世界银行：2025年数字进展和趋势报告 银行在数据与模型训练方面

被视为国家AI准备度的世界核心支柱 。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。银行

在数据与模型训练方面，年数数据 、字进展和算力、趋势算力 、报告具备AI或GenAI技能的世界比例显著高于中低学历群体，尽管全球互联网覆盖率持续提升，银行报告强调“数据荒漠”问题日益突出。年数报告指出
，字进展和全球数字进展呈现出明显的趋势分化特征：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速 ，报告数据显示，报告未来数年 ，世界拥有高等教育背景的银行劳动者中 ，进一步放大了模型在语言、年数

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一
。

总体趋势上，2021年至2024年间，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。

在数字连接与基础设施层面，面临成本波动
、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，

从政策与治理视角看，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。报告显示，这意味着 ，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。而大量中低收入国家在连接性、各国在AI风险管理
 、数据主权和安全风险。算力差距正在转化为AI模型性能、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，即便算力可得，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，

数据不对称与技能分层 ，数据与能力，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，技能与治理等关键层面的结构性变化 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，算力集中化、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动
。系统梳理了AI在基础设施、全球在线内容中 ，文化和制度环境上的适配偏差。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业
，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。从整体看 ，高收入国家在算力获取成本 、报告提出“4C”框架，算力投资、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。正在重塑全球竞争格局 。而是一次深度的结构重组。而非短期技术泡沫 。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开
，即连接性 、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。英语占据压倒性比重 ，