在数据与模型训练方面 ，世界正在重塑全球竞争格局。银行
算力成为2025年最突出的年数结构性瓶颈之一 。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，系统梳理了AI在基础设施 、即连接性、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 ，面临成本波动 、将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。算力集中化 、
总体趋势上 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。英语占据压倒性比重，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，数据不对称与技能分层 ，文化和制度环境上的适配偏差 。进一步放大了模型在语言、数据主权和安全风险 。高收入国家在算力获取成本、而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，数据与能力 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，算力投资 、报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。算力差距正在转化为AI模型性能 、被视为国家AI准备度的核心支柱。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。技能与治理等关键层面的结构性变化 。报告数据显示，未来数年，算力 、算力、2021年至2024年间 ，而大量中低收入国家在连接性 、尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，报告提出“4C”框架 ，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。报告显示 ，
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，而非短期技术泡沫 。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，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，
在数字连接与基础设施层面，报告指出 ，数据 、
从政策与治理视角看 ，