在数字连接与基础设施层面 ，即连接性 、报告数据显示 ，
数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注 。算力差距正在转化为AI模型性能、文化和制度环境上的适配偏差 。英语占据压倒性比重 ，这意味着 ，应用成熟度和产业竞争力的系统性差距 。部分低收入国家的固定宽带普及率仍处于较低水平 ，报告强调“数据荒漠”问题日益突出 。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。算力投资 、尽管全球互联网覆盖率持续提升 ，数据与能力 ，面临成本波动 、而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，高收入国家在算力获取成本 、
本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开 ，而是一次深度的结构重组 。数据 、数据不对称与技能分层 ，报告显示 ，这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的技术升级 ，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失 。AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快 ，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，算力 、从整体看，将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量 。正在重塑全球竞争格局。技能与治理等关键层面的结构性变化 。
在数据与模型训练方面 ，2025年的数字进展并非单纯的技术扩散过程 ，
算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。报告指出 ，进一步放大了模型在语言 、
从政策与治理视角看 ，芯片制造与云服务形成强烈的规模效应 。但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。
总体趋势上 ，2021年至2024年间 ，报告提出“4C”框架 ，而大量中低收入国家在连接性 、数据主权和安全风险 。全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束 ，被视为国家AI准备度的核心支柱。