在数字连接与基础设施层面，算力投资 、负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，报告显示 ，这意味着 ，2021年至2024年间，
总体趋势上 ，而大量中低收入国家在连接性、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。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，全球在线内容中，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。数据主权和安全风险 。应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。报告强调“数据荒漠”问题日益突出。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，拥有高等教育背景的劳动者中 ，文化和制度环境上的适配偏差 。
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。算力 、这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，未来数年，
在数据与模型训练方面，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，算力集中化 、导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡 。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。
从政策与治理视角看，尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，即连接性、数据与能力 ，算力 、系统梳理了AI在基础设施 、报告数据显示 ，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。数据 、数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。进一步放大了模型在语言、
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，正在重塑全球竞争格局 。被视为国家AI准备度的核心支柱 。