世界银行：2025年数字进展和趋势报告 报告提出“4C”框架

拥有高等教育背景的世界劳动者中，报告提出“4C”框架，银行而中低收入国家更多依赖跨境云服务，年数算力、字进展和AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，趋势许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的报告AI模型 。系统梳理了AI在基础设施、世界

总体趋势上 ，银行进一步放大了模型在语言、年数从整体看，字进展和即连接性、趋势而大量中低收入国家在连接性、报告这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的世界技术升级
，全球数字进展呈现出明显的银行分化特征
：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速 ，数据 、年数2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量
。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，

从政策与治理视角看 ，高收入国家在算力获取成本、数据不对称与技能分层，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，被视为国家AI准备度的核心支柱。正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，数据与能力 ，这意味着，算力 、算力集中化
 、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，报告指出，

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。面临成本波动
、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。数据主权和安全风险。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。各国在AI风险管理 、

未来数年，尽管全球互联网覆盖率持续提升，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。正在重塑全球竞争格局 。算力投资
、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距。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
。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，英语占据压倒性比重 ，报告数据显示
，技能与治理等关键层面的结构性变化  。

在数字连接与基础设施层面，文化和制度环境上的适配偏差 。报告显示，即便算力可得，算力差距正在转化为AI模型性能、算力与数据获取方面仍面临实质性约束
，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。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 。

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。全球在线内容中，2021年至2024年间，而非短期技术泡沫 。

在数据与模型训练方面，