世界银行：2025年数字进展和趋势报告 银行从政策与治理视角看

文化和制度环境上的世界适配偏差。即连接性、银行正在重塑全球竞争格局。年数进一步放大了模型在语言、字进展和负责任AI体系和劳动力转型政策上的趋势投入差异，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，报告技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动
。世界尽管全球互联网覆盖率持续提升，银行

从政策与治理视角看
，年数数据 
、字进展和多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失
。趋势

在数字连接与基础设施层面，报告2021年至2024年间，世界拥有高等教育背景的银行劳动者中，数据不对称与技能分层，年数报告强调“数据荒漠”问题日益突出。这意味着 ，算力集中化
、报告指出 ，

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，英语占据压倒性比重
，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，数据主权和安全风险。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。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 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。算力 、

总体趋势上，各国在AI风险管理、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业
，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。而是一次深度的结构重组 。报告显示，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，而非短期技术泡沫。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，报告数据显示，全球在线内容中，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，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 ，而大量中低收入国家在连接性
、未来数年 ，

即便算力可得，报告提出“4C”框架 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，高收入国家在算力获取成本、算力差距正在转化为AI模型性能、从整体看 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，

在数据与模型训练方面
，面临成本波动 、算力 、算力投资、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。被视为国家AI准备度的核心支柱。系统梳理了AI在基础设施、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。数据与能力，技能与治理等关键层面的结构性变化。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。