Microsoft и AMD расширяют Azure: три новые виртуальные машины для разных задач ИИ

Что произошло: Microsoft и AMD укрепляют партнёрство в облаке

21 июля 2026 года Microsoft объявила о расширении партнёрства с AMD. В облачную платформу Azure добавляются две ключевые технологии: платформа Helios для задач искусственного интеллекта и процессоры EPYC 6-го поколения. На их основе запускаются три новых типа виртуальных машин (ВМ).

Это ответ на растущий спрос со стороны бизнеса. Компаниям нужна инфраструктура, которая одинаково хорошо справляется с подготовкой данных, сложными инженерными расчётами и запуском готовых ИИ-моделей. Новые ВМ закрывают каждую из этих потребностей, давая клиентам Azure больше гибкости и выбора.

Раньше компании часто были привязаны к одному типу оборудования. Теперь можно подобрать специализированную машину под конкретный этап работы с ИИ. Это снижает затраты и ускоряет процессы. AMD становится серьёзной альтернативой на рынке облачных ИИ-ускорителей.

Три новые виртуальные машины: какая для чего нужна

Три новые ВМ - это инструменты для разных этапов работы с ИИ. Представьте конвейер: сначала данные собирают и очищают, затем проводят сложные вычисления, и наконец запускают модель для конечных пользователей. Каждая машина оптимизирована под свой этап.

HDv2: обработка данных и координация AI-агентов

HDv2 создана для работы с большими массивами данных и управления AI-агентами. Это машина для этапа, который часто недооценивают, хотя он съедает до 80% времени в любом ИИ-проекте.

Типичный сценарий: компания собирает сырые данные из десятков источников - логи сервера, транзакции, отзывы клиентов. Эти данные нужно очистить от дубликатов, исправить ошибки, привести к единому формату. HDv2 ускоряет такую подготовку датасетов для обучения моделей.

Второй сценарий - координация AI-агентов. Представьте систему, где несколько программ-агентов работают вместе: один ищет информацию, второй её анализирует, третий формирует отчёт. HDv2 управляет этим оркестром, снижая время на рутинные операции. Компания, которая внедряет автоматизацию рабочих процессов с помощью агентов, получает готовую инфраструктуру без необходимости собирать её с нуля.

HXv2: проектирование чипов и технические расчёты с 3D V-cache

HXv2 нацелена на узкую, но критически важную аудиторию: инженеров и разработчиков оборудования. Эта ВМ оптимизирована для задач, требующих высокой производительности на каждое ядро процессора - симуляции физических процессов, проектирование микросхем, сложные инженерные расчёты.

Ключевая особенность HXv2 - технология 3D V-cache. Если объяснять просто: это дополнительный слой сверхбыстрой памяти, расположенный прямо на процессоре. Процессор получает данные почти мгновенно, не обращаясь к более медленной оперативной памяти. Для задач, где важна каждая миллисекунда, это даёт ощутимый прирост скорости.

Пример из практики: верификация дизайна чипа. Инженер вносит изменение в схему и запускает симуляцию, чтобы проверить, не сломается ли что-то. Раньше такой прогон мог занять часы. HXv2 сокращает это время, позволяя делать больше итераций за день. Прямая выгода - ускорение выхода продукта на рынок.

ND MI455X v7: масштабный инференс на базе AMD Helios

ND MI455X v7 решает задачу инференса - запуска уже обученных ИИ-моделей в промышленной среде. Это то, с чем конечный пользователь сталкивается каждый день: чат-боты, рекомендательные системы в интернет-магазинах, анализ изображений в медицинских сервисах.

Платформа AMD Helios обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку. Для бизнеса это значит, что модель отвечает пользователю быстро, даже когда запросы идут от тысяч людей одновременно.

Возьмём интернет-магазин, который хочет внедрить персонализированные рекомендации. Покупатель заходит на сайт, и система за доли секунды должна проанализировать его историю, сравнить с похожими профилями и предложить товары. Задержка в пару секунд - потеря клиента. ND MI455X v7 справляется с такой нагрузкой без компромиссов по скорости. Компания получает готовое решение для запуска моделей в production, не влезая в дебри настройки железа.

Почему это важно: гибкость и выбор для разных этапов работы с ИИ

Главная ценность анонса - специализация. Раньше облачные провайдеры предлагали универсальные ВМ, которые приходилось адаптировать под разные задачи. Это как использовать один инструмент для забивания гвоздей, распиливания досок и закручивания шурупов - работать можно, но неудобно и медленно.

Azure теперь даёт три инструмента, каждый под свою операцию:

• Подготовка данных и агенты - HDv2.
• Тяжёлые расчёты и симуляции - HXv2.
• Запуск моделей для пользователей - ND MI455X v7.

Такой подход позволяет оптимизировать затраты. Компания не переплачивает за избыточную мощность там, где она не нужна, и не испытывает дефицита там, где производительность критична. Исследование 2026 года показало, что 83% компаний загружают свои мощности менее чем наполовину. Специализированные ВМ помогают решить эту проблему - вы платите за то, что реально используете.

Что это значит для рынка: AMD укрепляет позиции в облачном ИИ

Рынок облачных ИИ-инфраструктур долгое время ассоциировался с одним доминирующим производителем GPU. AMD планомерно меняет эту картину. Платформа Helios и процессоры EPYC 6-го поколения предлагают сравнимую производительность, а в некоторых сценариях - преимущества за счёт архитектурных решений вроде 3D V-cache.

Для конечных пользователей конкуренция - это плюс. Чем больше поставщиков оборудования борются за место в облаке, тем ниже цены и быстрее появляются новые технологии. Компании получают возможность выбирать, не опасаясь попасть в зависимость от одного вендора.

Параллельно Microsoft меняет стратегию в сфере ИИ. Внутренние инструкции компании показывают переход от партнёрства к жёсткой конкуренции с поставщиками моделей. Расширение инфраструктуры с AMD - часть этого курса на независимость и усиление собственных позиций.

Как получить доступ и когда ждать

На момент анонса точные даты общедоступности новых ВМ не названы. Известно, что они будут запущены в Azure в статусе предварительной версии. Компании, заинтересованные в тестировании, могут подать запрос через портал Azure.

Если вы отвечаете за ИИ-инфраструктуру в своей организации, имеет смысл следить за обновлениями в консоли Azure. Предварительный доступ часто даёт фору: можно оценить производительность на своих задачах и спланировать бюджет до того, как решение станет массовым.

Остальным читателям достаточно понимать главное: инфраструктура для ИИ становится разнообразнее, а выбор - шире. Это тренд, который влияет на скорость внедрения технологий в бизнес и, в конечном счёте, на продукты, которыми мы пользуемся каждый день.