开放计算的“再”进化同样在过去的十年时间里，计算产业也发生了很多变革。第一是边缘算力的崛起。在云计算初期，很多人认为，所有的数据都会传输到云端处理和计算。可很多应用场景，对延时的要求非常严格，如果完全依赖云，势必会让效率降低。最典型的如智能汽车等应用场景，无法做到数据传输到云端处理后再做出判断，而是需要让大量的实时数据，在边缘侧进行预先处理，这要求边缘也具备一定的算力基础。Gartner在2019年的一项报告中有这样一项预测：到2025年，将有30%的数据会运行在边缘。第二是AI计算的崛起。最近几年，人工智能算力的需求持续呈现上升的势头，很多传统行业都出现了明确的人工智能应用场景。这导致人工智能算力的需求高于供给，形成了供给的缺口，这些需求也在快速拉动AI算力的增长。第三是绿色计算的新要求。据了解，2020年国内数据中心的总能耗突破了2千亿千瓦时，如果折算成标准煤的燃烧发电，则消耗了6千万吨煤的燃烧，排放了1.6亿吨的二氧化碳。所以在国家双碳战略的背景下，计算产业也需要以降碳为目标，快速走向绿色计算，这也是 OCP China Day 2021会以“降碳·增效”为主题的主要原因。
而对于开放计算而言，同样在随着时代的变化“再”进化。首先在边缘侧，OCP 和 ODCC 分别设立了 Open Edge 和 OTII 项目组，解决服务器规范和电信规范的融合问题，促进了边缘计算的普及。Open Edge服务器除了在北美和欧洲的电信行业部署外，还有其他行业有所应用，挪威房地产公司MIRIS部署了Open Edge服务器，支撑其在商业园和住宅区交付的智慧城市服务。基于OTII标准的服务器在国内电信运营商使用，预期基于此平台进一步优化上层技术，可将运营支出减少53%，资本支出减少30%。其次，“人工智能带动体系结构黄金时代的到来，众多的 AI 芯片提供了面向不同计算负载的多元算力，同时也带来了多元芯片适配的挑战。开放计算通过社区的共同努力，以开放标准促进多元计算融合，为人工智能创新赋予更多可能。”刘军提到。浪潮参与并制定OAI标准，通过统一的OAI标准赋予产业创新动力，也帮助AI芯片制造商聚焦芯片创新方向，促进AI创新产业化。同时在实际应用中，大型CSP在组建数据中心架构时更希望资源和应用的解耦细化，而金融、电信、制造等中小规模数据中心，由于业务情况和模型训练特点不一样，他们需要紧耦合架构，浪潮面向不同客户需求基于OAI开源平台做定制开发，降低业界准入门槛。最后，在低碳环保方面，作为开放计算最早的硬件技术规范，Open Rack3.0相比2.0在空间、承重、供电、液冷支持等方面做出更多改进，经过十年发展，开源开放技术已经帮助数据中心带来了能效提升，比如开放标准的高密度整机柜，通过集中供电、散热和管理，能够比采用传统服务器能耗降低15%。采用新型液冷技术方案，能节省30%以上电量，为我国的“双碳”目标在数据中心领域提供技术支撑。目前国内的大型互联网数据中心已经使用了开放计算架构，PUE可以达到1.2，系统故障率降低 90%，运维效率提升3倍，总成本降低10%。
