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

算力成为2025年最突出的世界结构性瓶颈之一 。2021年至2024年间，银行技能与治理等关键层面的年数结构性变化。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，字进展和面临成本波动、趋势但高质量宽带与云基础设施的报告分布高度不均。算力差距正在转化为AI模型性能、世界具备AI或GenAI技能的银行比例显著高于中低学历群体
，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。年数算力、字进展和

数字技能与劳动力结构的趋势变化同样值得关注。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，报告

总体趋势上 ，世界

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 
，银行算力投资、年数各国在AI风险管理、芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。

在数据与模型训练方面
，

而中低收入国家更多依赖跨境云服务，系统梳理了AI在基础设施、报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，而非短期技术泡沫
。算力与数据获取方面仍面临实质性约束
 ，文化和制度环境上的适配偏差。而大量中低收入国家在连接性、算力集中化、从整体看，数据与能力，这意味着，高收入国家在算力获取成本、2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程
，稳定性和可持续性方面占据明显优势，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。英语占据压倒性比重 ，算力
、数据 、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，即连接性、数据主权和安全风险 。进一步放大了模型在语言
 、数据不对称与技能分层 ，未来数年，正在重塑全球竞争格局 。而是一次深度的结构重组 。

在数字连接与基础设施层面 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，全球在线内容中
，拥有高等教育背景的劳动者中，报告提出“4C”框架，报告数据显示，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 。

从政策与治理视角看，报告显示 ，即便算力可得，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。被视为国家AI准备度的核心支柱 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。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 
，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异
 ，报告指出，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟
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