微软 AI 基础设施双轨策略：Azure 同时部署 AMD Helios 与 NVIDIA Vera Rubin

微软为何执行双供应商 AI 策略

微软有意将其下一代 AI 基础设施在 AMD Helios 与 NVIDIA Vera Rubin 之间进行拆分，目的是降低供应链风险并避免对单一供应商的依赖 。这与其在 Azure 和 Copilot 中采取的模型无关策略一脉相承 。CEO 萨提亚·纳德拉确认：“我们将成为首批基于 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 部署下一代机架级 AI 基础设施的云服务商之一。”这使微软在谈判中拥有更多筹码，并且当某一供应商出现产能限制时仍能保持运营灵活性 。业内普遍将这一策略形容为在 AI 基础设施采购上“对冲押注” 。

价格差距：Helios 比 Vera Rubin 贵约 40%

AMD 和微软均未公开具体定价，但 Futurum Group 的分析师给出了清晰的对比：

• AMD Helios：每机架 500 万至 550 万美元
• NVIDIA Vera Rubin NVL72：每机架 350 万至 400 万美元

按机架对机架计算，Helios 大约贵出 40% 。这一溢价反映了 Helios 更高的内存容量、开放的架构以及 AMD 集成的 CPU-GPU-网络全栈方案 。

AMD 的性价比主张：高成本但更高吞吐量

AMD 认为，Helios 较高的初始成本可以通过卓越的性能效率来弥补。根据 AMD 自家的实验室数据，Helios 相比 Vera Rubin NVL72 可实现 ：

• 每美元推理 Token 数最多高出 30%
• 峰值 FP4 算力高出 15%
• HBM4 容量高出 50%，扩展带宽高出 50%

AMD CEO 苏姿丰在 Advancing AI 2026 大会上公布了这些数据，称 Helios 在最大规模模型上性能领先 15% 或更多，HBM 容量多出 50%，每美元 Token 数最多高出 30% 。

然而，分析师提醒这些均为量产前预估。Futurum Group 指出：“AMD 声称的 15% 性能优势和 30% 每美元 Token 优势，目前仍是针对尚未发货的竞争对手所做的厂商推算，未来两个季度内将在实际生产中接受检验” 。

技术规格：AMD Helios 机架内部解析

AMD Helios 是一款专为 AI 设计、采用液冷散热的机架级系统，也是 AMD 迄今为止最全面的 AI 硬件产品 ：

每个计算托盘包含四块 MI455X GPU，搭配一颗 EPYC Venice CPU 和 Pensando 网络芯片，通过 UALink 协议连接，使 72 块 GPU 作为一个统一计算单元运行 。

行业早期对 AMD Helios 的承诺

AMD 已获得以下已确认的早期 Helios 客户 ：

• 微软 —— 在 Azure 上大规模部署 Helios，用于前沿模型推理
• Meta —— 部署 Helios 机架
• OpenAI —— 部署 Helios 机架
• Oracle —— 部署 Helios 机架
• 塔塔咨询服务（TCS） —— 早期客户

值得注意的是，Anthropic 截至 2026 年 7 月尚未在任何重大公告中被公开列为 Helios 早期客户 。

对 AI 硬件格局意味着什么

微软同时部署 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 的决定，标志着 AI 硬件市场进入新阶段。超大规模云服务商不再依赖单一供应商，而是投资于平台多样化，以确保供应、增强议价能力并获得差异化的性能特性 。

AMD Helios 凭借其庞大的 31 TB HBM4 内存和基于以太网的开放互联架构，特别适合大规模推理工作负载——在这些场景中，内存容量和带宽直接驱动吞吐量和每 Token 成本 。Helios 预计于 2026 年下半年开始出货，真正的考验将来自量产后的基准测试结果，届时各家厂商的竞争主张将在规模化环境中得到验证 。