Microsoft-sjef bekrefter at Azure vil bruke AMD Helios og NVIDIA Vera Rubin

Microsoft utvider Azures AI-beregningskapasitet med neste generasjons rack-skala-systemer fra både AMD og NVIDIA. Strategien gir selskapet tilgang til mer maskinvare samtidig som det reduserer avhengigheten av én enkelt leverandør.

Utvidelsen følger Microsofts siste kvartalsresultater, der omsetningen for fjerde kvartal i regnskapsåret 2026 nådde 90 milliarder dollar, delvis drevet av økende etterspørsel etter sky- og AI-tjenester.

Azure vil være blant de første skyplattformene som tar i bruk systemer basert på AMD Helios og NVIDIA Vera Rubin.

NVIDIA Vera Rubin kombinerer AI-beregning og nettverk

NVIDIA Vera Rubin er en rack-skala AI-plattform bygget rundt Rubin-GPUer og Vera-CPUer.

Systemet kombinerer beregnings-, nettverks-, tilkoblings- og lagringsmaskinvare i én integrert plattform. Komponentene inkluderer NVLink 6-svitsjing, Spectrum-6-nettverk, ConnectX-9-tilkobling, BlueField-teknologi og Groq 3-maskinvare.

Denne utformingen bør gjøre det mulig for Microsoft å sette opp store AI-klynger uten å måtte sette sammen hver del av infrastrukturen separat.

AMD Helios kan koste betydelig mer

Helios er AMDs første komplette rack-plattform utviklet for krevende AI-arbeidsbelastninger. Den kombinerer AMD Instinct MI455X-GPUer med sjette generasjons EPYC-prosessorer.

Systemet inkluderer også Pensando-nettverksmaskinvare, dataprosesseringsenheter, Infinity Fabric-tilkobling og AMDs programvarestakk ROCm.

Futurum anslår at ett AMD Helios-rack kan koste mellom 5 og 5,5 millioner dollar. Til sammenligning kan et andregenerasjons NVIDIA Rubin-rack koste mellom 3,5 og 4 millioner dollar.

Basert på disse estimatene kan Helios koste omtrent 40 % mer enn NVIDIAs plattform. Den endelige verdien vil imidlertid også avhenge av ytelse, energieffektivitet, programvarestøtte, tilgjengelighet og hvilke typer AI-arbeidsbelastninger Microsoft planlegger å kjøre.

Microsoft unngår avhengighet av én enkelt AI-leverandør

Microsofts beslutning om å ta i bruk maskinvare fra både AMD og NVIDIA gjenspeiler en bredere maskinvareagnostisk strategi.

I stedet for å binde Azure helt til én brikkeleverandør, kan Microsoft velge systemer basert på ytelse, kostnad, forsyningssituasjon og kundekrav. Denne tilnærmingen kan også styrke selskapets forhandlingsposisjon ettersom etterspørselen etter AI-akseleratorer fortsetter å vokse.

Microsoft ser ut til å bruke samme strategi for AI-modeller. Tidligere rapporter antydet at selskapet kunne vurdere DeepSeek V4 eller en lignende modell for Copilot Cowork for å støtte komplekse agentbaserte oppgaver til lavere kostnad.

Ved å kombinere ulike maskinvareplattformer og AI-modeller kan Microsoft utvide Azure og Copilot uten å være fullstendig avhengig av én brikkeprodusent eller ett AI-selskap.

Via Wccftech