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Microsoft integriert AMD Helios in Azure und erweitert damit die Hardwarebasis für KI-Inferenz, HPC und Cloud-Workloads.

Microsoft erweitert seine KI-Infrastruktur in Azure um AMDs Helios-Plattform. Die neuen Systeme sollen vor allem große KI-Modelle und produktive Inferenz-Workloads beschleunigen. Für AMD ist die Entscheidung ein wichtiger Referenzerfolg im Wettbewerb mit Nvidia. Für Unternehmenskunden könnte sie langfristig mehr Auswahl bei KI-Hardware schaffen – konkrete Preise und Verfügbarkeit bleiben allerdings offen.
Im Zentrum der erweiterten Partnerschaft steht die geplante Azure-VM-Serie ND MI455X v7. Sie basiert auf AMDs Helios-Rackscale-Architektur und soll für rechenintensive Inferenzaufgaben eingesetzt werden. Dazu zählen das Ausführen großer sogenannter Frontier-Modelle, Azure-eigene KI-Dienste sowie Anwendungen von Cloudkunden.
Helios führt mehrere bislang häufig getrennt betrachtete Komponenten in einem Rackdesign zusammen: Instinct-MI455X-Beschleuniger, EPYC-Prozessoren der kommenden „Venice“-Generation, Pensando-Netzwerktechnik und AMDs ROCm-Software-Stack. Ein vollständiges Referenzsystem umfasst nach Angaben von AMD 72 GPUs. Die Architektur basiert auf dem Open-Rack-Wide-Standard des Open Compute Project und soll von OEM- und ODM-Partnern in eigene Systeme überführt werden.
AMD will in der zweiten Jahreshälfte 2026 mit der Auslieferung beginnen. Wann die entsprechenden Instanzen allgemein in Azure buchbar sein werden, in welchen Regionen sie verfügbar sind und wie Microsoft sie bepreist, wurde bislang nicht mitgeteilt.
Die Kooperation geht über die Helios-Racks hinaus. Microsoft plant zwei weitere Azure-VM-Familien mit AMDs sechster EPYC-Generation.
HDv2 ist unter anderem für Datenaufbereitung, Suche, Reinforcement Learning und die Koordination agentischer Anwendungen vorgesehen. HXv2 richtet sich an anspruchsvolle technische Workloads wie Halbleiterdesign, wissenschaftliche Simulationen und Engineering-Anwendungen. Zusätzlich wollen beide Unternehmen AMDs Pensando-DPUs enger mit Azure Boost verzahnen, um Netzwerk- und Verbindungsaufgaben innerhalb der Cloudinfrastruktur effizienter abzuwickeln.
Damit verfolgt Microsoft einen zunehmend workload-spezifischen Ansatz: Statt sämtliche KI-, Daten- und HPC-Aufgaben auf einer einheitlichen Hardwareplattform auszuführen, sollen Kunden für unterschiedliche Anforderungen stärker spezialisierte Instanzen erhalten.
Die Ankündigung ist ein wichtiger Erfolg für AMD, sollte aber nicht als grundlegender Anbieterwechsel bei Microsoft interpretiert werden. Azure wird auch weiterhin Nvidia-Systeme einsetzen. Microsoft gehört unter anderem zu den angekündigten Abnehmern der Vera-Rubin-NVL72-Plattform, Nvidias aktueller Rackscale-Generation.
Die Strategie besteht somit weniger darin, Nvidia zu ersetzen, als die Abhängigkeit von einer einzelnen Hardware- und Softwareplattform zu reduzieren. Neben Nvidia und AMD entwickelt Microsoft zudem eigene Prozessoren für ausgewählte Cloud- und KI-Aufgaben.
Für AMD ist insbesondere relevant, dass Helios nicht nur als technische Referenzarchitektur präsentiert wird, sondern bei einem der weltweit größten Cloudanbieter in produktionsnahen Umgebungen eingesetzt werden soll. Das kann OEMs, Softwareanbietern und weiteren Cloudplattformen die Entscheidung für AMD-basierte KI-Systeme erleichtern.
Für Unternehmenskunden könnte ein breiteres Hardwareangebot in Azure mittelfristig mehrere Vorteile bringen. Zusätzliche Instanztypen erhöhen den Spielraum, KI-Workloads nach Leistung, Speicherkapazität, Verfügbarkeit und Kosten auszuwählen. Auch der auf offenen Hardwarestandards und ROCm basierende Ansatz von AMD könnte Alternativen zu stärker proprietär integrierten Plattformen fördern.
Wie groß diese Vorteile tatsächlich ausfallen, lässt sich derzeit jedoch noch nicht bewerten. Microsoft und AMD haben weder Preise noch unabhängige Leistungsvergleiche oder konkrete Verfügbarkeitsdaten veröffentlicht. Entscheidend wird daher sein, wie gut bestehende Modelle und Anwendungen auf ROCm und den neuen Azure-Instanzen laufen und welche Gesamtbetriebskosten sich im realen Einsatz ergeben.
Microsoft verschafft AMDs Helios-Plattform einen prominenten Einsatzort und verbreitert gleichzeitig die technische Basis seiner Azure-Infrastruktur. Die Ankündigung erhöht den Wettbewerbsdruck im Markt für KI-Beschleuniger, beendet Microsofts Abhängigkeit von Nvidia aber nicht. Für IT-Entscheider entsteht vor allem eine zusätzliche Option, deren wirtschaftlicher und operativer Nutzen sich erst nach der tatsächlichen Bereitstellung bewerten lässt.
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