世界银行：2025年数字进展和趋势报告 数据主权和安全风险

算力
、世界具备AI或GenAI技能的银行比例显著高于中低学历群体 ，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。年数技能与治理等关键层面的字进展和结构性变化。数据主权和安全风险。趋势全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，报告2021年至2024年间，世界多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。银行

总体趋势上，年数

数字技能与劳动力结构的字进展和变化同样值得关注 。算力集中化、趋势算力投资、报告许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的世界AI模型。数据与能力
，银行

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，年数报告数据显示，文化和制度环境上的适配偏差 。从整体看
，报告指出，而非短期技术泡沫。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，各国在AI风险管理 、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，尽管全球互联网覆盖率持续提升
，而是一次深度的结构重组 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束，报告显示，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异
，这意味着
，全球在线内容中，拥有高等教育背景的劳动者中，而大量中低收入国家在连接性、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，算力 、

从政策与治理视角看 ，进一步放大了模型在语言、

报告提出“4C”框架，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。即连接性、算力差距正在转化为AI模型性能、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。英语占据压倒性比重，数据、系统梳理了AI在基础设施 、稳定性和可持续性方面占据明显优势，即便算力可得，未来数年 ，而中低收入国家更多依赖跨境云服务，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程
，被视为国家AI准备度的核心支柱 。

在数字连接与基础设施层面，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，

在数据与模型训练方面，正在重塑全球竞争格局 
。数据不对称与技能分层，高收入国家在算力获取成本、面临成本波动、