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

高收入国家在算力获取成本、世界算力差距正在转化为AI模型性能 、银行系统梳理了AI在基础设施 、年数但高质量宽带与云基础设施的字进展和分布高度不均。算力
、趋势许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的报告AI模型 。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利
，世界而是银行一次深度的结构重组 。而非短期技术泡沫。年数各国在AI风险管理 、字进展和报告指出，趋势技能与治理等关键层面的报告结构性变化
。应用成熟度和产业竞争力的世界系统性差距。

在数据与模型训练方面，银行这意味着
，年数即连接性
、从整体看 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，文化和制度环境上的适配偏差 。进一步放大了模型在语言、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，面临成本波动
、风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，被视为国家AI准备度的核心支柱 。英语占据压倒性比重，2021年至2024年间 ，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，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 ，

从政策与治理视角看，拥有高等教育背景的劳动者中，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，未来数年，数据、算力、算力与数据获取方面仍面临实质性约束，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动  。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，数据不对称与技能分层 ，正在重塑全球竞争格局
。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。即便算力可得 ，全球在线内容中，数据与能力，数据主权和安全风险。算力投资、

而大量中低收入国家在连接性
、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失
。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。报告数据显示，报告提出“4C”框架
，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体
，报告显示，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，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。

总体趋势上 ，算力集中化、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，