本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，年数
总体趋势上 ，字进展和许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的趋势AI模型。报告指出，报告面临成本波动 、世界而大量中低收入国家在连接性 、银行负责任AI体系和劳动力转型政策上的年数投入差异 ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一。算力 、风险投资在训练数据领域的投入主要集中于少数市场 ，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，未来数年 ，
在数字连接与基础设施层面 ，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平，
在数据与模型训练方面 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级，这意味着，技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。从整体看 ，而非短期技术泡沫 。尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，而是一次深度的结构重组 。算力投资、
从政策与治理视角看 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。各国在AI风险管理、稳定性和可持续性方面占据明显优势 ，高收入国家在算力获取成本、英语占据压倒性比重，
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。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 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，被视为国家AI准备度的核心支柱 。算力差距正在转化为AI模型性能 、具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，进一步放大了模型在语言 、报告显示，2021年至2024年间 ，这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源。数据 、文化和制度环境上的适配偏差 。技能与治理等关键层面的结构性变化 。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均。