华为白皮书：全球数智化指数（GDII）2025

《全球数智化指数（GDII）2025》由华为联合 IDC 等机构发布，基于古典经济学 “生产三要素” 理论拓展出数据、ICT 人才、数智化生产工具三大新生产要素，构建涵盖数据生成、数据传输、数据处理与存储、数据应用、数字能源、政策、人才与生态七大支柱的评估体系，覆盖全球 90 个国家（占全球 94% GDP、83% 人口）；报告指出全球正迈入人工智能驱动的数智经济时代，预计 2030 年人工智能对全球经济贡献将突破22.3 万亿美元（占全球 GDP3.7%），2025 年数智经济规模将达26.7 万亿美元（占全球 GDP25%），且数智化转型每投入 1 美元可带来9.55 美元数字化产出，同时分析了不同收入国家数智化发展差异，高收入国家（如新加坡、美国）表现领先但需优化存储与算力，中高收入国家（如中国）需补齐基础设施短板，中低收入国家（如越南）面临系统性阻碍，并针对电力、金融、轨道交通、物流四大行业给出数智化转型路径与行动建议。

一、报告基础信息与理论框架

发布背景与目的

由华为联合 IDC、GSMA Intelligence等机构发布，前身为 “全球联接指数（GCI）” 和 “全球数字化指数（GDI）”，升级后聚焦人工智能驱动的数智经济，旨在为政策制定者、投资者、企业提供数智化发展量化参考，助力制定精准策略。

全球超 70 个国家推出人工智能相关战略，AI 已从 “可选项” 变为国家竞争力 “必答题”。

理论根基与核心要素

基于古典经济学家让 - 巴蒂斯特・萨伊的 “生产三要素”（土地、劳动、资本），拓展出数智时代三大新生产要素：

数据：核心生产要素，流通与利用效率关乎国家竞争力；

ICT 人才：数智经济创新的根本动力，涵盖战略、开发、管理等领域；

数智化生产工具：以网络、计算、存储、AI、能源为核心，推动数据转化为知识。

评估体系与覆盖范围

七大评估支柱：数据生成、数据传输、数据处理与存储、数据应用、数字能源、政策、人才与生态，各支柱权重通过因子分析确定（数据传输 25%、数据生成 20%、数据处理与存储 15%，其余四项各 10%）。

覆盖全球90 个国家，占全球 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，指标评分采用 10 分制（1 分最低，10 分最高，超 10 分代表达成 2030 年目标值）。

二、数智经济核心数据与趋势

经济贡献规模

人工智能：IDC 预测，2025-2030 年累计为全球经济贡献22.3 万亿美元，2030 年占全球 GDP 的3.7% 。

数智经济：2025 年规模将达26.7 万亿美元，占全球 GDP 的25% 。

投资回报：数智化转型（含 AI 领域）每投入 1 美元，预计带来9.55 美元的数字化产出，回报率显著高于 2024 年的 8.3 美元。

AI 发展阶段划分

实验期（2023-2024 年）：组织开展碎片化 AI 实验，缺乏统一愿景，聚焦短期问题；

应用期（2025-2026 年）：战略对标，整合 AI 平台、治理框架，从试点转向规模化集成；

加速期（2027 年及以后）：AI 成为企业核心竞争力，实现端到端集成，驱动业务发展。

关键技术趋势

5G 与 5G-A：2024 年底 5G 连接数突破 20 亿，覆盖全球一半人口；5G-A 集成 AI、卫星通信，79% 运营商计划未来两年部署，2029 年覆盖率将达 93%，支撑分布式 AI 训练、实时分析等场景。

数据存储：全球数据生成量增速（2024-2029 年 CAGR 约 24.9%）远超存储规模增速（CAGR 约 13.6%），2030 年超 94% 生成数据将面临废弃或丢失风险，全闪存存储、绿色数据中心成为关键需求。

三、国家数智化发展表现（按收入水平划分）

（1）高收入国家（42 个） 整体特征：平均政策得分 73.5 分、数据应用 65.8 分、人才与生态 65.2 分，数据处理与存储仅 37.3 分；需加强网络、计算、存储、绿色能源协同，提升存储与算力效率。

（2）中高收入国家（24 个） 整体特征：平均政策得分 46.3 分、数据应用 47.6 分，数据处理与存储仅 21.5 分；需缩小联接差距，加大云计算、AI 基础设施及可再生能源投资。

（3）中低收入国家（24 个） 整体特征：平均政策得分 39.8 分、数字能源 36.4 分，数据传输仅 24.4 分、存储 13.1 分；需优先推进普遍联接、吸引数字投资、加强 STEM 教育。

影响国家数智化发展的核心机制与结构性挑战

双轮驱动战略：成功的数智化需要“政策”（前轮）与“投资/应用”（后轮）协同推进。许多新兴国家存在“政策改善但投资滞后”的问题。

数据双螺旋结构：数据生成与数据应用相互促进，形成“双螺旋”。经济发展水平越高，两者差距越小，协同效应越强。

高收入国家：两者高度协同。

中高收入国家：两极分化严重，部分国家“应用”超前于“生成”。

中低收入国家：两者均低，受系统性制约。

基础设施先行：数据传输（数字高速公路）比算力更能驱动数据应用。没有强大的传输网络，算力将成为“数字孤岛”。数据传输对数据应用的影响更大，其贡献系数为 +0.6，而算力的贡献系数为 +0.5。正如现代经济离不开高速公路和物流网络，人工智能生态的繁荣发展离不开强大的数字高速公路。数字高速公路是实现计算节点、数据中心、企业和用户之间高速、低时延互联的关键基础设施。如果没有数字高速公路，再强大的单点算力也将难以充分发挥价值，无法支持分布式人工智能训练、云服务以及边缘与核心网络集成所需的高速数据传输需求。这一问题变得日益严峻，因为人工智能的发展亟需 ： 存储与计算集群之间的大规模数据传输、 边缘和云和数据中心生态之间的实时响应、 跨境跨行业互联，支持大规模训练和推理任务。因此，政策制定者应优先考虑投资数据传输基础设施，然后再扩展算力资源。具体措施包括 ：» 加速部署高速光纤和海底电缆» 打造高度互联的数据中心枢纽» 部署低时延的边缘与核心互联的网络» 支持标准和互操作性，实现无缝跨境数据交换。

研究结果表明，中高收入国家的情况与高收入国家截然相反。在中高收入国家，数据传输已成为数据应用的主要驱动力，而算力与数据应用呈现负相关关系。这凸显了一种结构性失衡 ：虽然中高收入国家正在建设数据中心集群，但由于缺乏数字高速公路，大量建成的算力资源处于闲置状态。因此，中高收入国家应优先投资建设国内骨干网、区域互联网络及海底电缆。只有当数字高速公路建成后，算力投资才能真正实现其预期价值。

移动联接是引擎：5G及5G-A是数智化转型的基石，支持工业自动化、实时AI等应用。GSMA数据显示，5G部署与AI部署高度相关。

存储至关重要：全球数据生成量增速远超存储规模增速，导致94%的数据面临丢失风险。先进存储（如全闪存）对释放数据应用潜能尤为关键。

算力与存力协同：AI发展是系统工程，算力与先进存储必须协同发展，缺一不可。

算电协同：数据中心能耗巨大，必须将可再生能源电力投资与算力规模增长相匹配，以实现可持续发展。案例：摩洛哥（可再生能源出口国）。

人才循环：ICT人才、ICT专利、ICT初创企业三者形成正向循环。开源社区参与度与初创企业数量呈正相关。

四、重点行业数智化转型路径

1. 电力行业 转型三阶段：传统电网（集中数据管理、实时信息共享）→智能电网（预测性维护、高效能源调度）→新型电力系统（源网荷储集成、多能源协调）。 关键发现： 数字化投资（尤其 AI）可使客户满意度翻倍，新型电力系统阶段 AI 应用渗透率达 15%（传统电网仅 3%）； fgOTN 与 IPv6 覆盖可使电网接纳新能源容量提升一倍，新型电力系统阶段该覆盖率高的国家新能源接入能力达 8.75 分（传统电网 4.83 分）； 中国国家电网 2016-2020 年投 1.6% 资本于数智技术，实现电网智能化，接入 13.6 万个配电台区。

1. 金融行业 转型三阶段：在线金融（线上业务办理、移动银行）→数字金融（实时风控、智能客服）→自主金融（AI 驱动决策、智能生态合作）。 关键发现： 自主金融阶段需 AI 应用渗透率超 20%、数据备份副本超 5 份（在线金融仅 3 份）； 业务上云率 86% 的自主金融国家，智能风控覆盖率达 74%（在线金融仅 41%）； 自主金融国家数字化投资占比超平均水平 1%，重点投向云、AI、备份领域。

1. 轨道交通行业 转型三阶段：新兴数字化（局部系统上线、手动数据录入）→数字化集成（全链数据渗透、统一平台调度）→面向未来智能化（AI 优化协同、深度自动化）。 关键发现： 轨道沿线 LTE/5G 覆盖率 85% 以上的国家，事故响应时间缩短 30%，物流成本占 GDP 比重降低； 业务云化率每提升 10%，行业生产效率提高 0.2%-0.3%，GDP 增长 0.4%-0.6%； 中国某地铁集团部署 5G 专用网络，IT 资产利用率提升 50%，车站机房成本降低 50%。

1. 物流行业

转型三阶段：新兴数字化运输（部署 WMS/TMS、分散运营）→数字化集成运输（全链可视化、智能辅助决策）→面向未来智能化运输（AI 协调、绿色低碳）。

关键发现：

数字化平台投资每增 1%，物流成本降低 0.5%，中国物流成本占 GDP 比重从 2010 年 18% 降至 2022 年 14.6%；

4PL 平台采用率 75% 以上的国家，中小企业出口成本降低 10%-15%，新加坡通过 digitalPORT@SG 系统提升港口效率；

大数据 / 数据仓库覆盖率 85% 以上的国家，供应链恢复时间缩短，美国通过货运分析框架优化多式联运。

五、行动建议（按国家类别）

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