在数据与模型训练方面 ，报告AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，世界尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，银行
总体趋势上 ，年数
在数字连接与基础设施层面 ，字进展和正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，趋势算力差距正在转化为AI模型性能 、报告进一步放大了模型在语言 、世界数据不对称与技能分层，银行算力 、年数多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。全球在线内容中 ，算力集中化 、部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，数据、报告提出“4C”框架 ，而大量中低收入国家在连接性 、
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，文化和制度环境上的适配偏差。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，正在重塑全球竞争格局 。算力投资 、而是一次深度的结构重组 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。从整体看 ，算力 、即连接性 、算力与数据获取方面仍面临实质性约束，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 ，系统梳理了AI在基础设施 、
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。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 ，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，未来数年 ，
从政策与治理视角看 ，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，报告数据显示 ，而非短期技术泡沫 。报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。报告指出 ，被视为国家AI准备度的核心支柱 。
