Microsofts VD bekräftar att Azure kommer att använda AMD Helios och NVIDIA Vera Rubin

Microsoft utökar Azures AI-beräkningskapacitet med nästa generations rack-skala-system från både AMD och NVIDIA. Strategin ger företaget tillgång till mer hårdvara samtidigt som beroendet av en enskild leverantör minskar.

Expansionen följer på Microsofts senaste finansiella resultat, där intäkterna under FY26 Q4 nådde 90 miljarder dollar, delvis drivet av ökad efterfrågan på moln- och AI-tjänster.

Azure kommer att vara bland de första molnplattformarna att distribuera system baserade på AMD Helios och NVIDIA Vera Rubin.

NVIDIA Vera Rubin kombinerar AI-beräkning och nätverk

NVIDIA Vera Rubin är en rack-skala AI-plattform byggd kring Rubin-GPU:er och Vera-CPU:er.

Systemet kombinerar beräknings-, nätverks-, anslutnings- och lagringshårdvara i en integrerad plattform. Dess komponenter inkluderar NVLink 6-switching, Spectrum-6-nätverk, ConnectX-9-anslutning, BlueField-teknik och Groq 3-hårdvara.

Denna design bör göra det möjligt för Microsoft att distribuera stora AI-kluster utan att behöva sätta ihop varje del av infrastrukturen separat.

AMD Helios kan kosta betydligt mer

Helios är AMD:s första kompletta rack-nivå-plattform utformad för krävande AI-arbetsbelastningar. Den kombinerar AMD Instinct MI455X GPU:er med sjätte generationens EPYC-processorer.

Systemet inkluderar också Pensando-nätverkshårdvara, databehandlingsenheter, Infinity Fabric-anslutning och AMD:s ROCm-programvarustack.

Futurum uppskattar att ett AMD Helios-rack kan kosta mellan 5 och 5,5 miljoner dollar. Som jämförelse kan ett andra generationens NVIDIA Rubin-rack kosta mellan 3,5 och 4 miljoner dollar.

Baserat på dessa uppskattningar kan Helios kosta ungefär 40 % mer än NVIDIAs plattform. Det slutliga värdet kommer dock också att bero på prestanda, energieffektivitet, programvarustöd, tillgänglighet och de typer av AI-arbetsbelastningar Microsoft planerar att köra.

Microsoft undviker att förlita sig på en enda AI-leverantör

Microsofts beslut att distribuera hårdvara från både AMD och NVIDIA speglar en bredare hårdvaruagnostisk strategi.

Istället för att helt binda Azure till en enda chipleverantör kan Microsoft välja system baserat på prestanda, kostnad, tillgång och kundbehov. Denna strategi kan också stärka dess förhandlingsposition i takt med att efterfrågan på AI-acceleratorer fortsätter att växa.

Microsoft verkar tillämpa samma strategi för AI-modeller. Tidigare rapporter antydde att företaget kunde överväga DeepSeek V4 eller en liknande modell för Copilot Cowork för att stödja komplexa agentbaserade uppgifter till en lägre kostnad.

Genom att kombinera olika hårdvaruplattformar och AI-modeller kan Microsoft expandera Azure och Copilot utan att vara helt beroende av en enda chiptillverkare eller AI-företag.

Via Wccftech