在数据与模型训练方面 ，世界多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。银行未来数年，年数这意味着，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，算力、而大量中低收入国家在连接性、正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，从整体看，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，算力投资 、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。
总体趋势上 ，
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。
从政策与治理视角看，
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，
在数字连接与基础设施层面 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，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 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。全球在线内容中，报告数据显示 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。文化和制度环境上的适配偏差 。数据、即连接性 、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。系统梳理了AI在基础设施 、进一步放大了模型在语言、
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。2021年至2024年间 ，即便算力可得 ，算力 、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，面临成本波动、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，算力差距正在转化为AI模型性能 、而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均 。而是一次深度的结构重组。