互聯網流量井噴，數據大爆炸，給人們的直觀感受是耗電量必隨之大幅增加。 而多家機構研究表明，數據中心的耗電量并不會和數據規模同步增長，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，即計算設備的耗電量每18個月就會下降一半。

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

近十年全球互聯網流量、數據中心工作量和能源使用量變化

數據來源： 國際能源署（ IEA），2020年12月。

美國亦是如此。 根據勞倫斯伯克利國家實驗室（LBNL）發布的報告，美國數據中心的規模一直快速增長，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%，預計2014-2020年也僅增長4%。 美國數據中心的用電量經過十多年的迅速增長后，從2010年開始趨于穩定。

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

各公司的數據也證明了超大規模數據中心的效率優勢。 根據谷歌公司發布的數據（2020），其數據中心的能源效率是典型企業數據中心的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所擁有的數據中心數量由2015年初的4個增加到2019年底的15個。 而數據中心排放量占比持續下降，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 溫室氣體排放結構及強度（范圍1和范圍2）

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