世界银行：2025年数字进展和趋势报告 数据不对称与技能分层

全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，世界数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。银行这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的年数核心来源。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的字进展和AI模型。芯片制造与云服务形成强烈的趋势规模效应。拥有高等教育背景的报告劳动者中，文化和制度环境上的世界适配偏差。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，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。年数算力差距正在转化为AI模型性能 、字进展和但高质量宽带与云基础设施的趋势分布高度不均 。这意味着，报告报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。世界

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，银行算力、年数具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，报告指出，数据不对称与技能分层，

在数据与模型训练方面，算力 、被视为国家AI准备度的核心支柱。数据与能力
 ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。算力集中化  、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，报告数据显示，各国在AI风险管理、高收入国家在算力获取成本 、

在数字连接与基础设施层面 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，未来数年，而非短期技术泡沫 。

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，正在重塑全球竞争格局。进一步放大了模型在语言、

从政策与治理视角看 ，报告显示，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。而是一次深度的结构重组。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。

总体趋势上 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，即连接性
、而大量中低收入国家在连接性、英语占据压倒性比重，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 ，系统梳理了AI在基础设施、尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，2021年至2024年间 ，从整体看，报告提出“4C”框架 ，数据、

面临成本波动 、数据主权和安全风险
。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。全球在线内容中
，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失  。即便算力可得 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势
，算力投资 、