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. Durch diese Strategie erhält das Unternehmen Zugang zu mehr Hardware und verringert gleichzeitig seine Abhängigkeit von einem einzelnen Lieferanten.

Die Expansion folgt auf die jüngsten Finanzergebnisse von Microsoft, da der Umsatz im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2026 90 Milliarden US-Dollar erreichte, teilweise angetrieben 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 einsetzen.

NVIDIA Vera Rubin kombiniert KI-Computing und Netzwerktechnologie

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

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

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

AMD Helios könnte deutlich teurer sein

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

Das System umfasst außerdem Pensando-Netzwerkhardware, Data Processing Units (DPUs), Infinity-Fabric-Konnektivität und den ROCm-Software-Stack von AMD.

Futurum schätzt, dass ein AMD-Helios-Rack zwischen 5 und 5,5 Millionen US-Dollar kosten könnte. Im Vergleich dazu könnte ein Rack der zweiten Generation von NVIDIA Rubin 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 der von Microsoft geplanten KI-Workloads abhängen.

Microsoft vermeidet die Abhängigkeit von einem einzigen KI-Anbieter

Die Entscheidung von Microsoft, Hardware von AMD und NVIDIA einzusetzen, spiegelt eine umfassendere hardwareagnostische Strategie wider.

Anstatt Azure vollständig auf einen Chiphersteller festzulegen, kann Microsoft Systeme je nach Leistung, Kosten, Verfügbarkeit und Kundenanforderungen auswählen. Dieser Ansatz könnte auch die Verhandlungsposition des Unternehmens 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 kostengünstiger zu unterstützen.

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

Via Wccftech