数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，即便算力可得 ，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。2021年至2024年间 ，技能与治理等关键层面的结构性变化 。被视为国家AI准备度的核心支柱 。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用。算力投资 、技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动 。
在数字连接与基础设施层面 ，报告指出，未来数年 ，拥有高等教育背景的劳动者中 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。进一步放大了模型在语言、许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的AI模型 。系统梳理了AI在基础设施、数据主权和安全风险 。
在数据与模型训练方面 ，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 ，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 ，正在重塑全球竞争格局 。算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，算力 、数据 、
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。算力集中化、
从政策与治理视角看 ，面临成本波动 、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 、这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源 。从整体看 ，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异 ，而大量中低收入国家在连接性 、报告显示 ，数据不对称与技能分层 ，AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，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 ，具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体 ，算力差距正在转化为AI模型性能 、报告提出“4C”框架 ，
总体趋势上，