Microsoft-CEO bestätigt, dass Azure AMD Helios und NVIDIA Vera Rubin nutzen wird

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

Die Erweiterung folgt auf die neuesten Finanzzahlen von Microsoft, als der Umsatz im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2026 90 Milliarden US-Dollar erreichte, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach Cloud- und KI-Diensten.

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

NVIDIA Vera Rubin kombiniert KI-Computing und Netzwerk

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

Das System kombiniert Computing-, Netzwerk-, Konnektivitäts- und Speicher-Hardware auf einer integrierten Plattform. Zu den Komponenten gehören NVLink-6-Switching, Spectrum-6-Netzwerk, ConnectX-9-Konnektivität, BlueField-Technologie und Groq 3-Hardware.

Dieses Design sollte es Microsoft ermöglichen, große KI-Cluster bereitzustellen, ohne jeden Teil der Infrastruktur separat zusammenzustellen.

AMD Helios könnte deutlich mehr kosten

Helios ist AMDs erste vollständige Rack-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-Netzwerk-Hardware, Datenverarbeitungseinheiten, Infinity Fabric-Konnektivität und den Software-Stack ROCm von AMD.

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

Basierend auf diesen Schätzungen könnte Helios rund 40 % mehr kosten als die Plattform von NVIDIA. Der endgültige Wert wird jedoch auch von der Leistung, der Energieeffizienz, dem Software-Support, der Verfügbarkeit und den Arten von KI-Workloads abhängen, die Microsoft ausführen möchte.

Microsoft vermeidet die Abhängigkeit von einem einzigen KI-Anbieter

Die Entscheidung von Microsoft, Hardware von AMD und NVIDIA einzusetzen, spiegelt eine breitere, hardwareunabhängige Strategie wider.

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

Microsoft scheint dieselbe Strategie auch auf KI-Modelle 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 Hardware-Plattformen und KI-Modelle kann Microsoft Azure und Copilot erweitern, ohne vollständig von einem Chiphersteller oder KI-Unternehmen abhängig zu sein.

Via Wccftech