10月20日，云栖大会上，重磅信息接连发布：河源中心明年%使用清洁能源、云计算首次进入5微秒时延时代、推出龙蜥操作系统、阿里云PolarDB数据库技术升级等，助力云计算及人工智能科技发展。
加速数据中心清洁能源使用
阿里巴巴集团副总裁、阿里云基础设施负责人周明表示，阿里云将加速在新型数据中心内清洁能源的使用，位于河源的数据中心最快明年将%使用清洁能源。
周明透露，“技术先进”和“绿色低碳”已成为新型数据中心的关键词，阿里云以低碳选址、清洁能源、液冷技术等融合AI应用，加速绿色节能技术创新及迭代升级，做到“少用电、用好电、用绿电”。
据介绍，阿里云工程师们研发出“将服务器泡在水里”的黑科技，一排排的服务器被浸泡在绝缘冷却液里，产生的热量可直接被冷却液吸收进入外循环冷却，全程用于散热的能耗几乎为零，节能效果超过70%，实现数据中心%无机械制冷。
经过多年“绿色IT”研发，阿里云已将数据中心的综合能耗降低70%以上，为国内首家全部达到国家绿色数据中心标准的云厂商。同时积极采用清洁能源，交易清洁电量与碳减排均居全国互联网行业首位，其中，位于河源的数据中心最快明年将%使用清洁能源，未来将有更多阿里云超级数据中心采用清洁能源。
“绿色是检验数据中心的黄金标准。”周明表示，阿里云将持续加强绿色自研技术创新投入，积极开展清洁能源电力交易，推动数据中心碳减排。
云计算首次进入5微秒时延时代
阿里云宣布推出第四代神龙架构，这是飞天云操作系统新一代虚拟化技术，首次搭载全球唯一的大规模弹性RDMA加速网络，网络延迟整体降低80%以上。神龙4.0带来的计算架构革新，将云计算首次带进5微秒时延时代。
阿里云采用软硬一体化的设计思路，将弹性RMDA的加速能力融入公共云，让RDMA从HPC类应用，走向支持通用类计算场景，为Microservice，Serverless，ServiceMesh等云原生技术大爆发提供技术支撑。
此外，第四代神龙还大幅提升了基础带宽、块存储、IOPS等核心性能。在深度学习场景下，第四代神龙可提升分布式NLP和视觉计算30%的训练性能；在大数据场景下，可提升Spark30%的计算性能；在数据库场景下，MySQL性能最高提升60%、Redis混合读写吞吐量可提升%；NginxSSL建连每秒吞吐性能提升%。作为新一代虚拟化技术的代表，神龙在设计之初就是因云而生的，这次升级一口气在IO加速、芯片级安全、云原生弹性和高速网络四大领域做了非常多的优化，为数据库、AI、大数据等通用场景带来性能的飞跃。
“龙蜥”亮相成立达摩院操作系统实验室
阿里云发布全新操作系统“龙蜥”并宣布开源。同时，阿里达摩院操作系统实验室也宣告成立。
龙蜥操作系统定位于服务器端，支持X86、ARM等多种芯片架构和计算场景。在阿里巴巴内部打磨10年，有效支撑了历年天猫双11，性能和稳定性都经受住了严苛的考验。
同时，龙蜥针对云原生应用开发做了多重优化，为云上典型场景带来40%的综合性能提升，故障率降低50%，兼容CentOS生态，支持一键迁移，并提供全栈国密能力。
据悉，龙蜥操作系统完全开源，通过开源社区和操作系统厂商等形式提供服务。未来，阿里云计划为龙蜥投入20亿专项资金，并联合家生态合作伙伴推动生态建设，提供至少十年技术支持。
云原生进行到底业内首次实现三层池化
阿里云宣布自研云原生关系型数据库PolarDB重磅升级，实现内存池化、多主架构、HTAP实时分析等创新功能，进一步引领云原生数据库技术的持续创新。
阿里云智能数据库事业部总负责人李飞飞表示，PolarDB将云原生进行到底！本次技术升级中，PolarDB实现了三项创新：第一，业内首次实现内存与计算、存储的三层解耦，实现内存池化，使得弹性能力呈数量级提升，同时大幅度降低成本；第二，上线多主架构，进一步提升可用性、并发处理、弹性能力，高效应对像“双11”一样的流量洪峰；第三，成为真正的HTAP数据库系统，可同时处理OLTP和OLAP型混合负载。
PolarDB数据库性能比MySQL高6倍，成本只有传统商用数据库的1/10，年获得中国电子学会“科技进步一等奖”。权威市场调研机构IDC发布的年中国关系型数据库市场研究报告显示，阿里云以超过28%的市场份额，力压传统数据库厂商，排名行业第一。
为更好服务政企市场客户，阿里云同日还正式发布重磅数据库产品DBStack。它跟强大的阿里云公共云数据库平台能力一脉相承，可非常敏捷地部署在客户本地IDC或者IaaS平台上，助力金融、政务、运营商、交通等行业客户替换传统商业数据库，加速上云。
作为全球数据库领导者，为推动数据库产业发展与人才培养，阿里云还正式发布阿里云数据库ACP认证，包含关系型数据库和数据仓库两个方向，通过系统化培训与认证体系，培养更多数据库专业人才。
大数据＋AI能“开箱即用”
阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清发布“阿里灵杰”，集成阿里整体大数据＋AI能力对外开放，让企业及开发者可“开箱即用”，能更专注于应用开发，能普惠化、插件式的业务交付。“阿里灵杰”包含机器学习平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、实时计算Flink版、大数据开发治理平台DataWorks、实时数仓Hologres等产品，可调动规模高达10万台以上计算集群，拥有云边端一体的高性能训练和推理引擎，能提供毫秒级延迟的实时数据分析能力等，是中国最大的大数据＋AI一体化平台。
据透露，基于“阿里灵杰”的分布式训练优化技术，达摩院多模态大模型M6已升级至全球首个突破10万亿参数的AI模型，规模超越此前谷歌发布的1.6万亿SwitchTransformer模型。
此外，贾扬清还首次提出了大数据＋AI一体化平台的“4S”标准，即大模型(Scale)、高效率(Speed)、易用性(Simplicity)、场景化(Scenario)，分别对应平台计算能力，平台部署、开发、运维效率，平台API和SDK标准和易用性，平台场景化适配能力，为人工智能行业发展提供借鉴。