Taiwan bereidt zich voor op een significante toename in elektriciteitsverbruik, met name door datacenters en de halfgeleiderindustrie. Het Ministerie van Economische Zaken voorspelt dat de totale vraag naar elektriciteit tegen 2030 tussen de 12 % en 13 % hoger zal liggen dan in 2023, waarbij kunstmatige intelligentie (AI) een belangrijke drijfveer is van de druk op het net. Opvallend is niet het algemene verbruik, maar vooral de belasting die gekoppeld is aan AI: het ministerie had al geschat dat de elektriciteitsvraag voor deze technologieën zou stijgen van 0,24 GW in 2023 naar 2,24 GW in 2028, meer dan acht keer zoveel.
De nieuwe focus ligt op AI-datacenters. Volgens informatie verzameld door UDN en Taiwan News schat de Taiwanese overheid dat datacenters en computerinstallaties voor AI tegen 2030 een elektriciteitsvraag van ongeveer 1 GW kunnen bereiken, vooral geconcentreerd in de stedelijke en industriële gebieden in het westen van het eiland. Dit cijfer onderstreept de noodzaak om na te denken over de plaatsing van deze projecten, hun aansluiting op het net en de energie-efficiëntie vanaf het ontwerpstadium.
AI transformeert elektriciteit in een industriële beslissing
Taiwan is geen zomaar een land binnen de technologische keten. Het vormt een centraal knooppunt in de mondiale halfgeleiderproductie en herbergt TSMC, een van de belangrijkste spelers voor geavanceerde chips, GPU’s, CPU’s, accelerators en processors voor AI-servers. De paradox is duidelijk: hetzelfde eiland dat hardware produceert die AI-aandrijving ondersteunt, moet zorgen dat het eigen elektriciteitsnet die vraag aankan.
Het Ministerie van Economische Zaken erkent al dat AI-datacenters een veel hogere energie-intensiteit hebben dan andere gebouwen. Hoewel ze minder fysieke ruimte innemen dan grootschalige industriële fabrieken, kunnen ze toch vergelijkbare hoeveelheden elektriciteit verbruiken. Deze concentratie veroorzaakt lokale netproblemen, vooral in stedelijke gebieden met hoge vraag, beperkte ruimte en een elektriciteit infrastructuur die niet altijd was ontworpen voor dergelijke belastingen.
De druk komt niet alleen van grote internationale cloudproviders. Volgens de Taiwanese Industrial Development Bureau omvat de uitrol van datacenters op het eiland ook cloudoperators, lokale AI-capaciteitsaanbieders, telecommunicatiebedrijven, overheidsinstanties en onderzoeksorganisaties. Daarnaast zijn er projecten verbonden aan digitale diensten, opslag, back-up, high-performance computing, training en inferentie.
Deze diversiteit bemoeilijkt de planning. Een traditioneel datacenter gericht op clouddiensten, back-up of hosting heeft niet hetzelfde profiel als een faciliteit die gericht is op het trainen of uitvoeren van AI-modellen. AI-belastingen kunnen veel vermogen in minder racks concentreren, hogere koeling vereisen en vanaf het begin krachtige elektrische verbindingen eisen.
Nieuwe regels voor installaties boven 5 MW
De Taiwanese overheid heeft inmiddels stappen ondernomen. De Energie Administratie heeft nieuwe grote datacenter-projecten gekoppeld aan energie-efficiëntie-eisen. Gebouwen voor nieuwe of uitgebreide installaties met een contractuele capaciteit van 5 MW of meer moeten vóór bouw en goedkeuring door de bevoegde autoriteit energiebesparingshandleidingen indienen.
De regelgeving introduceert ook specifieke efficiëntiecriteria. Hubs voor hypergrootschalige datacenters moeten een PUE (Power Usage Effectiveness) van niet meer dan 1,3 nastreven, terwijl colocation-centra onder 1,4 moeten blijven. PUE meet de totale energiekosten ten opzichte van de energie die direct aan de IT-apparatuur geleverd wordt; hoe dichter bij 1, hoe efficiënter.
Het doel is duidelijk: voorkomen dat de AI-uitbreiding ongereguleerde druk op het net legt. De nieuwe regelgeving houdt rekening met energie-efficiëntie, beschikbare technologieën, koelsystemen, elektrische architectuur, monitoring, gegevensbeheer en apparatuurkeuze. Voor operators betekent dit dat locatie- en ontwerpbementen niet meer uitsluitend een zakelijke of connectiviteitskeuze zijn, maar ook strategische beslissingen op energiegebied.
Taipower, de staatsenergiebedrijf, geeft hier al enige tijd een signaal over af. Sinds augustus 2023 keurt het geen nieuwe aanvraag voor stroomlevering voor datacenters van meer dan 5 MW goed in het noorden van Taoyuan vanwege capaciteitsbeperkingen in het noordelijke netwerk. Het moedigt operators aan om te kijken naar het midden- en zuiden van Taiwan, waar meer ruimte is voor nieuwe belastingen.
Halfgeleiders, AI en energietoevoer afhankelijkheid
De energiepositie van Taiwan wordt verder bepaald door haar afhankelijkheid van import. Historisch gezien heeft het eiland sterk afhankelijk geweest van geïmporteerde brandstoffen voor elektriciteitsopwekking. Tegelijkertijd probeert het de kolencapaciteit te verminderen, meer aardgas te gebruiken en de hernieuwbare energie te versnellen, maar de voortgang verloopt niet altijd volgens de eisen van de technologische industrie.
De samenstelling van energieproductie illustreert deze spanning. Volgens gegevens van Data Center Dynamics bestond in 2025 aardgas voor 47,8 % van de elektriciteitsgeneratie, steenkool voor 35,4 % en hernieuwbare energie voor 13,1 %. Hoewel de overheid doelen stelt voor energieverdiversificatie, kunnen AI-datacenters en semiconductorfabrieken niet wachten tot de energietransitie voltooid is. Ze hebben capaciteit, stabiliteit en betaalbare prijzen nodig, en dat op veel kortere termijn.
TSMC blijft hierin een belangrijke factor. Schattingen geven aan dat momenteel tussen 8 % en 9 % van het totale elektriciteitsverbruik van Taiwan door TSMC wordt opgewekt, met prognoses dat dit in 2030 mogelijk tot een kwart kan toenemen afhankelijk van de uitbreidingsscenario’s. Deze cijfers bieden een indicatie van de omvang van de uitdaging: de technologische concurrentiekracht van het eiland hangt af van een steeds veeleisendere energiebasis.
Voor de Taiwanese overheid geldt een delicaat dilemma. Het blokkeren van datacenterprojecten kan de aantrekkelijkheid van het eiland als AI- en digitale dienstenhub verminderen. Toestaan zonder controle kan leiden tot netwerkknoopunten, hogere kosten, vertragingen bij koolstofarme transitie en spanningen met andere energiegebruikers. Daarom richt de strategie zich op strengere planning: grote projecten herzien, locatiegericht handelen, energie-efficiëntie eisen en bedrijven aanzetten tot gebruik van koolstofarme energiebronnen.
Voor de rest van de wereld is de les eveneens duidelijk. De infrastructuur voor AI wordt niet alleen bepaald door GPU’s, geavanceerde chips of kapitaalinvesteringen. Het wordt ook bepaald door megawatts, stations, transmissienetwerken, water, koeling, land en vergunningen. Taiwan, net als Ierland, Singapore, de VS en bepaalde Europese regio’s, ontdekt dat de uitrol van datacenters ook energioneel en territoriaal van aard is.
De AI-race verandert de elektrische planning van landen die nabij de chipfabricage, cloud en geavanceerd rekenen willen blijven. Taiwan beschikt over talent, industrie en een strategische ligging. Nu is het cruciaal dat het net deze groei ondersteunt zonder dat elk nieuw datacenter een leveringsprobleem wordt.
Veelgestelde vragen
Hoeveel elektriciteit zouden AI-datacenters in Taiwan kunnen verbruiken?
Het Ministerie van Economische Zaken schat dat datacenters en AI-servers tegen 2030 een vraag van ongeveer 1 GW kunnen bereiken.
Waarom herbekijkt Taiwan datacenters boven 5 MW?
Omdat grote installaties een intensieve druk op het elektriciteitsnet leggen. Vanaf 2026 moeten nieuwe projecten of uitbreidingen van 5 MW of meer energiebesparingsplannen indienen vóór bouw.
Welke energie-efficiëntie eisen zal Taiwan opleggen?
Hubs voor hypergrote datacenters moeten een PUE van maximaal 1,3 hebben, terwijl colocation-centra onder 1,4 moeten blijven.
Waarom heeft AI een grote impact op het elektrische net in Taiwan?
Omdat training, inferentie en high-performance computing veel vermogen concentreren in compacte datacenters, terwijl het eiland al onder hoge vraag ligt vanwege de halfgeleiderindustrie.
via: udn