全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025智能躍遷：GDII與數(shù)智經(jīng)濟未來GDII概覽深刻變革。新一輪科技革命正在重塑全球經(jīng)濟格局，并持續(xù)為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展注入強勁動能。據(jù)預測，到2030年，人工智能對全球經(jīng)濟的貢獻將突破22.3萬億美元，約占全球GDP的3.7%。隨著全球超過70個國家和地區(qū)陸續(xù)推出人工智能相關為協(xié)助各國更好地把握人工智能與數(shù)字經(jīng)濟等多領域的專家學者，共同將原有的“全球數(shù)字化旨在度量全球各國數(shù)智化發(fā)展進程，為政策制薩伊提出的“生產(chǎn)三要素”理論，即商品價值是由土地，勞動、資本這三個要素共同創(chuàng)造的，每個要素在生產(chǎn)過程中都提供“生產(chǎn)性服務”，協(xié)同創(chuàng)造價值。從這一經(jīng)濟學理論出發(fā)，我們將物理世界中的“土地、勞動、資本”映射至數(shù)智世界，進一步拓展出符合新時代特質(zhì)的三大新要素：數(shù)據(jù)、ICT人才和數(shù)智化生產(chǎn)工具。數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，其流通與利用效率直接關乎國家競爭力；以網(wǎng)絡、計算、存儲、人工智能和能源為代表的數(shù)智化技術(shù)，構(gòu)成了關鍵的新型生產(chǎn)工具，推動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)政策也在激發(fā)市場活力、培育數(shù)字生態(tài)方面01全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025基于上述理念，GDII構(gòu)建了一套覆蓋ICT基礎設施、行業(yè)應用水平、人才生態(tài)等多維度的綜合評估研究顯示，各國由于資源稟賦和發(fā)展階段的不同，幫助各國清晰定位自身現(xiàn)狀，識別優(yōu)勢與短板，從數(shù)智世界的未來，離不開全球各方的共同努力。華系，攜手推動數(shù)字經(jīng)濟走向高質(zhì)量、可持續(xù)的繁榮全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20250203全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025CrawforddelPrete再是遙遠的愿景。這項技術(shù)正在迅速重塑人活、工作和交互方式，推動全球產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟和社會命，促進生產(chǎn)力提升，重新定義競爭力，開啟全新人工智能將累積為全球帶來近22.3萬億美元的經(jīng)為幫助政策制定者、商業(yè)領袖和社會各界有效應對這場重大變革，IDC與華為開展長期合作，共GDII源自兩類前期指數(shù)，即十多年前開始發(fā)布的數(shù)智化的演進過程，并且GDII指明了下一個前沿在人工智能時代，數(shù)智化不僅將推動經(jīng)濟增長，還 將促進社會進步與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。因此，GDII 提供了一個全面框架，用于評估全球90多個國家 何做好準備，在人工智能時代贏得競爭并實現(xiàn)繁榮 發(fā)展。通過跟蹤從數(shù)據(jù)生成到數(shù)據(jù)應用的全生命周 期，GDII為政策制定者、投資者和企業(yè)提供了可 落地的洞察，用于識別發(fā)展瓶頸、確定投資優(yōu)先 級和評估進展。GDII全新升級了“數(shù)字化成熟度”評估體系，不僅關注數(shù)智基礎設施的建設本身，更 聚焦于它所帶來的應用價值，實現(xiàn)了從“技術(shù)投 入”到“價值產(chǎn)出”的評估躍遷。GDII圍繞以下七個關鍵支柱來評估各國的準備度》數(shù)據(jù)生成：寬帶用戶、移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)設備全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202504》數(shù)據(jù)處理與存儲：數(shù)據(jù)計算和存儲基礎設施及》數(shù)據(jù)應用：企業(yè)數(shù)字化、人工智能應用、電子》數(shù)字能源：支持數(shù)字系統(tǒng)的可持續(xù)能源基礎設》政策：支撐數(shù)智經(jīng)濟增長的國家監(jiān)管、法律、》人才與生態(tài)：涵蓋ICT人才、STEM畢業(yè)生、初創(chuàng)企業(yè)、開源貢獻者以及在線社區(qū)參與度的設施、人才和數(shù)字化技術(shù)應用領域，敢于投資的國贏得一席之地。猶豫不決的國家可能將面臨險，不僅會失去經(jīng)濟發(fā)展動力，也難以獲得數(shù)智化我衷心希望這份GDII報告中的洞察能啟發(fā)全球領導者加快行動步伐，落地針對性的戰(zhàn)略，牽引國家05全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025及其與經(jīng)濟增長的關聯(lián)性。為實現(xiàn)數(shù)智化帶益，我們需要推進高性能聯(lián)接廣泛覆蓋，提供高可靠、低延遲特性，并融合通信衛(wèi)星技術(shù)，以支聯(lián)接作為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的技術(shù)基礎，通過滿足時延、速度和網(wǎng)絡能力的要求，支持云智融合、大規(guī)模物聯(lián)接在數(shù)智化中發(fā)揮以下兩大關鍵作用。首先，在企業(yè)層面，85%的企業(yè)認為5G對其數(shù)智化轉(zhuǎn)型具有“非常重要”或“極其重要”的推動作用。聯(lián)接將促進新產(chǎn)品開發(fā)，優(yōu)化企業(yè)效率，提升各行業(yè)生能領域。作為政府、企業(yè)及消費者的共同關注重點，人工智能正重塑社會交互方式，其發(fā)展深度依應用于客戶服務與網(wǎng)絡等場景。同時，基于自主決差距。然而，基于必要的投資支持，以及數(shù)智化能樣為發(fā)展中國家提供了一條實現(xiàn)經(jīng)濟追趕的途徑。通過為低收入群體和數(shù)字發(fā)展滯后地區(qū)提供網(wǎng)絡連接，借助人工智能驅(qū)動的翻譯應用和虛擬導師，可以有效提升當?shù)亟逃健Ｔ卺t(yī)療領域，醫(yī)療應用及遠程醫(yī)療服務將為偏遠地區(qū)帶來便利。因此，各國政府應優(yōu)先制定政策，促進投資、鼓勵創(chuàng)新、保障市場競爭，并確?？梢院侠沓杀精@得頻譜資源，GSMAIntelligence負責人全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202506 從“被動獲取”到“主動創(chuàng)造”、從“高碳依賴”到“清潔多元”持續(xù)升級，其形態(tài)的每一次迭代均 深刻推動生產(chǎn)關系變革。當前，全球正加速從化 石能源向清潔能源轉(zhuǎn)型，這一進程不僅是應對氣 候變化的關鍵舉措，更成為重塑國際競爭格局的 核心變量。無論是工業(yè)生產(chǎn)的流水線，還是日常生 活的照明與交通，能源的高效利用與技術(shù)創(chuàng)新，都 直接決定著經(jīng)濟增長的質(zhì)量與可持續(xù)性。在“碳達 峰、碳中和”目標引領下，構(gòu)建安全、綠色、 的能源體系，已成為各國實現(xiàn)能源高質(zhì)量發(fā) 能源轉(zhuǎn)型進程，成為構(gòu)建新型能源體系的關鍵力量。以電力行業(yè)為例，新一代AI技術(shù)（如大算法，可顯著提升可再生能源發(fā)電預測精度、優(yōu)化然而，電力數(shù)智化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就。當前各國發(fā)電力系統(tǒng)部署，部分國家仍停留在傳統(tǒng)電網(wǎng)階段。為系統(tǒng)評估全球電力數(shù)智化進程，助力各國融入告，選取25個代表性國家，從“感知、聯(lián)接、平臺、應用、服務、可持續(xù)發(fā)展”6個維度，構(gòu)建起電力行業(yè)智能化指標體系，清晰呈現(xiàn)各國發(fā)華為在電力數(shù)智化領域再次推出具有引領性的理念與實踐成果，期待未來雙方進一步深化合作，共同推動電力系統(tǒng)智能化轉(zhuǎn)型，為構(gòu)建高質(zhì)量、可持續(xù)IEEEFellow07全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025在評估和監(jiān)測各國在向人工智能時代轉(zhuǎn)型中的數(shù)字化進程。基于全球聯(lián)接指數(shù)（GCI）和全球數(shù)字化針對各國的表現(xiàn)進行評估。這些支柱代表了支撐人GDII通過為政策制定者、投資者和企業(yè)提供切實可行的洞察，從而支持戰(zhàn)略決策，推動可持續(xù)的數(shù)數(shù)據(jù)生成、應用和人才與生態(tài)方面表現(xiàn)卓越，但在擴展數(shù)據(jù)存儲和增強處理方面仍舊面臨挑戰(zhàn)，其重點是加強可持續(xù)發(fā)展并建設先進的計數(shù)字成熟度存在顯著差異。部分國家在數(shù)據(jù)應用方面處于領先地位，但受制于政策碎片化和基礎設施投資不均衡，許多國家在數(shù)據(jù)生成方面臨系統(tǒng)性阻礙，如基礎設施薄弱、成本可承受性問題和人才短缺，導致其數(shù)智化發(fā)展普遍1.實施雙輪驅(qū)動戰(zhàn)略政策，積極推動投資與應用協(xié)同發(fā)展：政策必須搭配積極的投資和應用舉2.數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用雙螺旋驅(qū)動價值增長：數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用相互交織，形成“雙螺旋”3.利用數(shù)據(jù)傳輸基礎架構(gòu)，釋放算力潛能：解決結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流無縫傳輸，釋放數(shù)據(jù)5.縮小存儲規(guī)模差距：數(shù)智經(jīng)濟的優(yōu)勢將不僅在于數(shù)據(jù)生成規(guī)模，更在于其數(shù)據(jù)的高效存儲、6.發(fā)展人工智能是系統(tǒng)工程：人工智能開發(fā)不僅依賴于算力的提升，更是一項圍繞統(tǒng)一戰(zhàn)略，重心從數(shù)字接入轉(zhuǎn)向能力建設，推動初創(chuàng)企業(yè)全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20250809全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025預計到2025年，數(shù)智經(jīng)濟規(guī)模將達到26.7萬億美元，占全球GDP的25%。數(shù)智化轉(zhuǎn)型（包括人工智能領域）每投入1美元，預計能帶來9.55美》金融：通過敏捷運營和人工智能驅(qū)動的決策制定，適應數(shù)智化轉(zhuǎn)型，覆蓋從在線金融到自主》軌道交通：依托人工智能與云平臺，提升安全保障和運營效率，優(yōu)化乘客體驗，推動向自主》重視網(wǎng)絡、計算、存儲協(xié)同一體的數(shù)智基礎設為消除數(shù)字鴻溝、推動轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)數(shù)智經(jīng)濟的GDII概覽全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20251011全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025GDII概覽GDII簡介全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）是一個綜合框架，旨在衡量和追蹤各國數(shù)智經(jīng)濟發(fā)展進程。華為聯(lián)合IDC先后于2014年和2024年發(fā)布了全球聯(lián)接指數(shù)上進一步演進升級。這項持續(xù)研究凝聚了大量扎實的工作成果、前沿發(fā)現(xiàn)和穩(wěn)定應用。立足于GCI和GDI的基礎性洞察，GDII融合了最新的數(shù)字技術(shù)和經(jīng)濟分析方法。在詳細介紹GDII具體更新內(nèi)容之前，本章將首先回顧過去一年全球范圍內(nèi)的重大變化，以及IDC與華為在此過程中獲得的關鍵洞察。過去幾年中，人工智能迅速成為全球經(jīng)濟增2025年至2030年期間累計為全球經(jīng)濟貢獻22.3自2022年生成式人工智能問世以來，該技術(shù)已成為行業(yè)快速從概念驗證進入到廣泛部署的典范。2025年已成為人工智能的轉(zhuǎn)折點。許多前沿組織展為賦能引擎的演進路線，以便幫助我們更好地理》第一階段：實驗期（2023年–2024年）——生成式人工智能競賽：各組織開展碎片化人工智能實驗，通常在戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)和工具方面各自為戰(zhàn)。各項舉措仍然處于探索階段，缺乏統(tǒng)一的愿景，傾向于優(yōu)先解決短期問題，而非實現(xiàn)》第二階段：應用期（2025年–2026年）——人工智能轉(zhuǎn)型：各組織進行戰(zhàn)略對標，推動人工智能平臺、治理框架和數(shù)據(jù)管道的整合與建設。該階段的特征是從臨時性測試轉(zhuǎn)向規(guī)?；斯ぶ悄苷?。企業(yè)著手設計統(tǒng)一的系統(tǒng)，將智能驅(qū)動業(yè)務發(fā)展：人工智能將成為許多企業(yè)理、面向人工智能的數(shù)據(jù)以及專項基礎設施，實現(xiàn)端到端集成。從人工智能加持的工作流程到借助人工智能洞察塑造的戰(zhàn)略，人工智能將全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025122023–20242025–2026戰(zhàn)略2027+2.人工智能正在重塑人們的生活方式和企業(yè)運作快速融入個人和家庭生活，成為日常生活的成部分。隨著技術(shù)門檻不斷降低，智能設備日益具。到2026年，預計全球?qū)⒂?0億1消費者使智能正逐漸融入家庭娛樂、教育、社交、內(nèi)容創(chuàng)作企業(yè)層面：超過一半（55%）的CEO將人工智能提高效率，還應創(chuàng)造新的商業(yè)價值。人工智能已廣泛應用于招聘、供應鏈優(yōu)化、研發(fā)環(huán)節(jié)的生成式設計及超個性化營銷，正深刻改變企業(yè)的運營方式。同時，人工智能也正從客服機器人和生成式源規(guī)劃、產(chǎn)品生命周期管理和制造執(zhí)行系統(tǒng)核心系統(tǒng)拓展。咨詢、法律和科研等服務行業(yè)正在開創(chuàng)“服務即產(chǎn)品”模式，提供人工智能支持的大規(guī)模專家服務。在其他行業(yè)，人工智能正在推動工2027年，65%的新藥研發(fā)將利用生成式人工智能戰(zhàn)略意義，并正在制定全面的國家人工智能線圖，優(yōu)先考慮投資、生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展、基礎設施建數(shù)字治理領域也在快速發(fā)展，關于人工智能倫理、數(shù)據(jù)使用、隱私保護和算法透明度的新法規(guī)正迅13全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025速出臺。例如，經(jīng)合組織（OECD）于2019年首次發(fā)布《人工智能原則》，并在2024年5月對其進行更新，以應對最近人工智能技術(shù)的快速發(fā)展?！度斯ぶ悄茉瓌t》強調(diào)創(chuàng)新、信任、人權(quán)、民主價值、透明、安全和責任等核心價值。迄今為止，這些原則已被70多個國家、地區(qū)和組織采納，成為全球人工智能治理的主要參考框架之一。此外，許多政府也開始轉(zhuǎn)變自身在人工智能治理中的角色，意識到他們有機會成為人工智能未來發(fā)展的“設計歐元增加到50億歐元，以支持12個人工智能研洲人工智能和數(shù)據(jù)基礎設施，并加強該國的工業(yè)中國：中國的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》于在東數(shù)西算4等相關工程和智能計算中心等項目上投資超過1000億元人民幣。地方政府還設立了數(shù)百億規(guī)模的人工智能產(chǎn)業(yè)基金，以支持制造業(yè)、能在推動人工智能在政府、教育和交通領域的應用。阿聯(lián)酋已投資超過100億迪拉姆（約合27億美球經(jīng)濟格局，推動人類文明超越物理生產(chǎn)要素的局映射至數(shù)智世界，進一步拓展出符合新時代特質(zhì)的》數(shù)據(jù)成為數(shù)智經(jīng)濟中新的核心生產(chǎn)要素：數(shù)據(jù)國家還是企業(yè)，能否在未來競爭中取得優(yōu)勢，很大程度上取決于其獲取、分析、利用和治理》技術(shù)成為新的資本：在數(shù)智世界中，從數(shù)據(jù)生成到數(shù)據(jù)應用的這一過程依賴于網(wǎng)絡、算力與存儲技術(shù)的協(xié)同支撐，這不僅能幫助個人與組織將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，還將推動新型商業(yè)模式智經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎，已突破傳統(tǒng)技術(shù)人員的邊界，演變?yōu)楹w戰(zhàn)略、開發(fā)、管理和運營等領域的專業(yè)人才，日益成為國家一大關鍵的《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略》，德國聯(lián)邦研究、技術(shù)與太《國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，中國國務院《2031年人工智能戰(zhàn)略》，阿聯(lián)酋政府內(nèi)閣全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202514)),,,在人工智能驅(qū)動的數(shù)智經(jīng)濟中，數(shù)據(jù)憑借其催化效果在這些新要素中脫穎而出。不同于傳統(tǒng)要素，數(shù)據(jù)既是人工智能系統(tǒng)的原料，也是其運行的燃適應決策。在算法推薦和自主制造等新興商中，數(shù)據(jù)始終被視為價值創(chuàng)造的決定性基石，是驅(qū)輸，更在于通過智能系統(tǒng)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察動。這一過程構(gòu)建了數(shù)據(jù)流的閉環(huán)，涵蓋多個相互基礎的環(huán)節(jié)。目前，數(shù)字基礎設施由各類終端和泛在聯(lián)接構(gòu)成。然而，隨著原始數(shù)據(jù)量、種類及生成速度的不斷增長，實現(xiàn)持續(xù)、可靠的大規(guī)模數(shù)據(jù)生成將需要依托更具韌性和可持續(xù)性的數(shù)智基礎設云端、邊緣和核心系統(tǒng)，完成處理、訓練和推理。相關性：數(shù)據(jù)傳輸完成后，必須將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)格式，以供人工智能系統(tǒng)使用。這包括數(shù)據(jù)驗證、增強、標注、規(guī)范化和元數(shù)據(jù)標記等眾多環(huán)節(jié)。在此階段，經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家和人工智能倫理學家將設計數(shù)道、管理數(shù)據(jù)質(zhì)量，并基于領域特性進行情景化應用。在這一階段，模型訓練不僅推動了智能化進15全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025應用場景：人工智能驅(qū)動的決策推薦、業(yè)務自動化、適應性政策干預、客戶個性化、批量數(shù)據(jù)分相關性：在此階段，智能洞察將轉(zhuǎn)化為實際影響。與此同時，相關實際行動和結(jié)果將進一步推動新的行為、交易或系統(tǒng)級數(shù)據(jù)生成，從而形成閉環(huán)。這要。由結(jié)果產(chǎn)生的新行為和交易數(shù)據(jù)將回流生成和處理階段，支持模型重新訓練，推動系統(tǒng)實于其獲取生成的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至處理系統(tǒng)的能力，進而將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。人工智能時代亟需建立更加精細的進度衡量過去十年中，全球數(shù)智經(jīng)濟經(jīng)歷了深刻變革，在此劃分為以下三個階段。每一階段的技術(shù)和框架各有信息化時代（2014年-2019年）網(wǎng)絡連接成為支撐信息技術(shù)的基礎設施，構(gòu)建起通過寬帶可訪問性、云服務和物聯(lián)網(wǎng)的早期這一時期突顯了網(wǎng)絡連接在推動經(jīng)濟增長中的關鍵數(shù)字化時代（2020年-2024年）隨著數(shù)智經(jīng)濟初具規(guī)模，數(shù)字化開始賦能各行各字化與人均GDP之間存在顯著的正相關關系，數(shù)計算能力持續(xù)提升，以及深度推理模型和多合的突破正加速推動數(shù)智化發(fā)展由量變提升邁向以人工智能驅(qū)動的質(zhì)變飛躍。人工智能推理能力的快速普及正在推動核心工業(yè)生產(chǎn)流程變革，率、創(chuàng)新水平以及能源可持續(xù)性。這意味著，在數(shù)智經(jīng)濟中，價值的產(chǎn)生不再局限于數(shù)據(jù)的收全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202516GDII方法論升級究團隊與行業(yè)學者、客戶和合作伙伴緊密合作，參考了聯(lián)合國、GSMA、經(jīng)合組織（OECD）等機構(gòu)的數(shù)據(jù)、方法和洞察報告，結(jié)合技術(shù)和經(jīng)濟要素，制定出一套獨特的方法論。IDC負責收集并整理GDII數(shù)據(jù)，基于各國表現(xiàn)進行評分和排名，確保2024年，華為聯(lián)合IDC發(fā)布GDI，通過泛在聯(lián)接、數(shù)字底座、綠色能源、政策與生態(tài)使能要素（CDEP評估各國的數(shù)字化準備度。該框架強調(diào)通過建設數(shù)智化能力推動需求增長的供給側(cè)思維，并從宏觀視角探討了數(shù)字化供給如何驅(qū)動數(shù)智化轉(zhuǎn)型與應用，進而帶動對數(shù)字技術(shù)的相關需求。隨著數(shù)智經(jīng)濟不斷發(fā)展，業(yè)界對精細化、結(jié)果導向型衡量體系的需求日益凸顯，GDII在此背景下不僅涵蓋數(shù)據(jù)的生成、傳輸、處理與應用，更能衡量數(shù)字價值創(chuàng)造的完整閉環(huán)。該框架以數(shù)據(jù)為核心，圍繞數(shù)智經(jīng)濟的關鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)建了七大支柱，》數(shù)據(jù)生成：寬帶用戶、移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)設備》數(shù)據(jù)處理與存儲：基礎設施和數(shù)據(jù)計算及存儲》數(shù)據(jù)應用：跨行業(yè)數(shù)據(jù)應用，涵蓋企業(yè)數(shù)智化》數(shù)字能源：支撐數(shù)智基礎設施可持續(xù)發(fā)展的關鍵能源基礎設施，包括可再生能源投資、綠色出行率、充電便利性以及可再生能源發(fā)電的經(jīng)》政策：國家層面的監(jiān)管、法律、投資及可持續(xù)》人才與生態(tài)：國家的人才與創(chuàng)新生態(tài)，涵蓋GDII框架升級反映了從宏觀的數(shù)字準備度向微觀的數(shù)智化的轉(zhuǎn)變。該框架不僅強調(diào)了基礎設施建設的能力，更突出了數(shù)字生態(tài)中實現(xiàn)運營落地、規(guī)模擴展以及價值提取的能力。GDII更加全面地在以數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能時代背景下提供了全新的17全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025充電便利性綠色出行率可再生能可再生能源電力投資可再生能源發(fā)電利用率為引領GDII演進升級，我們在這七大支柱領域?qū)Σ糠种笜诉M行了優(yōu)化，并新增了多項指標。基于此，GDII能夠更精準地反映各國如何構(gòu)建以數(shù)智基礎設施為依托的智能價值創(chuàng)造生態(tài)。與此同時，指標升級有助于評估各國從基礎的網(wǎng)絡接入與帶寬階段，邁向借助人工智能放大數(shù)據(jù)全生命周期價客觀地反映數(shù)智化發(fā)展進程，體現(xiàn)人工智能轉(zhuǎn)及數(shù)據(jù)報告量化，只能通過統(tǒng)計模型外推，或的發(fā)展趨勢或市場和技術(shù)趨勢的變化。例如，原GDI中的“STEM畢業(yè)生比例”指標已從全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202518具有指導意義，新指標納入時充分考慮了其與柱下的新增指標，該指標通過大規(guī)模追蹤人工智能模型的交互量，評估一國在人工智能領域應用的強度與成熟度，同時反映模型的推理能》人工智能應用滲透率：作為數(shù)據(jù)應用支柱下的新增指標，該指標衡量人工智能模型在生產(chǎn)環(huán)境中的普及程度，尤其聚焦金融、制造及公共》國家骨干互聯(lián)寬帶：作為數(shù)據(jù)傳輸支柱下的新增指標，該指標評估一國支持大規(guī)模數(shù)據(jù)流傳輸方面的技術(shù)準備度，該能力對于人工智能系該指標反映一國將數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化為實際應用服務的能力，體現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品對多樣化用戶需求的覆蓋廣度，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動應用在社會與經(jīng)濟生 指標，該指標通過鼓勵模型共享優(yōu)化、協(xié)同學 》STEM畢業(yè)生比例：作為人才與生態(tài)支柱下的修訂指標，該指標涵蓋人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)科學等相關領域的畢業(yè)生，反映一國在培養(yǎng)設計與治理智能系統(tǒng)人才方面的能力。此類智能系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)的生成、解讀以及倫理合規(guī)》人均算力規(guī)模：作為數(shù)據(jù)處理與存儲支柱下的新增指標，該指標涵蓋通用計算和智能計算兩大方面，反映一國處理海量數(shù)據(jù)、支撐多類智能應用運行的能力，為人工智能創(chuàng)新與數(shù)智化》綠色數(shù)據(jù)中心容量：作為數(shù)據(jù)處理與存儲支柱下的新增指標，該指標衡量國家在邊緣與核心區(qū)域部署可持續(xù)高性能基礎設施的能力，支撐》存儲規(guī)模：作為數(shù)據(jù)處理與存儲支柱下的新增實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)長期復用與深入分析的能力，?！废冗M存儲規(guī)模：作為數(shù)據(jù)處理與存儲支柱下的量國家在數(shù)據(jù)管理領域支撐先進生產(chǎn)力的能力，聚焦全閃存系統(tǒng)及高性能人工智能存儲等19全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025GDII的價值與意義制定者、投資者及企業(yè)提供了診斷發(fā)展瓶頸、明確全新升級了“數(shù)字化成熟度”評估體系，不僅關注用價值，實現(xiàn)了從“技術(shù)投入”到“價值產(chǎn)出”的通過構(gòu)建數(shù)據(jù)生成、傳輸、處理與存儲以及應用等關鍵支柱，GDII框架不僅量化衡量國家的數(shù)字化準備度，更聚焦評估數(shù)據(jù)在國家數(shù)字化系統(tǒng)》數(shù)據(jù)生成：寬帶用戶數(shù)、物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)、數(shù)據(jù)》數(shù)據(jù)傳輸：5G覆蓋率、IPv6應用滲透率、骨》數(shù)據(jù)處理與存儲：存儲規(guī)模、人均算力規(guī)模、》數(shù)據(jù)應用：企業(yè)數(shù)字化應用水平、電子商務滲不同于傳統(tǒng)框架將數(shù)智基礎設施或人工智能人才視為獨立要素，GDII將數(shù)據(jù)全生命周期嵌入數(shù)據(jù)驅(qū)動的價值創(chuàng)造鏈。這一雙重視角涵蓋從聯(lián)接、云計算到企業(yè)應用的全鏈條，展現(xiàn)了數(shù)智基礎設轉(zhuǎn)化為可衡量的數(shù)智能力。通過要素之間的計，GDII構(gòu)建了一個更全面的框架，反映了數(shù)智以此量化數(shù)智經(jīng)濟成果。以數(shù)據(jù)應用支柱為例，該》人工智能滲透率：衡量人工智能模型在生產(chǎn)環(huán)》數(shù)字應用的行業(yè)溢出效應：評估數(shù)字技術(shù)對各》數(shù)字服務滲透率：評估數(shù)字服務在多個行業(yè)中確保數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來的經(jīng)濟效益具備可衡量性和可操作性，實現(xiàn)了從數(shù)字接入到實際行動力，從數(shù)智基于數(shù)據(jù)流與產(chǎn)出，GDII為決策者提供了可操作》識別差距：定位數(shù)據(jù)生成、傳輸、計算或應用》評估人才渠道：評估國家的人才隊伍能否有效》評估政策效果：評估數(shù)字準備度，衡量政策對GDII提供了一個清晰的結(jié)構(gòu)化框架，助力政策制定者與企業(yè)理性決策、優(yōu)化投資配置，實現(xiàn)可持續(xù)全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20252021全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025GDII已應用于評估全球90多個國家數(shù)字化準備度，衡量這些國家如何為迎接人工智能時代積極籌備，澳大利亞盧森堡阿爾及利亞印度尼西智利葡萄牙中國納米比亞《世界銀行國家分組和貸款分類》，世界全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20252242個高收入國家均展現(xiàn)出成熟且高度集成的數(shù)字生態(tài)，依托強有力的政策框架支持（政策得分：平均73.5生能源）方面也取得了高分。然而，數(shù)據(jù)處理與存儲（37.3分）方面仍雖然這些國家在引領下一代數(shù)字創(chuàng)新方面具備有利優(yōu)勢，但在實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展方面仍面臨新的挑戰(zhàn)。為保持12345678923全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202524個中高收入國家普遍處于活躍的數(shù)智化發(fā)展階段，致力于在快速增長與基礎建設之間尋求平衡。這些國家的平均政策得分為46.3分，反映出政府層面正加大力度，推動數(shù)智化發(fā)展；數(shù)據(jù)應用（47.6分）方面的進展得益于企業(yè)和公共部門對數(shù)字化技術(shù)的廣泛采用；而人才與生態(tài)（平均41.5分）方面得分提升則主要歸因于科學、技術(shù)、工程、數(shù)學（STEM）人才的增加和初創(chuàng)企業(yè)的活》數(shù)據(jù)生成（平均39.9分）和》數(shù)字能源得分（平均36.3分）略顯落后，這與數(shù)字化可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn)進度緩慢相關，能源系統(tǒng)需針對上述支柱領域進行精準投資將加速中高收入國家的數(shù)智化轉(zhuǎn)型123456789全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20252424個中低收入國家在數(shù)字基礎設施和能力方面均面臨重大挑戰(zhàn)，但數(shù)智化發(fā)展?jié)摿υ谒袊翌悇e中最為突出。其平均政策得分為39.8分，表明監(jiān)管機構(gòu)正逐漸加強對數(shù)智化的支持；而數(shù)據(jù)聚焦建設包容性基礎設施并持續(xù)采用可持續(xù)能源模型有助于為實現(xiàn)公平的數(shù)字增長奠定堅實基礎，逐步縮小12345678925全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025u政策數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)傳輸u數(shù)據(jù)處理與存儲u數(shù)據(jù)應用u數(shù)字能源73.565.265.865.263.157.552.954.352.946.347.646.339.939.841.539.939.836.337.236.436.337.236.435.433.932.533.928.028.428.024.421.513.1高收入國家各類國家的發(fā)展歷程反映了其獨特的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，凸顯了制定針對性具備完善的政策框架、領先的數(shù)據(jù)生成和應用及健提高能效、建設計算和存儲工智能基礎設施、推動能源新興政策支持、可再生能彌合嚴峻的基礎設施鴻溝（尤其在聯(lián)接領域）全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202526新加坡作為全球數(shù)智化轉(zhuǎn)型的引領者，在GDII的所有支柱領域均表現(xiàn)出色。其政策得分為88分，政策支持以及雄厚的人才儲備。數(shù)據(jù)應用方面，新其在人工智能應用領域的領先地位以及強大的聯(lián)接基礎設施。得益于新加坡對綠色數(shù)據(jù)中心的大資，該國數(shù)據(jù)處理與存儲得分為63.4分，位居全造全球人工智能中心。新加坡政府正在制定綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展路線圖，以實現(xiàn)其宏大的凈零目標。預計未來十年內(nèi)，該國政府將對新型數(shù)據(jù)中心投資75億至90億美元。其2023年數(shù)字聯(lián)接藍圖了寬帶和海底電纜基礎設施建設。在全方位數(shù)字能源與創(chuàng)新戰(zhàn)略的支持下，新加坡有望在人工智能時代繼續(xù)保持其領先地位。在“沙特2030年愿景”戰(zhàn)略的推動下，沙特正在迅速推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型。其政策得分為68分，人才與生態(tài)得分為57.6分，表明該國致力于營造有利作為沙特2030愿景的核心支柱，該國在2024年啟動了HUMAIN人工智能倡議，并獲得1460億數(shù)據(jù)中心（相當于AWS最高容量的1.5倍并在2026年前打造千億參數(shù)級的阿拉伯語大模型Allam等措施。目前，沙特已提供6000多項電子政務服務（占所有政府服務的97%并在84個省實現(xiàn)了5G覆蓋。通過大力投資人工智能和數(shù)據(jù)基礎設施，沙特正致力于彌合數(shù)字鴻溝，推動智能價值創(chuàng)造。該國積極推出有效政策，并與人才發(fā)展相結(jié)合，為2025年到2026年實現(xiàn)可擴展的人工27全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025作為全球數(shù)智大國，中國在數(shù)據(jù)應用（90分）和數(shù)據(jù)生成（84分）方面表現(xiàn)尤為突出。該國政策的數(shù)據(jù)傳輸?shù)梅譃?1.5分，數(shù)據(jù)處理與存儲得分《數(shù)字中國建設2024年工作要點清單》優(yōu)先推進數(shù)字基礎設施建設和數(shù)據(jù)市場改革。重點包數(shù)據(jù)流通、深化數(shù)智經(jīng)濟融合以及提升數(shù)字政務。其政策聚焦網(wǎng)絡安全、綠色科技和數(shù)字化國際國家人工智能路線圖，中國正聚焦于綠色數(shù)據(jù)期轉(zhuǎn)型，預計到2025年到2026年，各行業(yè)將實消耗和應用滲透率方面的領先地位，使其成據(jù)傳輸?shù)梅譃?6.5，數(shù)據(jù)應用得分為58，突顯了其日益增強的聯(lián)接和人工智能應用能力。然而，數(shù)據(jù)處理與存儲得分為33.4，數(shù)字能源得分為33，基于其數(shù)智經(jīng)濟藍圖，馬來西亞于2023年啟動了單一窗口計劃，旨在推動14家初創(chuàng)企業(yè)支持機構(gòu)協(xié)同合作，力爭在2025年前扶持5000家初創(chuàng)企證，以簡化公共服務流程。此外，馬來西亞還采取了補貼網(wǎng)絡安全咨詢服務等措施，以提高中的數(shù)字化準備度。馬來西亞高度重視人才培態(tài)建設，致力于縮小數(shù)字化準備度方面的差距。政府同步積極提升數(shù)據(jù)傳輸和處理能力，構(gòu)建發(fā)展的數(shù)智經(jīng)濟。當前，馬來西亞正邁入人工智能應用階段，依托其充滿活力的數(shù)字生態(tài)，加速經(jīng)濟全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202528越南在數(shù)智化轉(zhuǎn)型方面取得了穩(wěn)步進展，其傳輸?shù)梅譃?8.5，數(shù)字能源得分為66，彰顯了該國對聯(lián)接和可持續(xù)發(fā)展的重視。然而，其數(shù)據(jù)處理與存儲得分為17.1，表明其基礎設施仍存在較大越南的國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃（2020年-2025年）的目標是到2030年躋身全球電子政務排名前50位。為實現(xiàn)這一目標，關鍵舉措包括擴大數(shù)字基礎設施、發(fā)展數(shù)據(jù)和加強網(wǎng)絡安全。盡管面臨數(shù)字認知水平有限等諸多挑戰(zhàn)，該國在數(shù)字公共服等多個領域取得積極進展，并通過全國范圍訓計劃，推動數(shù)智經(jīng)濟在GDP中的占比提升。當前，該國正處于人工智能應用的實驗階段，依托其充滿活力的數(shù)字生態(tài)以推動增長。越南正提能力，縮小基礎設施差距，邁上發(fā)展可持續(xù)數(shù)智經(jīng)摩洛哥仍處于數(shù)智化轉(zhuǎn)型初期，其政策得分46分，人才與生態(tài)得分43.2分。該國數(shù)據(jù)傳輸?shù)梅譃?0分，數(shù)據(jù)應用得分為40分，反映了摩洛哥在聯(lián)接和人工智能應用方面取得的初步進展。然而，其數(shù)據(jù)處理與存儲得分為12分，表明國家基根據(jù)“數(shù)字摩洛哥2030”戰(zhàn)略，該國在2025年實現(xiàn)了國家電子商務平臺擴展，促成超過12000家企業(yè)在線注冊。目前，該國已推出600多項數(shù)括成立專門的人工智能機構(gòu)，并力爭到2026年實現(xiàn)每年培養(yǎng)10萬名數(shù)字化人才。新的公民申請平臺和統(tǒng)一行政門戶旨在進一步簡化治理，計劃到2030年為3000家初創(chuàng)企業(yè)提供服務。目前，該29全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025幾乎所有國家都圍繞數(shù)智經(jīng)濟發(fā)展制定了ICT總體規(guī)劃或數(shù)字政策。目前，已有70多個國家宣布了人工智能投資與應用戰(zhàn)略。這些政策表明，各國政府正逐步達成共識方都需要額外的戰(zhàn)略指引，以造福經(jīng)濟、社會與過去幾年，盡管政策層面持續(xù)穩(wěn)步推進，但實際成效開始放緩。顯然，我們?nèi)孕杓哟笈?，將政策框架轉(zhuǎn)化GDII數(shù)據(jù)清晰揭示了前輪驅(qū)動與雙輪驅(qū)動兩種模式之間的差異。在政策實施和政府主導的投資推動舉措方面仍顯滯后。相反，領先國家則在政策目標與實際投資之間形成協(xié)全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20253031全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20251212.000121010.0001088.000866.000644.000422.00020常將重點放在推動早期的數(shù)字服務上，卻忽視礎設施的建設。在制定政策時若只關注數(shù)字化落地應用，往往會忽視網(wǎng)絡、計算、存儲、能源等關鍵》服務優(yōu)先：在基礎設施不夠完善的情況下，追求通過電子政務平臺、移動應用和中小企業(yè)數(shù)》能源轉(zhuǎn)型滯后：持續(xù)依賴傳統(tǒng)能源，可持續(xù)發(fā)》碎片化發(fā)展：發(fā)展不夠系統(tǒng)和連貫，僅在部分》人才生態(tài)不成熟：初期數(shù)字化落地應用由實際在頻譜政策方面也存在類似的差距。新興國譜戰(zhàn)略與高速移動寬帶（尤其是5G）的部署規(guī)劃存在脫節(jié)，阻礙了數(shù)字化從消費和電子商務全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202532線性（頻譜政策）5G覆蓋線性（5G覆蓋）線性（移動寬帶用戶數(shù)）12.0012.0012.00基本政策，移動寬帶發(fā)展政策不斷完善，政策推動5G覆蓋率低但5G發(fā)展滯后5G移動寬帶發(fā)展10.0010.008.008.006.006.004.004.002.002.000.00-2.000.00盡管幾乎所有國家都擁有相對完善的頻譜政策多國家已經(jīng)實現(xiàn)了較高的移動寬帶覆蓋率，》數(shù)據(jù)生成并傳輸至計算和存儲系統(tǒng)，將原始數(shù)》部署能夠創(chuàng)造經(jīng)濟價值、完善公共服務并提升》低時延應用，包括自動化、人工智能系統(tǒng)和工架，但在基礎設施和頻譜方面的投資仍然不足。它們就像一輛前輪驅(qū)動的汽車，雖然能夠引導增長，比之下，那些采取雙輪驅(qū)動的國家將政策與持續(xù)投資和廣泛應用相結(jié)合，更有能力加速邁向全33全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025圖11：數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用之間的差距隨經(jīng)濟120.0100.080.060.040.020.00.0高收入國家7760686060GDII平均得分=584040GDII平均得分40GDII平均得分=37GDII平均得分=282419線性的。然而，仔細分析數(shù)字經(jīng)濟成熟度、數(shù)據(jù)生數(shù)據(jù)應用之間的關系如同一對“雙螺旋”。數(shù)用能夠?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實際的生產(chǎn)力和商業(yè)創(chuàng)新，推動社會經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型升級。與之同等重要的是，我們需要重視和培育高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)。只有當數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用之間形成雙向賦能的通道，實現(xiàn)良性互動與正向循環(huán)，才能真正釋放數(shù)字經(jīng)濟的全部潛力，為經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展注的提升與數(shù)智基礎設施的日益完善，數(shù)據(jù)生成與數(shù)產(chǎn)出。在這些國家中，決定價值創(chuàng)造的關鍵高收入國家在數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用方面呈現(xiàn)協(xié)同趨勢，在資源、基礎設施、技術(shù)和治理方面》數(shù)字生態(tài)成熟，數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用得分》投資已從生成技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、平臺）延伸至人工智能、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式，確保數(shù)據(jù)應用能夠跟上快全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202534中高收入國家處于轉(zhuǎn)型階段，其數(shù)字成熟度差》部分快速發(fā)展的數(shù)字中心已在數(shù)據(jù)生成與》某些國家僅部分實現(xiàn)數(shù)字化，即在一方面》各國在政策、基礎設施、投資重點與制度準備度等方面存在差異，進一步加劇了兩者則日益落后，兩者的數(shù)字鴻溝逐漸加劇，最終形另一方面，中低收入國家則普遍面臨系統(tǒng)性障》這類國家在基礎設施、生態(tài)系統(tǒng)成熟度、》這類國家的數(shù)字化表現(xiàn)平平，與更高收入110.0100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.0高收入國家5數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)生成6035全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025在高收入國家中，數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用之間的“雙螺旋”關系最不明顯，兩者之間的差距也最小（見圖12這表明，這類國家處于一個技術(shù)能力、治理體系和創(chuàng)新生態(tài)都相對較成熟的數(shù)字化階由于高收入國家擁有強大的數(shù)智基礎設施、技能熟練的人才以及支持互操作性、數(shù)據(jù)隱私和全球數(shù)字貿(mào)易的先進政策和治理框架，因此在數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用方面實現(xiàn)了協(xié)同發(fā)展。這些國家擁有高度標準化且易于訪問的人工智能平臺、云服務、企業(yè)數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡安全應用。因此，即使是這一類國家中的小國也能采用最佳實踐，與大國經(jīng)濟激勵進一步強化了這種平衡。在高階發(fā)展階段，增長越來越依賴于生產(chǎn)力提升、創(chuàng)新和服務，而非工業(yè)產(chǎn)出。這帶來了系統(tǒng)性的壓力，數(shù)據(jù)應用的效果必須提升，以確保與數(shù)據(jù)生成同步推進。在較低收入國家中，領先者會突然崛起，將競爭對手遠遠甩在身后，但在高收入國家中，這種差異并不明顯。所有市場參與者都已達到較高的數(shù)字化水平，他們的競爭優(yōu)勢在于對領先能力的把握，而非傳輸、數(shù)據(jù)處理與存儲，它們是數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用之間的橋梁。通過回歸分析可以看出它們數(shù)據(jù)應用的另一個關鍵因素。這些都是基礎設層能力，能夠支持大規(guī)模的高級數(shù)據(jù)分析、自動化和人工智能的落地應用。相比之下，數(shù)據(jù)傳輸對進一步提升應用收益的貢獻有限，這是因為電規(guī)?；瘧脤⒏叨纫蕾嚁?shù)據(jù)處理和存儲能力的提升。如果沒有持續(xù)對這些底層能力進行投資，將會全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202536100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00.0602020在數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)應用方面，與高收入國家呈從接近高收入國家的90分到略高于30分，有將家的分差反映出數(shù)字化標桿型國家與潛力型國家之間的巨大鴻溝。部分這類國家的數(shù)字成熟度高收入國家水平，而另一些國家的表現(xiàn)卻更接近中應用之間存在較大差距。平均而言，數(shù)據(jù)應用的得分比數(shù)據(jù)生成高約20分，而高收入國家在這方面僅有5分的差值。這種失衡表明，很多中高收入國家擅長部署和應用全球技術(shù)及外部平臺，區(qū)域數(shù)字中心，但其數(shù)據(jù)生成能力僅處于中等水平。其他國家則因生態(tài)系統(tǒng)較弱和基礎設施有限，這一現(xiàn)象源于發(fā)展的不均衡?？焖俟I(yè)化往投資環(huán)境偏向應用層（即分析工具、人工智能解決），政策與制度層面的碎片化進一步加劇了這種分化。高收入國家普遍采用統(tǒng)一的數(shù)字標準，而中些領域仍舉步維艱。這就形成了明顯的“追趕”態(tài)37全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025的高收入國家中，這種關聯(lián)性更強。兩類國家中的標桿型國家都已將高效的數(shù)據(jù)傳輸能力與強大的數(shù)超越數(shù)據(jù)生成速度。反之，潛力型國家則受限于薄弱的基礎設施，即使數(shù)據(jù)生成能力有所提升，仍無其最終結(jié)果是，標桿型國家往往采用“應用優(yōu)先” 全球平臺，以便釋放現(xiàn)有數(shù)據(jù)的價值，即便可獲取分國家憑借強大的“應用優(yōu)先”模式成為數(shù)字領跑者，另一些則仍處于部分數(shù)字化階段。與高收入國家呈現(xiàn)協(xié)同發(fā)展態(tài)勢或中低收入國家呈現(xiàn)雙低發(fā)展態(tài)勢不同，中高收入國家的發(fā)展態(tài)勢表明，基礎設施投資特別是數(shù)據(jù)傳輸、處理與存儲基礎設60.050.040.030.020.010.00.0中低收入國家1030全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202538與高收入國家的協(xié)同發(fā)展態(tài)勢和中高收入國家的兩極分化發(fā)展態(tài)勢不同，中低收入國家普遍面臨雙低發(fā)展與系統(tǒng)性制約問題，如基礎設施薄弱、技能人才短缺和培養(yǎng)不足以及碎片化治理。這類國受到相似的影響，導致整體表現(xiàn)欠佳，且彼此之間制約這類國家發(fā)展的因素貫穿數(shù)字價值鏈的各個環(huán)制了數(shù)據(jù)應用。這類國家尚無任何一國實現(xiàn)突破并球工具。然而，由于缺乏可支持大規(guī)模數(shù)據(jù)生成、管理與存儲的本國基礎設施，它們無法將這轉(zhuǎn)化為實質(zhì)性突破。實際上，這些國家都處于數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的初級階段，依賴外部工具而非培養(yǎng)這類國家僅有少量表現(xiàn)突出者，但總體表現(xiàn)欠佳。據(jù)應用之間的差距，而需要全面提升兩者的基平以推動發(fā)展。選擇性投資是中高收入國家到結(jié)構(gòu)性停滯的影響，沒有任何一個國家能夠顯著約發(fā)展的雙重瓶頸，而非差異化使能要素。與更高收入國家相比，這些國家的基礎設施改善與果之間的關聯(lián)性較弱，這表明即使傳輸、處理和存儲基礎設施得到改進，技能、治理和生態(tài)系統(tǒng)成熟化或提升領先能力，而這類國家必須突破系統(tǒng)性佳。這些國家需同時開展聯(lián)接、云基礎設施、治理和人力資本的投資，才能積聚發(fā)展動能，實現(xiàn)差異39全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025120100806040200高收入國家在各國的人工智能戰(zhàn)略中，算力（如人工智能計算集群、GPU和加速器）常被視為構(gòu)筑數(shù)字競爭力果表明，數(shù)據(jù)傳輸對數(shù)據(jù)應用的影響更大，其貢獻這一發(fā)現(xiàn)印證了一個簡單的道理：要想富，先修路。正如現(xiàn)代經(jīng)濟離不開高速公路和物流網(wǎng)絡，人工智能生態(tài)的繁榮發(fā)展離不開強大的數(shù)字高速公路。數(shù)字高速公路是實現(xiàn)計算節(jié)點、數(shù)據(jù)中正如修路能推動商業(yè)繁榮，建設數(shù)據(jù)傳輸基家則可能面臨“數(shù)字孤島”的風險，導致算力資源全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202540120100806040200高收入國家[縮放6倍]算力規(guī)模應用效果均有重大影響，但算力的影響更為顯著。這是因為這些國家已受益于強大的光纖骨干富的互聯(lián)網(wǎng)交換點、電纜登陸站和先進的云紐所構(gòu)成的密集互聯(lián)生態(tài)。這些國家的數(shù)據(jù)礎設施已經(jīng)非常完善，因此算力有機會脫穎而出，然而，為保持領先地位，這些國家不能只依賴傳統(tǒng)的互聯(lián)基礎設施，還應加速5G及5G-A網(wǎng)絡的部署，將高帶寬、低時延的聯(lián)接進一步延伸至邊緣環(huán)境，因為這些網(wǎng)絡是支持分布式人工智能訓練、實時分析、沉浸式應用及大規(guī)?？缇硵?shù)據(jù)流動的關鍵。如果不繼續(xù)投資建設先進的移動網(wǎng)絡基礎設施，這些國家可能在邊緣環(huán)境遇到瓶頸，導致其無的基礎上，推進下一代無線網(wǎng)絡的建設。通過這一系列舉措，高收入國家可確保數(shù)據(jù)流動性、云邊集41全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）20251009080706050403020100[縮放6倍]算力規(guī)模截然相反。在中高收入國家，數(shù)據(jù)傳輸已成為數(shù)據(jù)家正在建設數(shù)據(jù)中心集群，但由于缺乏數(shù)字網(wǎng)絡及海底電纜。只有當數(shù)字高速公路建成后，算全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025426050403020100中低收入國家[縮放6倍]算力規(guī)模完善，但數(shù)據(jù)顯示，聯(lián)接對數(shù)據(jù)應用的邊際效應更為顯著。在此階段，重點不應放在建設高性能集群上，而是要打造基礎底座，如可負擔的寬帶、跨境聯(lián)接和初級互聯(lián)網(wǎng)交換設施。若缺乏這些素，無論建設多少算力基礎設施，人工智能的應用進數(shù)據(jù)傳輸基礎設施的建設。光纖網(wǎng)絡、海底聯(lián)接、區(qū)域?qū)Φ然ヂ?lián)以及邊緣與核心網(wǎng)絡的集成構(gòu)成5G憑借其高帶寬、低時延的聯(lián)接特性，能夠?qū)⑾葥?。?G-A則更進一步，以更強大的上行鏈路容量、確定性時延和大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)擴展能力，為分布式人工智能訓練、沉浸式應用和云邊集成提這些技術(shù)將確保算力全面互聯(lián)，而非孤立存在，從而將原始算力轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。忽視有線和數(shù)據(jù)傳輸重要性的國家可能成為“數(shù)字孤島”，盡管擁有強大的算力，但卻難以充分釋放其潛能。反之，那些將強大的骨干網(wǎng)與5G及5G-A網(wǎng)絡相結(jié)合的國家，將在實現(xiàn)無縫數(shù)據(jù)流動、實時智能及全43全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025高性能移動聯(lián)接是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。隨著全球4G覆蓋率接近95%，全球的關注點已轉(zhuǎn)向5G及其演進趨勢。截至2024年底，5G連接數(shù)突破20億大關，覆蓋了全球一半人口，其中北美、中國、亞太地區(qū)發(fā)達國家和海灣阿拉伯國家合作委員會國術(shù)不同，5G專為工業(yè)環(huán)境設計，提供超低時延、支持海量設備聯(lián)接和網(wǎng)絡智能。此外，而5G的演進版——5G-A集成了人工智能、衛(wèi)星通信和高級的可能。75G獨立組網(wǎng)（SA）將成為未來轉(zhuǎn)型的核心，因為它支持網(wǎng)絡切片、自動化、物聯(lián)網(wǎng)部署和超高可靠性通信。對消費者而言，5G獨立組網(wǎng)支持帶寬密游戲；對企業(yè)來說，5G獨立組網(wǎng)是實現(xiàn)人工智能圖19：全球3G、4G和5G自推出以來的連接數(shù)增長3G4G5G----5G（預測）6543220億10推出當年第一年第二年第三年第四年《5G-A時代：5G演進對移動核心網(wǎng)的重要意義》，GSMA智庫，2024，/research/research-?le-download?reportId=50831&assetId=7586全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025445G與人工智能之間的協(xié)同效應5G和人工智能相輔相成：先進的聯(lián)接助力人工智能規(guī)模化發(fā)展，而人工智能助力打造更加智能、高人工智能對電信行業(yè)的作用與其對其他行業(yè)的作用用于節(jié)約成本。然而，新的收入模式正在逐漸顯平臺。隨著人工智能應用進入深水區(qū)和技術(shù)熟，運營商有望解鎖全新的服務類型。92024年，代表全球5G連接總數(shù)68%的運營商已將人工智5G部署率人工智能部署率100%80%60%40%20%0%亞太161412108642045全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025快速、低時延的聯(lián)接才能高效運行。5G獨立組網(wǎng)和5G-A作為關鍵使能技術(shù)，助力打造“數(shù)字高速公路”，為人工智能任務的大規(guī)模、實時交付了堅實保障。這些網(wǎng)絡對將人工智能服務擴展在數(shù)智經(jīng)濟中被邊緣化的風險。例如，語言翻譯應用促進了教育的普及，遠程醫(yī)療服務為農(nóng)村5G獨立組網(wǎng)/5G-A邊緣計算+云端人工智能+大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)展望未來，5G-A將通過增強移動性、高可靠性和比例將升至93%。運營商認為，網(wǎng)絡性能優(yōu)化、沉浸式用戶體驗的應用（如擴展現(xiàn)實（XR）、衛(wèi)效率提升和網(wǎng)絡管理強化是主要應用場景。105G-A的部署自2024年初在中國大陸啟動，目前已擴展至芬蘭、印度、科威特、中國澳門和美國。運營商計劃在未來兩年內(nèi)部署5G-A，四年內(nèi)這一全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202546移動技術(shù)已成為全球經(jīng)濟增長的重要引擎，2024年貢獻了6.5萬億美元（占全球GDP的5.8%預計到2030年將增加至11萬億美元。這一增長不僅反映了移動服務在消費者人群中的廣泛普及，還體現(xiàn)了數(shù)字化對企業(yè)及各個行業(yè)的深遠影響。11移動技術(shù)的總體經(jīng)濟貢獻通?？梢詺w為以下三種類先，直接影響源自移動生態(tài)本身，涵蓋運營商、基間接影響體現(xiàn)在行業(yè)在供應鏈中的采購活動了相鄰行業(yè)的銷售和價值創(chuàng)造。最后，生產(chǎn)力影響源于聯(lián)接所帶來的信息獲取改善、效率提升、創(chuàng)新動技術(shù)給電信行業(yè)之外的其他領域帶來的不可量化數(shù)智化轉(zhuǎn)型的效益在企業(yè)層面最為顯著，5G將成基石。通過支撐實時響應和自動化，5G重新定義以電商和直播為例，借助5G獨立組網(wǎng)，線上零售從簡單的交易升級為完全沉浸式、互動的體驗。通過超高清流媒體、低時延互動和AR/VR產(chǎn)品試用等功能，5G不僅將數(shù)字商務轉(zhuǎn)變?yōu)閺姶蟮脑鲩L引擎，能夠同時觸達數(shù)百萬用戶，也為小型創(chuàng)業(yè)者和農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)者開拓了新的市場。同樣，在制造業(yè)，西門子利用遠程虛擬工廠檢查，展示了5G如何降低運營成本、加速項目交付，并擴大先進服務》大規(guī)模超高清流媒體：在“雙十一”等大型購物觀看4K直播。5G獨立組網(wǎng)確保了穩(wěn)定、高質(zhì)量、零時延的視頻傳》實時互動：賣家能夠即時響應用戶提問。低于10毫秒的時延確保了對話的流暢性，避免了因時延導致的信任流失或轉(zhuǎn)化》AR/VR產(chǎn)品試用：借助5G高速度和邊緣計算，平臺開始在直中小企業(yè)普惠：農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者和小型商家現(xiàn)在《移動技術(shù)對經(jīng)濟的影響預測》，GSMA智庫，2025，/research/research-?le-download?reportId=63284&assetId=6373547全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025移動技術(shù)的效益分配出現(xiàn)明顯分化。展望2030年，5G在高收入國家的滲透率有望突破120%，而在中低收入國家僅為55%，進一步確立了5G在全球移動技術(shù)領域的主導地位。這一差距將深刻影在區(qū)域?qū)用妫泵赖囊苿咏?jīng)濟對GDP的貢獻度將下，由于5G部署滯后，撒哈拉以南非產(chǎn)業(yè)維度同樣彰顯地域特色。在撒哈拉以南非洲，美，該比重僅為1%-2%。在中國，制造業(yè)成為最大受益者，份額高達40%。拉丁美洲的服務業(yè)異軍突起，創(chuàng)造了當?shù)厝种坏囊苿咏?jīng)濟價值（見移動技術(shù)在全球各區(qū)域和各行業(yè)間的普及程度參差不齊，這種不平衡既孕育著巨大變革機遇，也暗藏風險。發(fā)達國家憑借其完善的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)占據(jù)先數(shù)字創(chuàng)新生產(chǎn)者的跨越式轉(zhuǎn)變。要彌合這道“數(shù)字礎設施建設、提供經(jīng)濟實惠的頻譜資源、完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局。唯有如此，才能讓移動技術(shù)創(chuàng)新真正轉(zhuǎn)圖22：各地區(qū)移動技術(shù)對經(jīng)濟的貢獻（2024-2030）北美.歐洲.中國$12$10$8$6$4$2$-2%3%4%6%13%19%20%33%2024202520262027202820292030全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202548圖23：IDC全球數(shù)據(jù)圈（DataSphere）和存儲圈（StorageSphere）：數(shù)據(jù)生成總量vs.存儲裝機總?cè)萘?004003002001000527.5ZB96%5年CAGR約為24.9%173.4ZB94%5年CAGR約為19.3ZB19.3ZB10.2ZB202420252026202720282029全球數(shù)據(jù)生成量與存儲規(guī)模裝機量之間的差距不善，更突顯了與數(shù)據(jù)價值挖掘、管理和保存相關的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。IDC預測，全球數(shù)據(jù)生成ZB增長至19ZB，遠低于數(shù)據(jù)增長速度的一半。到2030年，全球?qū)⒂谐^94%的已生成數(shù)據(jù)面臨廢棄或丟失風險，進一步凸顯了在數(shù)據(jù)存儲領域》大量數(shù)據(jù)是臨時數(shù)據(jù)，在消費后即被丟棄，如些數(shù)據(jù)生成后從未被分析或利用，最終在未創(chuàng)》經(jīng)濟和合規(guī)因素也決定了企業(yè)數(shù)據(jù)留存的時長。企業(yè)往往需要在規(guī)定期限后主動刪除相關這整個生命周期本身就是一個篩選過程，決定保存。然而，隨著人工智能、預測分析和數(shù)智化轉(zhuǎn)型不斷加速，數(shù)據(jù)的價值正被重新定義。隨著大模若不加大對可擴展、高性價比存儲解決方案的投資，企業(yè)將面臨錯失寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、拖累人工智能的發(fā)展步伐，甚至觸碰合規(guī)監(jiān)管紅線。如果不解競爭力。只有未雨綢繆，構(gòu)建兼顧經(jīng)濟效益、合規(guī)49全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202540352520151050如圖24所示，數(shù)據(jù)生成量與存儲規(guī)模之間的關系整體發(fā)展水平。從90個樣本國家中，我們可以看出本土存儲裝機容量，這表明存儲缺口已成國家的基礎設施不僅要滿足本國企業(yè)的存儲需求，》新加坡、愛爾蘭、日本：憑借全球領先的數(shù)據(jù)中心樞紐地位，吸引了大量投資，業(yè)務輻射周》瑞典、加拿大、澳大利亞：憑借得天獨厚的綠色能源資源、戰(zhàn)略性地理位置和先進的聯(lián)接基》馬來西亞、印度尼西亞、智利、印度：作為新興的數(shù)據(jù)中心市場，已提前布局存儲設施以滿足未來的消費需求。其中，印度的潛在市場規(guī)模遠超現(xiàn)有數(shù)據(jù)體量，預計相關領域投資將迎在現(xiàn)實中，一個國家生成的數(shù)據(jù)并非都存儲在本國境內(nèi)。擁有成熟數(shù)據(jù)中心生態(tài)的國家能向外存儲容量，為更大范圍乃至全球提供服務。而眾多數(shù)據(jù)規(guī)模大但本地設施匱乏的國家則成為存儲服務》邊緣處理增加：更多數(shù)據(jù)在進入核心存儲系統(tǒng)前會經(jīng)過篩選和分析，這可能造成原始數(shù)據(jù)的丟失，而這些數(shù)據(jù)對未來人工智能和分析技術(shù)全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202550》可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)加劇：激增的存儲需求將推升成本和能耗（數(shù)據(jù)壓縮、去重及分層），需持》無可挽回的機會成本：數(shù)據(jù)一旦被丟棄，就無法復原用于分析，這將影響人工智能的效果，不夠。我們亟需加大對下一代基礎設施的定向投資，如超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、邊緣計算設施和云原生存儲系統(tǒng)。同時，還應通過人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)管理和先進數(shù)據(jù)生命周期策略，最大化存儲數(shù)據(jù)的價進一步模糊。對此，企業(yè)、政府和相關服務提供商需制定涵蓋國內(nèi)外基礎設施的整體布局策略，確保即便在全球存儲資源緊張且分布不不均衡的情況圖25：存儲規(guī)模和先進存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)應用之10.7510.610.65110.5010.590.631110.45151全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025各國因收入水平差異，存儲設施對數(shù)據(jù)應用的促在高收入國家，基礎存儲規(guī)模（相關系數(shù)0.75）和先進存儲規(guī)模（相關系數(shù)0.61）均與數(shù)據(jù)應用得分密切相關。回歸分析（R2=0.59）進一步驗證了兩者均為影響數(shù)據(jù)應用得分的關鍵要素明，在發(fā)達地區(qū)，憑借成熟可靠的存儲底座，企業(yè)可以高效地收集、留存并重復利用數(shù)據(jù)。此外，分布式、分層云原生先進存儲架構(gòu)則進一步提升了存在中高收入國家中，雖然基礎存儲規(guī)模的作用不容忽視（相關性0.50但先進存儲規(guī)模對數(shù)據(jù)應用的影響更為顯著（相關性0.59）?；貧w分析結(jié)果模對數(shù)據(jù)應用的推動作用更明顯。這表明，隨著數(shù)此時，引入高性能全閃存存儲系統(tǒng)成為破局之道。此類系統(tǒng)能為數(shù)據(jù)密集型應用（人工智能、實時分析和數(shù)字化服務）提供所需的高性能、低時可靠性。全閃存基礎設施不僅有助于解決大規(guī)迅捷反應。對于需求快速增長的國家而言，全閃存存儲是一項基礎性投資，不僅有助于充分釋在中低收入國家，基礎存儲規(guī)模（相關系數(shù)0.05）和先進存儲規(guī)模（相關系數(shù)0.04）對數(shù)據(jù)應用的發(fā)展。這反映出這些國家的存儲基礎設施尚不完善，存儲規(guī)模有限，而先進的存儲技術(shù)要么缺失要么尚未成熟。這種狀況導致數(shù)據(jù)分散且不可靠，削全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202552圖26：存儲規(guī)模和先進存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)生成之0.730.780.650.730.490.630.440.360.45不同收入國家在獲取和留存新生成數(shù)據(jù)方面的能礎設施成熟度與先進存儲規(guī)模部署水平上的差距。通過深入分析高收入、中高收入和中低收入國家的相關性與回歸分析結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)充足的存儲資源是將生成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用且可留存數(shù)據(jù)集的關鍵在高收入國家，數(shù)據(jù)生成與存儲之間表現(xiàn)出強相關性。存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)生成的相關系數(shù)為0.73，而先進存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)生成的相關性更強，達到0.78。回歸分析進一步表明，先進存儲規(guī)模是最關結(jié)果說明，高收入國家不僅生成大量數(shù)據(jù)，還能夠不斷成熟，不僅能確保數(shù)據(jù)丟失最小化，形成了一而增強數(shù)據(jù)的復用與變現(xiàn)能力。這一機制支撐了這些國家擴展高級應用場景的能力，如人工智能、數(shù)53全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025中高收入國家：具備基礎存儲規(guī)模，但先進在中高收入國家中，存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)生成之間存在強相關性（系數(shù)0.73但先進存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)先進存儲規(guī)模僅表現(xiàn)出邊際效應（系數(shù)0.3）。這面臨碎片化、丟失或被閑置的困境。這些國家正面臨從單純規(guī)模擴張向更復雜化的先進存儲規(guī)模轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，亟需加強對先進存儲規(guī)模的投入，以有效顯著減弱。存儲規(guī)模與數(shù)據(jù)生成僅呈現(xiàn)中等相關性（0.44而先進存儲規(guī)模的相關性更弱（0.36）?；貧w結(jié)果同樣顯示，存儲規(guī)模雖具有一定影響（系數(shù)2.2但先進存儲規(guī)模的影響非常有限（系數(shù) 狀況反映出這些國家內(nèi)部存儲基礎設施薄弱且可靠性不足。即便數(shù)據(jù)生成量有所增長，因基礎設施支撐不夠，大量數(shù)據(jù)無法被有效存儲，從而導致數(shù)據(jù)丟失、碎片化及利用價值喪失。若不持續(xù)擴大對基礎存儲規(guī)模和先進存儲規(guī)模的投入，這些國家將在數(shù)據(jù)經(jīng)濟中面臨進一步落后的風險。和尖端存儲技術(shù)。前者是數(shù)據(jù)的生成與留存的基礎，后者以全閃存存儲系統(tǒng)為核心，是充分釋放數(shù)充足的存儲資源是所有國家獲取和留存新生成數(shù)據(jù)的基本前提。若存儲資源不足，大量生成的數(shù)據(jù)將面臨丟失或碎片化的風險，創(chuàng)新能力也隨之受限。這一挑戰(zhàn)在中低收入國家尤為嚴峻，基礎設而先進存儲規(guī)模則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行洞察和應用的關鍵引擎。高性能、低時延、高可靠的全閃存存儲架構(gòu)，對運行人工智能、數(shù)據(jù)分析和自動存系統(tǒng)，不僅保障數(shù)據(jù)集的完整保存，還隨時支撐各類應用發(fā)展，為可持續(xù)創(chuàng)新提供堅實基礎。中高收入國家也正逐漸從基礎存儲規(guī)模建設轉(zhuǎn)向投資全放眼全球，基礎存儲規(guī)模已不足以應對當前需求。雖然充足的存儲資源可促進數(shù)據(jù)生成，但唯以全閃存為核心的先進存儲規(guī)模架構(gòu)，才能據(jù)持續(xù)可用、高性能運行并實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化。隨著合規(guī)要求趨嚴、可持續(xù)發(fā)展壓力增大以及競爭加劇，部署先進全閃存存儲已成為各國搶占數(shù)字價值鏈中歸根結(jié)底，數(shù)智經(jīng)濟的真正較量不僅在于數(shù)據(jù)規(guī)模，更取決于其存儲、留存并有效激活數(shù)據(jù)的能力。因此，建設充足的存儲規(guī)模以支持數(shù)據(jù)生成，并部署以全閃存為代表的先進存儲規(guī)模系統(tǒng)以賦能數(shù)據(jù)應用，已不僅僅是單純的技術(shù)選擇，它更是關全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202554120100806040200[縮放6倍]先進存儲規(guī)模[縮放6倍][縮放6倍]算力規(guī)模盡管基礎存儲規(guī)模的規(guī)模為數(shù)據(jù)留存提供了基本保障，但其對數(shù)據(jù)應用結(jié)果的直接影響較為甚微（系相比之下，先進存儲規(guī)模的規(guī)模對數(shù)據(jù)應用成效統(tǒng)、分布式云存儲架構(gòu)、智能分層技術(shù)與可擴展存儲方案等先進能力，是人工智能、數(shù)據(jù)分析和實時任務有效運行的關鍵基礎。這些技術(shù)不僅解規(guī)模問題，更通過提升速度、可靠性與韌性，確保算力與先進存儲規(guī)模在推動數(shù)據(jù)應用方面影響力相群和人工智能加速器等處理能力，各國仍難高效的數(shù)據(jù)洞察獲取、模型訓練或數(shù)字應用擴展。因此，算力是確保被妥善存儲和管理的數(shù)據(jù)工智能應用時代，關鍵在于推動先進存儲規(guī)力的協(xié)同發(fā)展，而非單純擴展基礎存儲規(guī)模。過度力結(jié)合的人工智能生態(tài)系統(tǒng)中進行大力投資的國家，將更有可能充分釋放數(shù)據(jù)價值，引領數(shù)字創(chuàng)新55全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025圖28：高收入國家應注重高性能計算與120100806040200高收入國家[縮放6倍][縮放6倍][縮放6倍]算力規(guī)模了基礎存儲規(guī)模的限制。如今，真正的挑戰(zhàn)在于如何平衡先進算力與先進存儲規(guī)模的投入，以續(xù)進步。回歸分析表明，算力對數(shù)據(jù)應用的影響最為顯著（系數(shù)+0.50而先進存儲規(guī)模同樣舉足輕重（系數(shù)+0.21共同確保高性能計算系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)效能。相比之下，基礎存儲規(guī)模僅提供隨著GPU集群、高性能計算系統(tǒng)及人工智能加速構(gòu)的投入。這類架構(gòu)可提供超低時延、高吞吐量與高可靠性，適配先進算力的需求。若缺乏先進存儲規(guī)模，即便擁有最強大的算力資源，仍可能因數(shù)據(jù)助于高收入國家實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)豐富”向“人工智能驅(qū)動”的根本轉(zhuǎn)型，鞏固其在全球創(chuàng)新、先進數(shù)字全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025561009080706050403020100[縮放6倍]先進存儲規(guī)模[縮放6倍]存儲規(guī)模[縮放6倍]算力規(guī)模中高收入國家在數(shù)據(jù)應用方面的表現(xiàn)存在顯著差異。例如，中國和馬來西亞在基礎設施投資方面表現(xiàn)出色，而其他國家的發(fā)展則相對滯后?；貧w分析表明，先進存儲規(guī)模是推動數(shù)據(jù)應用水平提升的最關鍵因素（系數(shù)+0.49算力緊隨其后（系數(shù)接轉(zhuǎn)化為更高的應用成熟度。的重點從規(guī)模擴張轉(zhuǎn)向質(zhì)量提升。僅僅增加存儲架構(gòu)，并同步擴展算力基礎設施，以支持數(shù)據(jù)分析、人工智能和其他高價值數(shù)字應用。這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，是中高收入國家在數(shù)字成熟度道路上57全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）2025圖30：中低收入國家應優(yōu)先推動基礎算力的普及，并發(fā)展與實際6050403020100中低收入國家[縮放6倍]先進存儲規(guī)模[縮放6倍]存儲規(guī)模[縮放6倍]算力規(guī)模中低收入國家當前面臨的挑戰(zhàn)最為嚴峻，其數(shù)據(jù)應用水平在全球范圍內(nèi)處于最低梯隊?；貧w分析結(jié)果顯示，回歸模型的整體解釋力度較弱（R2=0.14）。研究表明，算力是推動數(shù)據(jù)應用水平提升的唯一顯著驅(qū)動因素（系數(shù)+1.52而先進存儲規(guī)模的影響極為有限（系數(shù)+0.01基礎存儲規(guī)這些國家應避免盲目過度投資于傳統(tǒng)基礎設施建設，而應優(yōu)先通過采用成本效益高、易于獲取的云等方式來補充本地算力資源。在存儲規(guī)模方面，也應因地制宜，積極采用靈活、可擴展的云存儲或邊緣存儲解決方案，而不是盲目擴充基礎存儲規(guī)模。和基本數(shù)字服務，逐步提升數(shù)字化水平，為未來邁全球數(shù)智化指數(shù)（GDII）202558綜上所述，推進人工智能發(fā)展絕非簡單的算力比拼，更是一項系統(tǒng)工程。算力固然重要，但若缺乏先進的存儲架構(gòu)、智能化的數(shù)據(jù)管道以及強法開發(fā)能力，算力也難以發(fā)揮作用