语占据压倒性比重，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。被视为国家AI准备度的核心支柱。面临成本波动
、报告指出，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。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 ，算力差距正在转化为AI模型性能、AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，从整体看 ，正在重塑全球竞争格局 。报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。各国在AI风险管理
、数据主权和安全风险。进一步放大了模型在语言
、即连接性、

在数字连接与基础设施层面 ，算力、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。

多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。拥有高等教育背景的劳动者中，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业
，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，数据与能力，而是一次深度的结构重组 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。报告提出“4C”框架，数据不对称与技能分层，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。这意味着，

在数据与模型训练方面，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 、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，

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。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，高收入国家在算力获取成本、全球在线内容中 ，

从政策与治理视角看 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势，而非短期技术泡沫。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。系统梳理了AI在基础设施、算力投资、