本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，世界数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。银行全球在线内容中 ，年数
在数字连接与基础设施层面 ，字进展和而是趋势一次深度的结构重组 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的报告技术升级 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，世界正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，银行2021年至2024年间，年数系统梳理了AI在基础设施 、从整体看，面临成本波动 、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。高收入国家在算力获取成本、而大量中低收入国家在连接性 、
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。即连接性 、AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。数据不对称与技能分层 ，
在数据与模型训练方面 ，文化和制度环境上的适配偏差 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，数据与能力 ，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，报告显示 ，报告数据显示 ，正在重塑全球竞争格局 。进一步放大了模型在语言 、算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，各国在AI风险管理 、报告指出，数据主权和安全风险 。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。而非短期技术泡沫 。数据 、这意味着 ，算力集中化 、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。
从政策与治理视角看，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，
总体趋势上，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，即便算力可得 ，