世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告提出“4C”框架

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，世界报告数据显示，银行尽管全球互联网覆盖率持续提升，年数但高质量宽带与云基础设施的字进展和分布高度不均。报告提出“4C”框架，趋势多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。报告

在数据与模型训练方面
，世界数据主权和安全风险。银行报告指出，年数算力与数据获取方面仍面临实质性约束，字进展和芯片制造与云服务形成强烈的趋势规模效应 。算力 、报告而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，世界

在数字连接与基础设施层面，银行稳定性和可持续性方面占据明显优势，年数全球在线内容中，

总体趋势上，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，而大量中低收入国家在连接性 、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。高收入国家在算力获取成本、未来数年 ，数据不对称与技能分层，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均
。英语占据压倒性比重，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，即便算力可得，正在重塑全球竞争格局。

2021年至2024年间，即连接性、算力差距正在转化为AI模型性能、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。拥有高等教育背景的劳动者中，进一步放大了模型在语言、能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。技能与治理等关键层面的结构性变化 。算力投资 
、从整体看，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，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，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，算力、而非短期技术泡沫 。数据与能力，而是一次深度的结构重组。这意味着，数据、面临成本波动  、算力集中化、文化和制度环境上的适配偏差。

从政策与治理视角看，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。各国在AI风险管理、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，报告显示，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 
。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。系统梳理了AI在基础设施 、