Waarom AI de chipkrapte niet snel oplost, zelfs met tientallen nieuwe TSMC-fabrieken

De vraag naar AI-infrastructuur groeit sneller dan de chipindustrie alle benodigde productiestappen kan uitbreiden. Daardoor is er niet alleen een tekort aan de modernste waferfabrieken, maar ook aan geavanceerde verpakking, geheugen voor datacenters, gespecialiseerde apparatuur, energie- en watervoorzieningen en vakmensen. TSMC bouwt op ongekende schaal uit, maar dat neemt de krapte op korte termijn niet vanzelf weg. 5

Meer fabrieken betekenen niet meteen meer AI-servers

TSMC werkt aan 13 fabprojecten in Taiwan en vijf tot zes in het buitenland. Dat is ongeveer vijf keer de eerdere bouwschaal van het bedrijf. Toch komen zulke fabrieken niet allemaal tegelijk online: de bouw, installatie van machines, kwalificatie van processen en het opvoeren van opbrengsten kosten jaren.

Bovendien bestaat een AI-accelerator uit veel meer dan een geavanceerde rekenchip. Er is ook geavanceerde CoWoS-verpakking nodig — Chip on Wafer on Substrate, een techniek die rekenlogica en geheugen zeer precies samenbrengt — plus grote hoeveelheden gespecialiseerd geheugen. Als juist de verpakking of het geheugen achterblijft, blijft de levering van complete AI-systemen beperkt, ook wanneer de waferproductie stijgt. CoWoS is een sleuteltechnologie voor onder meer AI-chips van Nvidia. 4

De fysieke randvoorwaarden zijn even belangrijk

De uitbreiding van de chipproductie botst op een praktische grens: er zijn veel mensen, grondstoffen en voorzieningen nodig voordat een fabriek überhaupt chips kan maken.

In Arizona heeft TSMC het tekort aan bouwvakkers expliciet genoemd als uitdaging voor de uitbreiding. De tweede fabriek begon volgens het bedrijf met het installeren van apparatuur, terwijl de derde in aanbouw was en voorbereidingen liepen voor een vierde fabriek en de eerste locatie voor geavanceerde verpakking. 2

Ook in Taiwan wijst TSMC op een tekort aan geschoold talent en op zorgen over de beschikbaarheid van water. In de sector wordt gesproken over vijf mogelijke knelpunten: water, elektriciteit, arbeid, grond en talent. Wanneer veel fabprojecten tegelijk lopen, neemt de concurrentie om bouwploegen, ingenieurs, leveranciers, stroomcapaciteit en industrieterreinen verder toe. 1

Verpakking en geheugen vormen de nieuwe flessenhals

De aandacht gaat vaak naar de allernieuwste chipfabrieken, maar AI legt druk op de hele productieketen. CoWoS-verpakking is moeilijk snel op te schalen, omdat het een uiterst nauwkeurig proces is waarbij kleine fouten de opbrengst kunnen aantasten. Tegelijk vragen AI-datacenters om steeds meer high-bandwidth memory en andere hoogwaardige geheugenproducten.

SK Group-voorzitter Chey Tae-won stelde dat de wereldwijde aanvoer van wafers meer dan 20% onder de vraag lag. Volgens hem duurt het minstens vier tot vijf jaar om voldoende extra capaciteit te bouwen; de krapte zou daardoor tot ongeveer 2030 kunnen aanhouden. 5

Extra investeringen blijven een optie, geen oplossing voor morgen

SK onderzoekt aanvullende geheugeninvesteringen buiten Zuid-Korea, waaronder mogelijk een nieuwe fabriek in Japan. Het concern houdt ook gezamenlijke productie en onderzoek met de Japanse NAND-geheugenproducent Kioxia open. Het gaat daarbij om opties die worden bekeken, niet om definitief aangekondigde investeringen. 9

Dat illustreert de kern van het probleem: zelfs als bedrijven vandaag besluiten extra capaciteit te bouwen, volgt de daadwerkelijke productie pas jaren later. De keten moet bovendien als geheel opschalen; één zwakke schakel kan de levering van AI-hardware alsnog afremmen.

Grote groeiverwachtingen, maar geen zekerheid

De schaarste ondersteunt momenteel de omzetgroei in de chipsector. SEMI, de internationale brancheorganisatie voor chipapparatuur en -materialen, verwacht dat de wereldwijde halfgeleidermarkt door AI-infrastructuur in 2030 meer dan 2 biljoen dollar waard kan zijn. 10

Dat is wel een prognose, geen vaststaand resultaat. TSMC zelf ging eerder uit van een wereldwijde chipmarkt van meer dan 1,5 biljoen dollar in 2030. Het verschil onderstreept hoe sterk langetermijnramingen afhangen van de AI-vraag, prijzen en de snelheid waarmee tekorten in verpakking, geheugen, energie en personeel worden opgelost. 4

Kortom: TSMC's bouwprogramma is enorm, maar AI creëert vraag naar een complete productieketen die niet met dezelfde snelheid kan meegroeien. Nieuwe fabrieken helpen, maar lossen pas iets op wanneer ook verpakking, geheugen, infrastructuur en gespecialiseerde arbeid op niveau zijn.