报告概述
《Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations》是世界银行发布的第二份数字进展与趋势报告，以人工智能为焦点，全面审视全球AI发展格局。报告引入4C框架——连通性、计算、语境和技能——作为国家AI就绪度的四大支柱，并据此分析全球AI创新、适应和采用的不均衡现状。报告覆盖数字基础设施、AI芯片与数据中心、训练数据与模型、数字技能等关键领域，结合丰富数据对各国进行基准评估，识别市场失灵和政策干预点。报告的价值在于帮助决策者理解AI对发展中国家的机遇与风险，并提供按国家AI就绪水平分层的政策建议。
报告的核心结论
AI创新高度集中在高收入国家。
报告指出，高收入国家占据了全球绝大多数显著AI模型、AI初创企业和累计风投资金，中国和印度是少数表现突出的中等收入国家。尽管多数发展中国家在AI创新中边缘化，但它们可以通过开源模型和本地化适应来参与全球AI生态，而不必从零开始研发基础模型。
小AI为发展中国家提供即时可行的发展路径。
报告认为，低成本、易获取的小AI应用已在农业、教育、健康等领域产生实际影响，帮助发展中国家以有限资源实现即时收益。这种自下而上的创新能够绕过传统发展障碍，为低收入和中等收入国家带来本地化的AI解决方案，但其规模化仍依赖更广泛的AI基础投资。
数字鸿沟在4C的每个维度上依然显著。
报告基于4C框架展示，高收入国家与低收入国家在互联网覆盖、算力、训练数据和数字技能方面的差距依然巨大，部分差距还在扩大。例如，低收入国家的基本数字技能拥有率不足5%，而高收入国家达到66%。这种鸿沟威胁着全球经济的包容性增长。
4C是AI就绪度的基础，投资需按国家准备度排序。
报告提出连通性、计算、语境和能力四大支柱，并建议各国根据自身AI就绪水平采取不同策略：低就绪国家以采用外部AI工具为主，中等就绪国家侧重适应和本地化，高就绪国家则致力于创新。这种分层方法有助于政府识别瓶颈并合理分配资源。
开源AI模型正在缩小性能差距，降低参与门槛。
报告发现，2022年至2025年发布的显著AI模型中约半数采用开放权重，开源模型性能日益接近专有模型。对发展中国家而言，开源AI降低许可成本和技术门槛，使其能够根据本地语言、文化和需求定制AI解决方案，但依然需要数字基础设施和技能支撑。
报告回答的关键问题
人工智能能促进发展中国家发展吗？
报告认为AI具备推动发展的巨大潜力，但短期影响可能有限且分配不均。长期来看，AI能否带来广泛收益取决于数字基础设施、技能、组织变革和制度环境。发展中国家应通过投资4C基础来把握机遇，同时警惕创新集中和劳动力市场分化带来的风险。
什么是AI基础的4C？
4C指连通性、计算、语境和技能。连通性涵盖宽带和能源基础设施；计算包括AI芯片、数据中心和云服务；语境指本地化的训练数据和模型；技能则是数字素养和AI专业能力。报告用这四根支柱评估国家AI就绪度，并为政策制定提供分析框架。
生成式AI在全球的采用情况如何？
生成式AI工具扩散速度惊人，ChatGPT发布两年内用户超过5亿，但低收入国家使用率极低，2025年4月仅0.7%的互联网用户使用。中等收入国家贡献了超过40%的流量，表现出相对于经济规模较高的采用率，但企业和政府的正式采用仍处于早期阶段。
发展中国家面临哪些AI技能缺口？
报告显示，低收入国家仅有不到5%的人口掌握基本数字技能，而高收入国家为66%。AI相关职位需求在中等收入国家增长更快，但人才外流严重，孟加拉国、尼日利亚等国的数字人才流出是流入的3-4倍。技能缺口和教育体系滞后是主要制约。
开源AI模型对发展中国家有什么意义？
开源模型使发展中国家无需支付高昂许可费就能获取先进AI技术，并通过微调和定制适配本地需求。报告强调开源模型性能正快速逼近专有模型，但使用开源AI仍需要技术能力、数据资源和数字基础设施，各国应投资这些配套条件以充分利用开放生态。
报告中的代表性数据
全球显著AI模型占比
截至2025年7月，报告统计了自1950年代以来的900多个显著AI模型，高收入国家主导创新，中国是唯一有显著份额的中等收入国家。
ChatGPT互联网用户使用率
2025年4月，按互联网用户口径计算，显示生成式AI采用在高收入国家与低收入国家之间存在巨大鸿沟。
基本数字技能人口占比
2023年，基本数字技能是AI使用的基础，低收入国家的缺口最为严重，限制了AI的普及和应用效果。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 第一章系统梳理AI定义、生态系统和重要趋势，包括多模态AI、代理式AI、自动驾驶等前沿方向，并深入分析AI对劳动力市场、产业组织、国际贸易和收入分配的潜在影响，帮助读者理解AI与以往通用技术的本质区别。
- 第二章围绕连通性展开，提供全球移动网络覆盖率、5G扩展、卫星互联网、ICT货物与数字服务贸易、宽带订阅速度与流量的最新数据，并讨论可负担性和国家内部的速度不平等问题，以及政府如何通过政策促进数字基础设施投资。
- 第三章聚焦计算，分析AI芯片、高性能计算系统和数据中心的全球分布与市场集中度，展示算力鸿沟，并探讨云计算贸易格局、数据中心投资利弊，以及各国通过公私合作、算力券等方式解决算力瓶颈的案例。
- 第四章深入训练数据和模型适应，解释数据生产的产业链，展示全球数据鸿沟和英语在训练数据中的主导地位，同时评估开源与专有AI模型的优缺点，为发展中国家提供模型选择与本地化策略参考。
- 第五章讨论数字技能，构建基础、中级、高级的三级技能分类，使用在线职位数据刻画AI与生成式AI的技能需求趋势，分析各国技能供给、性别差异和人才跨境流动，并提出弥合技能缺口的政策建议。
- 第六章和附录提供综合结论与专题案例研究。结论基于AI就绪度提出4C投资优先级矩阵，涵盖财政、劳工、教育和AI治理政策；附录总结教育、农业与能源、数字交付服务三个领域的实地案例，展示AI在发展中经济体的实际应用和挑战。
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