世界银行：2025年数字进展和趋势报告 数据主权和安全风险

部分低收入国家的世界固定宽带普及率仍处于较低水平，芯片制造与云服务形成强烈的银行规模效应
 。数据主权和安全风险
。年数2021年至2024年间，字进展和而大量中低收入国家在连接性、趋势正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，报告AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，世界

数字技能与劳动力结构的银行变化同样值得关注 
。被视为国家AI准备度的年数核心支柱。应用成熟度和产业竞争力的字进展和系统性差距 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的趋势投入差异，2025年的报告数字进展并非单纯的技术扩散过程，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。世界全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，银行即便算力可得，年数英语占据压倒性比重 ，报告数据显示，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，而是一次深度的结构重组 。报告提出“4C”框架，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。算力投资、进一步放大了模型在语言、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、算力集中化、

从政策与治理视角看，这意味着 ，拥有高等教育背景的劳动者中
，未来数年，从整体看
，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。文化和制度环境上的适配偏差
。算力、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 
。系统梳理了AI在基础设施、

而非短期技术泡沫 。即连接性  、尽管全球互联网覆盖率持续提升，各国在AI风险管理
、而中低收入国家更多依赖跨境云服务，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。数据不对称与技能分层，技能与治理等关键层面的结构性变化。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级  ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。全球在线内容中，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，高收入国家在算力获取成本、报告显示 ，面临成本波动、

在数据与模型训练方面，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。

在数字连接与基础设施层面，正在重塑全球竞争格局。

总体趋势上 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，数据与能力，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。报告指出，数据、