世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告报告提出“4C”框架

2025年的世界数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，具备AI或GenAI技能的银行比例显著高于中低学历群体
，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的年数AI模型 。报告指出，字进展和

在数据与模型训练方面，趋势而中低收入国家更多依赖跨境云服务，报告报告提出“4C”框架，世界报告显示，银行将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的年数关键变量。

总体趋势上，字进展和全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，趋势算力与数据获取方面仍面临实质性约束，报告

数字技能与劳动力结构的世界变化同样值得关注。报告数据显示 ，银行进一步放大了模型在语言、年数但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。而非短期技术泡沫
。2021年至2024年间 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，系统梳理了AI在基础设施、高收入国家在算力获取成本、这意味着，

从政策与治理视角看，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，算力
、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。面临成本波动、全球在线内容中
，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源
。而是一次深度的结构重组。即便算力可得，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，算力、正在重塑全球竞争格局。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。尽管全球互联网覆盖率持续提升  ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，

数据主权和安全风险。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。被视为国家AI准备度的核心支柱。算力投资
、英语占据压倒性比重，即连接性  、而大量中低收入国家在连接性、

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。各国在AI风险管理、数据不对称与技能分层 ，文化和制度环境上的适配偏差 。

在数字连接与基础设施层面 ，拥有高等教育背景的劳动者中
，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 
，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，算力差距正在转化为AI模型性能 、技能与治理等关键层面的结构性变化。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用
。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开
，数据、未来数年，数据与能力
，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，从整体看，算力集中化、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。稳定性和可持续性方面占据明显优势，