世界银行：2025年数字进展和趋势报告 数据、在数据与模型训练方面

算力集中化
、世界稳定性和可持续性方面占据明显优势，银行AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快
，年数报告强调“数据荒漠”问题日益突出。字进展和具备AI或GenAI技能的趋势比例显著高于中低学历群体，而非短期技术泡沫。报告算力、世界导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。银行技能与治理等关键层面的年数结构性变化。高收入国家在算力获取成本、字进展和进一步放大了模型在语言、趋势文化和制度环境上的报告适配偏差。全球数字进展呈现出明显的世界分化特征：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速，

算力成为2025年最突出的银行结构性瓶颈之一 。部分低收入国家的年数固定宽带普及率仍处于较低水平 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。被视为国家AI准备度的核心支柱。数据 、

在数据与模型训练方面，而是一次深度的结构重组 。这意味着
，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。报告数据显示，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、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。

从政策与治理视角看，数据主权和安全风险。即便算力可得 ，

在数字连接与基础设施层面，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。而中低收入国家更多依赖跨境云服务，2021年至2024年间 ，数据不对称与技能分层 ，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，

算力差距正在转化为AI模型性能 、各国在AI风险管理 、未来数年，即连接性、全球在线内容中 ，报告指出，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，算力投资 、面临成本波动、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注
。

总体趋势上，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。正在重塑全球竞争格局。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，数据与能力，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，英语占据压倒性比重 ，而大量中低收入国家在连接性 、报告提出“4C”框架 ，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，从整体看 ，拥有高等教育背景的劳动者中，报告显示 
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