AI硬體大戰升溫！微軟Azure雙管齊下：AMD Helios機櫃成本比Nvidia Vera Rubin高出40%，但效能每美元表現更佳

微軟為何採取AI雙供應商策略

微軟刻意將次世代AI基礎設施分散投資在AMD Helios與Nvidia Vera Rubin之間，目的是降低供應鏈風險，避免被單一廠商鎖定 。這與微軟在Azure與Copilot中採用的模型中立策略如出一轍 。執行長Satya Nadella證實：「我們將成為首批部署基於AMD Helios與Nvidia Vera Rubin的次世代機櫃級AI基礎設施的雲端服務商之一。」這讓微軟在採購談判上擁有更大籌碼，萬一某一家供應商出現供貨限制，也能保有營運彈性 。業界普遍將此策略形容為「在AI基礎設施採購上分散押注」。

價格差距：Helios每座機櫃成本比Vera Rubin高出約40%

AMD與微軟均未公布確切定價，但根據Futurum Group分析師的估算，兩者的價格差距十分清晰：

• AMD Helios：每座機櫃500萬至550萬美元
• Nvidia Vera Rubin NVL72：每座機櫃350萬至400萬美元

這使得Helios在同等級機櫃比較下，成本高出約40% 。溢價反映了Helios更高的記憶體容量、開放式架構，以及AMD整合CPU、GPU與網路的完整產品組合 。

AMD的每美元效能主張：儘管成本更高，但處理量更大

AMD主張，Helios較高的初始成本可透過更優異的效能效率來平衡。根據AMD自家實驗室的數據，Helios相較於Vera Rubin NVL72可提供 ：

• 每美元推理Token數量最多高出30%
• 峰值FP4運算效能高出15%
• HBM4容量高出50%，向外擴展頻寬高出50%

AMD執行長Lisa Su在「Advancing AI 2026」活動上提出這些數據，宣稱Helios「在最大規模模型上效能比競爭對手高出15%以上，HBM容量多出50%，每美元Token數最多高出30%」。

不過，分析師提醒這些都只是量產前的預估數據。Futurum Group指出：「AMD宣稱的15%效能優勢與30%每美元Token優勢，仍是針對尚未出貨的競爭對手所做的供應商數學模型，實際表現將在兩個季度內透過實際部署接受考驗。」

技術規格：深入解析AMD Helios機櫃

AMD Helios是一款專為AI設計、採用液冷散熱的機櫃級系統，也是AMD迄今為止最完整的AI硬體產品 ：

每個運算托盤包含四顆MI455X GPU，搭配一顆EPYC Venice CPU與Pensando網路晶片，透過UALink協定連接，使72顆GPU能像單一運算單元一樣協同運作 。

已確認的AMD Helios早期客戶

AMD已獲得以下已確認的早期Helios客戶 ：

• 微軟（Microsoft） — 在Azure大規模部署Helios，用於前沿模型推理
• Meta — 部署Helios機櫃
• OpenAI — 部署Helios機櫃
• 甲骨文（Oracle） — 部署Helios機櫃
• 塔塔顧問服務（Tata Consultancy Services） — 早期客戶

值得注意的是：Anthropic截至2026年7月尚未在任何主要公告中被點名為Helios的早期客戶 。

這對AI硬體市場格局的意義

微軟決定同時部署AMD Helios與Nvidia Vera Rubin，標誌著AI硬體市場已進入全新階段。超大規模雲端服務商不再依賴單一供應商，而是積極投資多元平台，以確保供貨穩定、提升談判籌碼，並取得差異化的效能特性 。

AMD Helios憑藉其高達31 TB的HBM4記憶體與開放式乙太網路互連架構，特別適合大規模推理工作負載——在這種場景下，記憶體容量與頻寬直接決定了處理量與每Token成本 。Helios預計於2026年下半年開始出貨，真正的考驗將在實際量產基準測試出爐、雙方說法於大規模部署中接受驗證之時 。