Microsoft-CEO bestätigt: Azure wird AMD Helios und NVIDIA Vera Rubin einsetzen

Microsoft erweitert die KI-Rechenkapazität von Azure mit Rack-Scale-Systemen der nächsten Generation von AMD und NVIDIA. Die Strategie verschafft dem Unternehmen Zugang zu mehr Hardware und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter.

Die Erweiterung folgt auf die jüngsten Finanzergebnisse von Microsoft, da die Einnahmen im FY26 Q4 90 Milliarden Dollar erreichten, teilweise getrieben durch die steigende Nachfrage nach Cloud- und KI-Diensten.

Azure wird zu den ersten Cloud-Plattformen gehören, die Systeme auf Basis von AMD Helios und NVIDIA Vera Rubin bereitstellen.

NVIDIA Vera Rubin kombiniert KI-Computing und Netzwerk

NVIDIA Vera Rubin ist eine Rack-Scale-KI-Plattform, die auf Rubin-GPUs und Vera-CPUs aufbaut.

Das System kombiniert Rechen-, Netzwerk-, Konnektivitäts- und Speicherhardware in einer integrierten Plattform. Zu seinen Komponenten gehören NVLink 6 Switching, Spectrum-6-Netzwerkhardware, ConnectX-9-Konnektivität, BlueField-Technologie und Groq 3-Hardware.

Dieses Design soll es Microsoft ermöglichen, große KI-Cluster bereitzustellen, ohne jeden Teil der Infrastruktur separat zusammenbauen zu müssen.

AMD Helios könnte deutlich mehr kosten

Helios ist AMDs erste vollständige Rack-Level-Plattform, die für anspruchsvolle KI-Workloads entwickelt wurde. Sie kombiniert AMD Instinct MI455X GPUs mit EPYC-Prozessoren der sechsten Generation.

Das System umfasst außerdem Pensando-Netzwerkhardware, Datenverarbeitungseinheiten, Infinity-Fabric-Konnektivität und den ROCm-Software-Stack von AMD.

Futurum schätzt, dass ein AMD Helios Rack zwischen 5 und 5,5 Millionen Dollar kosten könnte. Ein NVIDIA Rubin Rack der zweiten Generation könnte zum Vergleich zwischen 3,5 und 4 Millionen Dollar kosten.

Basierend auf diesen Schätzungen könnte Helios etwa 40 % mehr kosten als die Plattform von NVIDIA. Der endgültige Wert hängt jedoch auch von Leistung, Energieeffizienz, Softwareunterstützung, Verfügbarkeit und den Arten von KI-Workloads ab, die Microsoft ausführen möchte.

Microsoft vermeidet die Abhängigkeit von einem einzigen KI-Anbieter

Die Entscheidung von Microsoft, Hardware sowohl von AMD als auch von NVIDIA einzusetzen, spiegelt eine breitere hardwareagnostische Strategie wider.

Anstatt Azure vollständig an einen Chiphersteller zu binden, kann Microsoft Systeme basierend auf Leistung, Kosten, Verfügbarkeit und Kundenanforderungen auswählen. Dieser Ansatz könnte auch die Verhandlungsposition von Microsoft stärken, da die Nachfrage nach KI-Beschleunigern weiter steigt.

Microsoft scheint dieselbe Strategie auch bei KI-Modellen anzuwenden. Frühere Berichte deuteten darauf hin, dass das Unternehmen DeepSeek V4 oder ein ähnliches Modell für Copilot Cowork in Betracht ziehen könnte, um komplexe agentenbasierte Aufgaben zu geringeren Kosten zu unterstützen.

Durch die Kombination verschiedener Hardwareplattformen und KI-Modelle kann Microsoft Azure und Copilot erweitern, ohne vollständig von einem Chiphersteller oder KI-Unternehmen abhängig zu sein.

Via Wccftech