Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), de grootste chipproducent ter wereld, kan de vraag naar AI-chips niet bijbenen. Het bedrijf meldt in Taiwan dat bestellingen voor krachtige rekenchips en speciale verpakkingstechniek blijven opstapelen. Leveringen aan klanten in Europa en de VS lopen hierdoor langer door. De schaarste raakt ook de invoering van de Europese AI-verordening en heeft gevolgen voor overheid en bedrijfsleven die extra rekenkracht nodig hebben.
TSMC raakt capaciteitgrens
De explosie van generatieve kunstmatige intelligentie zorgt voor uitzonderlijk hoge vraag naar accelerators, zoals Nvidia’s H100 en H200 en het nieuwe Blackwell B200-platform. Deze chips worden door TSMC op geavanceerde nodes geproduceerd en daarna in pakketten samengebouwd met snelle geheugens. De fabrieken draaien op volle toeren, maar het aanbod groeit trager dan de vraag. Daardoor lopen levertijden in de keten op.
Grote afnemers zoals Nvidia en AMD reserveren capaciteit ruim van tevoren. Hun datamodellen vragen om snelle verbindingen tussen rekenkernen en HBM-geheugen (High Bandwidth Memory), wat de productie extra complex maakt. TSMC breidt uit, maar nieuwe lijnen kosten tijd en vergen specialistische machines. Het tekort houdt daardoor, op het moment van schrijven, nog meerdere kwartalen aan.
Ook hyperscalers en cloudaanbieders bestellen recordaantallen AI-systemen. Zij bouwen nieuwe datacenters of breiden bestaande locaties uit. De nodige chips en verpakkingen komen echter in batches, waardoor installaties gefaseerd live gaan. Die spreiding remt de uitrol van AI-diensten bij eindgebruikers.
Bottleneck in verpakking
De grootste knelpunten zitten in de stap na de waferproductie: geavanceerde verpakking. TSMC’s CoWoS-lijnen (Chip-on-Wafer-on-Substrate) zijn cruciaal om GPU’s te koppelen aan meerdere HBM-modules. Deze 2,5D- en 3D-technieken vragen schone processen, precisiebonding en specialistische substraten. De capaciteit daarvan groeit, maar blijft voorlopig schaars.
Niet alleen TSMC, ook toeleveranciers van verpakkingsmaterialen en -machines hebben beperkte productie. Denk aan ABF-substraten, thermische interfaces en bondingapparatuur. Als één schakel stokt, schuift het hele leveringsschema op. Dat maakt het lastig om snel op te schalen wanneer de vraag verder piekt.
Nieuwe AI-generaties, zoals Nvidia Blackwell en AMD’s MI300/MI325, vergen bovendien meer HBM-stacks en hogere bandbreedte. Dat verhoogt de druk op zowel geheugenleveranciers (Samsung, SK Hynix, Micron) als op de verpakkingscapaciteit bij TSMC. Elke extra laag of grotere interposer vergroot de doorlooptijd. Het gevolg is een blijvend spanningsveld tussen ontwerpambities en maakbaarheid.
Geavanceerde verpakking (zoals CoWoS) plaatst en verbindt meerdere chips naast of op elkaar, zodat ze als één krachtig systeem werken met hogere snelheid en lagere vertraging.
Impact op Europese markt
De schaarste raakt Europese bedrijven, onderzoeksinstellingen en overheden die rekenkracht nodig hebben voor training, testen en conformiteit onder de AI-verordening. Projecten bij hogescholen, universiteiten en ziekenhuizen schuiven, omdat GPU-instances duur of beperkt beschikbaar zijn. Ook EuroHPC-initiatieven en nationale AI-faciliteiten merken dat leveringen in golven binnenkomen. Dit vergroot de druk om efficiënter met rekenkracht om te gaan.
Cloudaanbieders in Europa houden wachtlijsten aan voor hoogwaardige AI-servers. Start-ups en mkb belanden vaak achteraan in de rij, omdat grote klanten vaste capaciteit reserveren. Daardoor lopen experimenten met nieuwe modellen of datamodellen vertraging op. Teams kiezen noodgedwongen voor kleinere of meer zuinige algoritmen.
De Europese Chips Act moet het continent minder afhankelijk maken van buitenlandse productie. Duitsland en Frankrijk trekken miljarden uit voor nieuwe fabs en packaging-initiatieven, terwijl in Dresden een TSMC-fabriek in voorbereiding is. Toch is de Europese capaciteit voor de allernieuwste verpakkingstechnieken nog beperkt. Het duurt jaren voordat lokale lijnen op schaal draaien.
ASML en beleid in beeld
ASML in Veldhoven levert de EUV- en DUV-lithografiemachines waarmee TSMC de meest geavanceerde chips maakt. De vraag naar deze systemen blijft hoog zolang AI-chips de markt domineren. Dat is positief voor de Nederlandse toeleverketen, op het moment van schrijven, maar levertijden en complexe installatieprocessen remmen een razendsnelle opschaling. Bovendien vragen ook back-endprocessen om aanvullende apparatuur waar Europa minder sterk in is.
Nederland en andere EU-landen balanceren tegelijk energie- en ruimtegebruik van datacenters met de economische waarde van AI. Netcongestie en strengere duurzaamheidsregels beïnvloeden de locatiekeuze en timing van nieuwe AI-faciliteiten. Overheden kijken naar waste heat-hergebruik, waterverbruik en hernieuwbare energiecontracten. Zulke randvoorwaarden zijn nu medebepalend voor de snelheid van AI-uitrol.
Exportregels richting China voor geavanceerde lithografie spelen eveneens mee in de mondiale verdeling van capaciteit. Hoewel die regels vooral buiten Europa effect hebben, sturen ze indirect de volgorde van investeringen en leveringen. Beleidskeuzes en de industrie beïnvloeden elkaar zo continu. De uitkomst bepaalt waar de schaarse machines en packaginglijnen als eerste verschijnen.
Vooruitzicht en prijsdruk
De markt verwacht dat de krapte in 2025 deels afneemt als nieuwe verpakkingslijnen en HBM-productie beschikbaar komen. Toch blijft de vraag naar datamodellen, generatieve AI en inferentie-servers hard groeien. Dat maakt een volledige inhaalslag onzeker. Bedrijven plannen daarom met langere doorlooptijden en gefaseerde implementaties.
Door het tekort blijven prijzen van GPU-instances en AI-servers hoog, zeker voor kleinere afnemers. Dat stimuleert de overstap naar efficiëntere modellen, fine-tuning op domeindata en modeldeling binnen sectoren. Ook neemt het gebruik van synthetische data en optimalisaties als kwantisatie toe om rekenkosten te drukken. Deze keuzes helpen organisaties om binnen budget te blijven.
Voor Europese overheden betekent dit dat inkoop en planning voor AI-projecten eerder moeten starten en beter afgestemd moeten zijn op de leveringsrealiteit. De Europese AI-verordening vraagt om testen, documentatie en monitoring, wat extra rekenkracht vergt. Tijdige reservering bij leveranciers en gebruik van gedeelde faciliteiten, zoals EuroHPC, wordt belangrijker. Zo blijft de uitvoering haalbaar ondanks een krappe chipmarkt.