互联网流量井喷，数据大爆炸，给人们的直观感受是耗电量必随之大幅增加。 而多家机构研究表明，数据中心的耗电量并不会和数据规模同步增长，效率的提高使能耗占比几乎保持不变。 斯坦福大学教授乔纳森·库梅提出了著名的库梅定律（Koomey's Law）： 计算机的能源效率大约每18个月翻一番，即计算设备的耗电量每18个月就会下降一半。

根据国际能源署（IEA）数据，过去十年（2010-2019年），全球互联网流量增长了11.1倍，数据中心工作负载增加了6.5倍，而数据中心能耗却仅增长了6%。 尽管数据中心为更多的人提供了更多的服务，但仍保持占全球用电量的1%左右，与2010年持平。 如下图所示。

近十年全球互联网流量、数据中心工作量和能源使用量变化

数据来源： 国际能源署（ IEA），2020年12月。

美国亦是如此。 根据劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）发布的报告，美国数据中心的规模一直快速增长，而耗电量的增长率却大幅减缓——2000-2005年增长了90%，2005-2010年增长了24%，2010-2014年仅增长了4%，预计2014-2020年也仅增长4%。 美国数据中心的用电量经过十多年的迅速增长后，从2010年开始趋于稳定。

数据中心耗电量并不和处理的数据量同步增长，这很大程度上是由计算实例向节能型云和超大规模数据中心转移所驱动的。 2010年全球传统小型数据中心占计算实例的79%，到2018年云数据中心已占计算实例的89%（Eric Masanet等，2020）。 传统内部数据中心需要过剩容量来处理流量高峰，其服务器利用率仅为18%（亚马逊股东信，2020）； 超大规模数据中心受益于多租户使用模式，具有更高的效率，其一台服务器平均可以替换传统数据中心的3.75台。 如果将美国小型数据中心80%的服务器迁移至超大规模数据中心，则能耗将减少1/4（LBNL，2016）。

各公司的数据也证明了超大规模数据中心的效率优势。 根据谷歌公司发布的数据（2020），其数据中心的能源效率是典型企业数据中心的2倍。 与五年前相比，谷歌以相同的电量提供大约7倍的计算能力。 Facebook所拥有的数据中心数量由2015年初的4个增加到2019年底的15个。 而数据中心排放量占比持续下降，由2015年的93.8%下降至2019年的82.5%。 其排放强度已降至0.1，用户使用Facebook一年所产生的碳排放要比制作一杯黑咖啡更少。 如下图所示。  

Facebook 温室气体排放结构及强度（范围1和范围2）

与离散的企业数据中心相比，云数据中心可以更有效地管理电源容量、优化散热、利用高能效服务器并提高服务器利用率。 随着数据中心行业的不断发展，本地计算和云计算之间的效率差距将继续扩大。 根据IDC数据，数据中心在未来四年（2021-2024年）向云计算转型可减少10亿吨（甚至更多）的二氧化碳排放。 那些用先进技术打造的大型云数据中心，虽然自身消耗了较多的电能，但通过聚合计算节省了整个社会的能源消耗。