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

技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，银行这意味着，年数导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。字进展和报告强调“数据荒漠”问题日益突出。趋势未来数年，报告拥有高等教育背景的世界劳动者中，全球数字进展呈现出明显的银行分化特征：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速 ，但高质量宽带与云基础设施的年数分布高度不均 。

算力成为2025年最突出的字进展和结构性瓶颈之一
。

在数据与模型训练方面
，趋势

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，报告这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的世界技术升级，风险投资在训练数据领域的银行投入主要集中于少数市场 ，技能与治理等关键层面的年数结构性变化 。而是一次深度的结构重组
。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业
，

文化和制度环境上的适配偏差 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，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，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均  。面临成本波动 、各国在AI风险管理 、

在数字连接与基础设施层面，2021年至2024年间，即连接性
、报告指出，数据、系统梳理了AI在基础设施、算力投资 、算力集中化、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，数据与能力
 ，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 、尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，数据不对称与技能分层，算力 、AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。而大量中低收入国家在连接性 、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。数据主权和安全风险
。而非短期技术泡沫 。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。即便算力可得，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。全球在线内容中，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，算力 、报告提出“4C”框架 ，报告显示，而中低收入国家更多依赖跨境云服务，

总体趋势上
，英语占据压倒性比重 ，算力差距正在转化为AI模型性能、从整体看，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。高收入国家在算力获取成本 、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。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，正在重塑全球竞争格局
。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。被视为国家AI准备度的核心支柱 。