数字时代变革不可避免，每一天，新的数字技术都在重塑我们的生活、工作和互动方式。从人工智能的兴起到互联互通的普及，数字领域的创新正在以前所未有的速度重塑全球经济。
解析数字经济在新一年的主要趋势、挑战和机遇，有助于为数字经济利益相关者提供深入的分析和全面的见解，以适应、提前规划和培养韧性——新兴的数字技术、不断发展的商业模式和创新实践，将为未来提供新的路线图，倡导跨国界、跨行业和跨部门的合作，可确保包容性和可持续的增长。
长期愿景和短期实用主义
据预测，2025年数字经济的扩张速度将是全球经济增速的三倍，有望达到约24万亿美元的价值，占全球GDP的21%。但人们对数字经济的期许并不相同。调查显示，当被问及数字经济在未来3-5年将如何变化时，41%的受访者希望获得更好的商品和服务，30%的受访者强调商品和服务的可负担性更高。43%的人预计行业集中度会提高，这可能导致市场主导地位和竞争减少，而33%的人预计资本和劳动力收入之间的差距会扩大，这表明人们担心工资停滞的可能性。
2025年的数字经济正处于一个关键的拐点。虽然技术进步为创新和增长带来了前所未有的机遇，但它们也带来了迫切需要关注的复杂挑战。要塑造一个对所有人都公平、有弹性和可持续的数字经济，需要长期愿景和短期实用主义。
随着技术变得更加复杂和资源密集，发达经济体和发展中经济体之间的数字鸿沟可能会扩大。这在需要大量基础设施投资的领域尤其明显，例如基于边缘的宽带连接、人工智能系统和量子安全密码学等。
当人工智能网络攻击的威胁越来越大，以及管理向后量子密码学过渡所需的资源越来越多，各方面临的一个关键挑战是招聘并留住合格的人工智能与网络安全专业人员。特别是对于中小型企业来说，熟练人才的短缺阻碍了人工智能和网络安全的有效实施，也阻碍了更大的数字化转型计划的推进。
2025年数字经济的三大趋势
扩展全球连接。为了充分实现扩大全球互联互通的好处，解决数字鸿沟仍然是利益攸关方的优先事项。扩大全球连通性不仅是提供互联网接入，而是为安全、值得信赖、数据驱动的智能驱动的数字经济奠定基础。随着全球经济越来越依赖人工智能驱动的工具，扩展5G网络和卫星连接对于成功实施边缘人工智能、物联网和自主系统至关重要。
专业、可访问和本地化的人工智能。为特定行业、非技术用户和当地环境量身定制的人工智能模型实现转变得到了更多机会，更好地在遵守特定领域要求的同时利用人工智能的力量。从社会影响的角度来看，人工智能技术的使用范围正在扩大到大型科技公司之外。开源模型、公开可用的培训数据集和低代码/无代码平台的激增，使较小的组织和社区能够开发和部署自己的人工智能解决方案，以应对自己的特定挑战。
培养数字技能和持续学习。随着前沿数字技术从根本上重塑了工作和学习，持续的技能发展变得至关重要。人工智能、云计算和数字平台正在通过在线课程和微证书创造更灵活和个性化的学习机会。然而，数字技术人员和非技术人员之间日益扩大的差距影响着数字经济的广泛参与程度。教育机构、企业和公共部门政策制定者需要合作，建立基于情境、本地化且能够适应技术变革的包容性学习体验。
按地区划分成为主流
构建数字技能和持续学习在世界各地排名很高，来自私营部门、公共部门和国际组织的利益相关者都认识到这对建立公平和有弹性的全球数字经济至关重要。政府和企业之间需要积极合作，为个人提供在数字经济中蓬勃发展的技能，促进社会福祉和经济机会。
采用专业化、可访问和本地化的人工智能是各个国家和地区的优先事项。随着人工智能市场从大型语言模型向针对行业和社区特定需求的小型本地化人工智能应用程序发展，业界普遍认为，2025年设计、开发和部署反映其独特国家优先事项、文化价值观和监管框架的人工智能解决方案的潜力越来越大。
虽然一些优先事项在全球范围内是共享的，但各个国家和地区会根据其独特的条件表现出不同的焦点，突显采取量身定制的方法以最大限度地发挥数字经济的好处。
从大型语言模型（LLM）到小型语言模型（SLM）的转变是由对开源人工智能日益增长的需求推动的，这些需求可以满足特定行业的需求，包括遵守监管要求。
各方越来越认识到通用人工智能模型在应对特定行业挑战方面的局限性。行业有自己的监管框架、数据隐私问题和运营需求，需要定制解决方案。有分析表明，生成式人工智能案例中有一半涉及专门的模型——要么用专有数据定制，要么从头开始构建以满足特定的业务需求。
人工智能模型在数量和多样性方面呈增长态势。虽然基于文本的模型仍然占主导地位，但其他功能（如音频、图像和特征提取）正在迅速发展。这表明向多模式人工智能应用程序的转变，这些应用程序是更专业和本地化的解决方案，可以满足特定行业的合规要求。
人工智能领域的又一个关键转变是本地化。在物联网、半导体技术和5G的推动下，边缘人工智能将集成到智能手机、个人电脑和汽车等设备中，用于从图像生成到语言翻译的任务。这种设备上的处理能够实现更个性化、延迟更低的服务，并最大限度地降低数据隐私的风险。
关于细分行业赛道的展望
虽然各个细分行业都将面临数字经济带来的深刻变革，但它们的影响存在差异性。金融是未来12-18个月内最有可能从数字经济的发展中受益的行业。在人工智能、大数据、云计算、区块链和数字平台的融合推动下，金融服务行业正在经历前所未有的转型。它正在重塑传统金融机构在数字经济中的运作方式，并改变谁可以提供金融服务以及他们如何接触企业和消费者。
专业化、可访问性和本地化AI是2025年数字经济领域的三大优先事项之一。来自技术、媒体和通信、汽车和运输以及零售和批发等数据密集型行业的人士特别关注网络安全。与此同时，数字技能和学习对于金融、技术、媒体和通信、能源和公用事业、重工业和采掘业尤为重要，这些行业需要投资并发展人力资本，以跟上数字经济不断变化的需求。
来自能源和公用事业、建筑和房地产、制造业、重工业、农业综合企业、食品和饮料的人士更关注可持续性，并解决前沿技术不断增长的能源需求。协作数据生态系统则成为金融、医疗保健和生命科学领域的优先事项。
更多业界人士认为，在改善通信平台、提高员工技能和加强网络安全方面的投资回报潜力最大。企业倾向于采取有针对性的方法来实施人工智能，因为只有20%的企业已经报告了显著的收益。
为应对数字经济的新兴趋势，需要各个国家和地区不同的优先事项进行积极的合作。北美和印度-亚洲及太平洋地区的经济体强调量子领域的准备工作和自主系统；欧洲经济体优先考虑环境可持续性和敏捷治理，特别是在数据和人工智能方面；新兴经济体的利益攸关方指出，需要公平获取，以确保前沿技术的利益得到广泛分配。调查显示，各行业需要更好地为新兴趋势的影响做好准备。这种意识和准备之间的差距在医疗保健、金融服务和制造业尤为明显，在这些领域，自主系统、量子计算和新数据类型的融合可以实现根本性的创新，同时引入新的风险和监管不确定性。
数字经济的能源需求之困
随着部署更多的人工智能模型，人们担心需要消耗更多的能源。
人工智能的快速增长给社会带来了双重挑战。首先，其飙升的计算需求正在给全球能源系统带来压力。到2030年，为人工智能系统供电的数据中心预计将消耗160%的电力，对碳减排目标构成挑战，其次，人工智能强烈的能源需求正在造成获取障碍。鉴于许多新兴经济体缺乏可靠的电力基础设施，这限制了它们大规模开发和部署人工智能系统的能力，从而扩大了国家之间的数字鸿沟。
这些挑战以令人担忧的方式交织在一起。随着人工智能对经济竞争力变得越来越重要，没有强大能源基础设施的国家有可能进一步落后。其结果可能是双重数字经济，一些国家直接受益于人工智能，而另一些国家则没有。
人工智能同时为应对全球环境挑战提供了突破性的能力。人工智能在能源效率、智能电网优化和可再生能源整合方面取得了前所未有的进步，它展示了在自身足迹不断扩大的情况下改变环境保护的潜力。这种双重性给各部门的利益相关者带来了复杂的挑战。企业、公共部门和国际组织必须在人工智能的变革性利益与其环境影响之间取得平衡。
确保数字鸿沟不再加剧
人工智能、连接性和自动化正在共同创造能够感知、决策和行动的自主系统，而只需要最少的人为干预。这些系统可以改变机构和企业运营和提供服务的方式。它们有望提高效率，但也可能影响人类繁荣、社区福祉和环境可持续性。
运输和制造业等领域的最新创新代表了向全自动化系统迈进的早期阶段，由人工智能、机器人和实时数据分析。如果设计时考虑到以人为本的原则，自主系统可以增强人类的能力，处理日常操作，并允许工人专注于更具创造性、战略性和人际交往的活动。
这一趋势的核心是必须确保数字鸿沟的要素不会加剧。虽然资源充足的经济体可以专注于优化和创新，但许多地区，特别是全球南方地区，缺乏基本自主运营所需的连通性、资源和专业知识。在这些领域，需要对基础设施和技能发展进行有针对性的投资，以避免在整个数字经济中进一步边缘化服务不足的社区。
向自主系统的过渡将重塑工作、互动和日常生活。它将取代某些工作，特别是在运输和物流方面，同时在系统设计、维护和人机协作方面创造新的机会。利用这一趋势塑造健康的数字经济将需要有意义的社区参与、关于风险和机遇的透明沟通、积极的劳动力发展计划，以及对负责任的设计和公平获取的关注。
监管框架需要在创新与人类价值观和地球管理之间取得平衡，例如，保护个人隐私权的数据收集和传输的跨境标准，自主决策的明确责任框架，以及确保系统服务于更广泛公共利益的道德准则。
由智能传感器和连接系统组成的物联网每年以近20%的速度增长。数据结构架构允许使用更多类型的数据。这些智能网络可以无缝连接和组织来自不同来源的具有不同格式的数据。隐私保护技术的创新，如同态加密，为安全数据共享开辟了更多可能性。释放数据的潜力将需要让不同的利益相关者在地方、区域和全球司法管辖区的敏捷、基于风险的监管框架下保持一致，以平衡创新与保护不同文化中的个人和社区。
