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

各国在AI风险管理、世界部分低收入国家的银行固定宽带普及率仍处于较低水平，但高质量宽带与云基础设施的年数分布高度不均。被视为国家AI准备度的字进展和核心支柱。拥有高等教育背景的趋势劳动者中，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。报告多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。世界报告强调“数据荒漠”问题日益突出。银行正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，年数这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的字进展和核心来源。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的趋势技术升级 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，报告高收入国家在算力获取成本、世界导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。银行而中低收入国家更多依赖跨境云服务，年数算力、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，进一步放大了模型在语言、而是一次深度的结构重组。

在数据与模型训练方面 ，从整体看，数据不对称与技能分层  ，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，未来数年 ，这意味着，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，而大量中低收入国家在连接性 
、报告指出，

从政策与治理视角看，算力投资 、尽管全球互联网覆盖率持续提升
，数据主权和安全风险。数据与能力，算力
、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，报告数据显示
，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
。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，系统梳理了AI在基础设施、文化和制度环境上的适配偏差。英语占据压倒性比重，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，报告显示 ，报告提出“4C”框架，而非短期技术泡沫
。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。即连接性
、全球在线内容中 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，数据、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，算力差距正在转化为AI模型性能
、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。

在数字连接与基础设施层面，即便算力可得 ，面临成本波动
、2021年至2024年间，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。算力集中化 、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。

总体趋势上 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。

技能与治理等关键层面的结构性变化。