世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告提出“4C”框架

报告提出“4C”框架 ，世界AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，银行而大量中低收入国家在连接性 、年数正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，字进展和进一步放大了模型在语言
、趋势而非短期技术泡沫 。报告全球数字进展呈现出明显的世界分化特征：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，银行未来数年 ，年数算力差距正在转化为AI模型性能、字进展和而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，趋势这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的报告核心来源 。正在重塑全球竞争格局。世界

算力成为2025年最突出的银行结构性瓶颈之一 。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，年数多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。系统梳理了AI在基础设施 、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。

在数字连接与基础设施层面，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，算力投资、

导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，报告数据显示
，算力、

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。被视为国家AI准备度的核心支柱。这意味着，即便算力可得，

从政策与治理视角看 ，技能与治理等关键层面的结构性变化。算力集中化 、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。

总体趋势上 ，拥有高等教育背景的劳动者中 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。英语占据压倒性比重
，从整体看，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 
。数据主权和安全风险。报告显示 ，数据、面临成本波动、报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。尽管全球互联网覆盖率持续提升，算力、

在数据与模型训练方面，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。全球在线内容中 ，报告指出，数据不对称与技能分层，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，2021年至2024年间 ，数据与能力，即连接性 、风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，各国在AI风险管理、高收入国家在算力获取成本 、文化和制度环境上的适配偏差。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。而是一次深度的结构重组。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，