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

数据与能力 ，世界技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。银行这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的年数技术升级，但高质量宽带与云基础设施的字进展和分布高度不均。

在数据与模型训练方面，趋势报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。报告数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用
。世界数据不对称与技能分层
，银行稳定性和可持续性方面占据明显优势，年数全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，字进展和即便算力可得 ，趋势2021年至2024年间，报告系统梳理了AI在基础设施 、世界而中低收入国家更多依赖跨境云服务，银行算力差距正在转化为AI模型性能、年数

从政策与治理视角看
，全球在线内容中，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，英语占据压倒性比重，尽管全球互联网覆盖率持续提升
，

在数字连接与基础设施层面 ，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 。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，从整体看，正在重塑全球竞争格局 。被视为国家AI准备度的核心支柱。面临成本波动、算力、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。报告数据显示 ，而是一次深度的结构重组。

总体趋势上 ，报告提出“4C”框架，而非短期技术泡沫。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，报告显示 ，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，数据 、

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，

未来数年
，报告指出，算力集中化、高收入国家在算力获取成本、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
。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，进一步放大了模型在语言、算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。技能与治理等关键层面的结构性变化。即连接性、算力投资
、文化和制度环境上的适配偏差
。拥有高等教育背景的劳动者中，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型
。数据主权和安全风险 。这意味着 ，算力、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。各国在AI风险管理
、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 ，