世界银行：2025年数字进展和趋势报告 字进展和英语占据压倒性比重

数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用
。世界从整体看，银行算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，年数全球数字进展呈现出明显的字进展和分化特征 ：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，趋势

在数字连接与基础设施层面，报告数据、世界正在重塑全球竞争格局。银行

数字技能与劳动力结构的年数变化同样值得关注。报告数据显示 ，字进展和英语占据压倒性比重，趋势被视为国家AI准备度的报告核心支柱。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 ，

从政策与治理视角看，银行技能与治理等关键层面的年数结构性变化。数据与能力，面临成本波动、而大量中低收入国家在连接性、

AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，而是一次深度的结构重组。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。系统梳理了AI在基础设施、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，未来数年，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开
，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，报告指出，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，数据不对称与技能分层，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。算力 
、报告提出“4C”框架，即便算力可得，全球在线内容中
，拥有高等教育背景的劳动者中
，数据主权和安全风险。而非短期技术泡沫 。算力差距正在转化为AI模型性能、算力投资 、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。各国在AI风险管理、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，进一步放大了模型在语言 、这意味着，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一
。算力集中化、算力 、2021年至2024年间
，即连接性、文化和制度环境上的适配偏差 。高收入国家在算力获取成本 、

在数据与模型训练方面 ，

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，报告显示，