从理论上说，人们都知道数据的生成、传输、存储、传播需要耗费电力，所以数据流量的指数级增长可以作为电力消耗增长的一种代表。
另一方面，人们知道摩尔定律一直是ICT硬件（也是指数级增长）计算/存储容量背后的主要驱动力。戈登。摩尔于35年前预测单个芯片晶体管的数量每两年翻一番，然后由他所在职的英特尔公司修改了这个规则，每18个月翻一番，以便提高时钟频率，最后由Raymond Kurzweil又进行修改，他将CPU芯片的物理属性与更好的软件相结合，并提出了每14个月存储容量翻番的理论。
最近Koomey定律以每千瓦时的计算方式简单地重新表达了摩尔定律，并且显示出将会回归到最早的电子计算机时代的趋势。其结果可以通过考虑在2000年建设的数据中心设施，当时每台机柜的额定功率为1kW，而到了2018年每台机柜的额定功率为4kW，这是任何测量或基准测量的惊人技术成果。当然现在数据中心的PUE的改进已经到了几乎微不足道的地步。
所以，考虑到巨大的数据容量曲线，为什么需要这么多的数据中心，为什么它们在额定功率下增长？只需比较两种增长率，即数据量与容量，这是很容易做到的。
行业专家表示，在过去的16年里，他一直在跟踪欧洲大的互联网交易所之一的月度数据流量统计。直到2017年初的增长率都经历了一个令人着迷的年度周期，每年的前六个月的增长率高，之后是一个相对稳定的平台，但总是围绕着复合增长率为4%的指数月增长率曲线上下波动。
从2001年6月开始，数据输入量为690TB/月，但到2017年12月，已经上升到超过120万TB/月（创下了5.6TB/s的高纪录），相当于复合年增长率的1700倍。在增长曲线中可以看到这个令人着迷的“阶梯”，而2017年1月有着更高的上涨和更陡的走势。图中的虚线为每月4%的增长曲线。
与此同时，来自摩尔定律的ICT硬件的复合年均增长率（图中的红线）为40%-45%，因此需求与容量之间的15%到20%之间的差值可以用来解释数据中心的增长。将大多数增长归功于移动电话/个人数字助理和高接入速度网络的渗透率也并非完全不合理。更高的宽带带动了能源需求。因此，可支配收入高、访问速度快、大量社交网络，HD&UHD/4K视频娱乐促进了市场发展，市场将会经历数据增长速度放缓的过程，相比之下，新兴经济体的年轻人口的比例不断增加，手机覆盖率和设备拥有量迅速增加，这种情况使网络连接跳过铜缆而转向光纤网络连接，直接采用5G技术，目前年增长率将远高于上述建议的15%-20%.
当然，许多企业设施的业务并非以高清图像为主要业务，但其信息通信技术服务的数量正在增加，而随着硬件的更新，其数据中心的功耗每年都在下降。
参照这两条不同的增长曲线，专家一直认为在过去的十年中，摩尔定律的消亡会因为数据海啸而导致光纤网络不堪重负，并带来容量危机。也许从芯片到石墨烯的技术进步可能会让这种情况推迟10年，但硬件将不再按照功率的历史发展。人们还可以做其他的事情，例如提高利用率，而企业应该这样做。
专家认为，过去一年来已经打破了自2001年数据源开始以来一直具有弹性的模式。只需比较2006年与2017年的月度输入流量就可以了解：
到2017年，每月的流量基本上是静态的，每月的流量变化比以往少得多。2017年从1月份的流量为1，174，500TB/月，到12月底达到1200，500TB/月，仅增长6%，而不是像过去几年一样，每隔几个月就创造一个新的增长高峰，出现显著的变化。但这意味着数据中心将继续在新兴经济体中成长，而这些国家的电话普及率还不到100%.
现在，6%的复合年增长率对消费者来说是一件好事，对大多数行业来说都是健康的，但是远低于每年发展的指数增长率。也许摩尔定律和所有的迭代终将开始彻底改变需求？至少在欧洲如此。
欧洲的流量状况可能正在放缓，这是由于手机普及率高，遍及欧洲贫困地区的每个角落。其流量增长可能取决于物联网和边缘计算，但需要将数据内容保留在本地。而ICT硬件和光纤网络的研究将继续进行。
虽然人们致力于获得性能更好的手机，而在南美等地区的人们使用最新的智能手机却仍然在2G网络上工作，这并不罕见。
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