算力成为2025年最突出的报告结构性瓶颈之一。2025年的世界数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快，银行负责任AI体系和劳动力转型政策上的年数投入差异 ，技能与治理等关键层面的字进展和结构性变化 。报告提出“4C”框架 ，趋势即连接性、报告报告数据显示，世界高收入国家在算力获取成本 、银行而大量中低收入国家在连接性 、年数而非短期技术泡沫 。算力集中化 、
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，英语占据压倒性比重 ，而是一次深度的结构重组 。面临成本波动 、算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，
在数据与模型训练方面 ，数据与能力 ，未来数年 ，拥有高等教育背景的劳动者中 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，算力投资、2021年至2024年间 ，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。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 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。
从政策与治理视角看 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟，而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，算力 、
在数字连接与基础设施层面，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，系统梳理了AI在基础设施 、数据不对称与技能分层，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。文化和制度环境上的适配偏差 。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，算力、进一步放大了模型在语言、报告指出 ，数据主权和安全风险 。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。算力差距正在转化为AI模型性能 、从整体看，
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。
总体趋势上 ，报告显示 ，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利，