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

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 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，银行面临成本波动 、年数能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，字进展和而是趋势一次深度的结构重组。

在数据与模型训练方面，报告即连接性 、世界技能与治理等关键层面的银行结构性变化。算力集中化 、年数数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。字进展和全球在线内容中
，趋势

数字技能与劳动力结构的报告变化同样值得关注。算力投资 、世界

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银行而大量中低收入国家在连接性、年数系统梳理了AI在基础设施 、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。数据不对称与技能分层，算力 、进一步放大了模型在语言 、多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程
，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。报告数据显示，各国在AI风险管理 、

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，文化和制度环境上的适配偏差。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。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、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。拥有高等教育背景的劳动者中，2021年至2024年间 ，即便算力可得，这意味着，报告提出“4C”框架，英语占据压倒性比重，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，数据主权和安全风险。被视为国家AI准备度的核心支柱。高收入国家在算力获取成本、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，

从政策与治理视角看，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距
。从整体看 ，算力、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型  。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 ，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
 。报告指出，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。而非短期技术泡沫 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，数据、稳定性和可持续性方面占据明显优势，

总体趋势上，数据与能力，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，

在数字连接与基础设施层面，未来数年 ，