互聯(lián)網(wǎng)流量井噴，數(shù)據(jù)大爆炸，給人們的直觀感受是耗電量必隨之大幅增加。 而多家機構(gòu)研究表明，數(shù)據(jù)中心的耗電量并不會和數(shù)據(jù)規(guī)模同步增長，效率的提高使能耗占比幾乎保持不變。 斯坦福大學教授喬納森·庫梅提出了著名的庫梅定律（Koomey's Law）： 計算機的能源效率大約每18個月翻一番，即計算設(shè)備的耗電量每18個月就會下降一半。

根據(jù)國際能源署（IEA）數(shù)據(jù)，過去十年（2010-2019年），全球互聯(lián)網(wǎng)流量增長了11.1倍，數(shù)據(jù)中心工作負載增加了6.5倍，而數(shù)據(jù)中心能耗卻僅增長了6%。 盡管數(shù)據(jù)中心為更多的人提供了更多的服務(wù)，但仍保持占全球用電量的1%左右，與2010年持平。 如下圖所示。

近十年全球互聯(lián)網(wǎng)流量、數(shù)據(jù)中心工作量和能源使用量變化

數(shù)據(jù)來源： 國際能源署（ IEA），2020年12月。

美國亦是如此。 根據(jù)勞倫斯伯克利國家實驗室（LBNL）發(fā)布的報告，美國數(shù)據(jù)中心的規(guī)模一直快速增長，而耗電量的增長率卻大幅減緩——2000-2005年增長了90%，2005-2010年增長了24%，2010-2014年僅增長了4%，預(yù)計2014-2020年也僅增長4%。 美國數(shù)據(jù)中心的用電量經(jīng)過十多年的迅速增長后，從2010年開始趨于穩(wěn)定。

數(shù)據(jù)中心耗電量并不和處理的數(shù)據(jù)量同步增長，這很大程度上是由計算實例向節(jié)能型云和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移所驅(qū)動的。 2010年全球傳統(tǒng)小型數(shù)據(jù)中心占計算實例的79%，到2018年云數(shù)據(jù)中心已占計算實例的89%（Eric Masanet等，2020）。 傳統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)中心需要過剩容量來處理流量高峰，其服務(wù)器利用率僅為18%（亞馬遜股東信，2020）； 超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心受益于多租戶使用模式，具有更高的效率，其一臺服務(wù)器平均可以替換傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的3.75臺。 如果將美國小型數(shù)據(jù)中心80%的服務(wù)器遷移至超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，則能耗將減少1/4（LBNL，2016）。

各公司的數(shù)據(jù)也證明了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的效率優(yōu)勢。 根據(jù)谷歌公司發(fā)布的數(shù)據(jù)（2020），其數(shù)據(jù)中心的能源效率是典型企業(yè)數(shù)據(jù)中心的2倍。 與五年前相比，谷歌以相同的電量提供大約7倍的計算能力。 Facebook所擁有的數(shù)據(jù)中心數(shù)量由2015年初的4個增加到2019年底的15個。 而數(shù)據(jù)中心排放量占比持續(xù)下降，由2015年的93.8%下降至2019年的82.5%。 其排放強度已降至0.1，用戶使用Facebook一年所產(chǎn)生的碳排放要比制作一杯黑咖啡更少。 如下圖所示。  

Facebook 溫室氣體排放結(jié)構(gòu)及強度（范圍1和范圍2）

與離散的企業(yè)數(shù)據(jù)中心相比，云數(shù)據(jù)中心可以更有效地管理電源容量、優(yōu)化散熱、利用高能效服務(wù)器并提高服務(wù)器利用率。 隨著數(shù)據(jù)中心行業(yè)的不斷發(fā)展，本地計算和云計算之間的效率差距將繼續(xù)擴大。 根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心在未來四年（2021-2024年）向云計算轉(zhuǎn)型可減少10億噸（甚至更多）的二氧化碳排放。 那些用先進技術(shù)打造的大型云數(shù)據(jù)中心，雖然自身消耗了較多的電能，但通過聚合計算節(jié)省了整個社會的能源消耗。