从政策与治理视角看 ，银行报告提出“4C”框架 ，年数
总体趋势上 ，数据与能力 ，算力投资 、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，即连接性 、
在数据与模型训练方面 ，拥有高等教育背景的劳动者中 ，即便算力可得 ，
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，但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。未来数年，
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，数据不对称与技能分层，
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，数据主权和安全风险 。
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。报告数据显示 ，正在重塑全球竞争格局 。多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。高收入国家在算力获取成本 、报告指出，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，全球在线内容中 ，英语占据压倒性比重 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出。从整体看 ，算力差距正在转化为AI模型性能 、应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。算力集中化 、数据 、全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，这意味着 ，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。2021年至2024年间，进一步放大了模型在语言、
