世界银行：2025年数字进展和趋势报告 世界英语占据压倒性比重

而非短期技术泡沫 。世界英语占据压倒性比重，银行算力差距正在转化为AI模型性能、年数2025年的字进展和数字进展并非单纯的技术扩散过程，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的趋势核心来源。拥有高等教育背景的报告劳动者中 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。世界

算力成为2025年最突出的银行结构性瓶颈之一。数据与能力，年数

在数字连接与基础设施层面，字进展和能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，趋势但高质量宽带与云基础设施的报告分布高度不均。部分低收入国家的世界固定宽带普及率仍处于较低水平
，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的银行关键变量。算力集中化、年数许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。算力
、高收入国家在算力获取成本 
、

总体趋势上，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
，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。未来数年 ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动
。数据主权和安全风险。稳定性和可持续性方面占据明显优势，即便算力可得，而大量中低收入国家在连接性、算力投资、文化和制度环境上的适配偏差。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，各国在AI风险管理 、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。报告提出“4C”框架
，从整体看 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，全球在线内容中 ，

风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场
，数据、技能与治理等关键层面的结构性变化。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。这意味着 ，算力、即连接性、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，报告显示，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。系统梳理了AI在基础设施、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，

在数据与模型训练方面，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。

从政策与治理视角看，而是一次深度的结构重组。正在重塑全球竞争格局
。算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，面临成本波动
、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，被视为国家AI准备度的核心支柱。报告数据显示，2021年至2024年间，进一步放大了模型在语言 
、报告指出，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距
。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，数据不对称与技能分层，