Die taiwanesische Führung hat sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, in Bezug auf die maximale Rechenleistung der KI-Rechenzentren der fünftgrößte Akteur auf dem KI-Markt der Welt zu werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde bereits formell beschlossen, umgerechnet 3,2 Milliarden US-Dollar bereitzustellen, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen und den Inselstaat zu einem wahrhaft globalen KI-Hub zu machen. Der Fonds, der am 18. November 2025 gegründet wurde, wird eine Zehn-Punkte-Strategie festlegen, die unter anderem Siliziumphotonik, Quantencomputing und KI-Robotik als Hauptbereiche für Forschung und Entwicklung umfasst.
Die neue Initiative orientiert sich im Wesentlichen an den zehn großen Bauprojekten, die in den 1970er Jahren durchgeführt wurden, was damals eine sehr wichtige Kampagne war, weil Taiwan seine Infrastruktur modernisiert und ausgebaut hat. Diesmal liegt der Schwerpunkt natürlich nicht auf dem Bau, zumindest nicht so wie in den 1970er Jahren, sondern auf der Entwicklung verschiedener Bereiche im Zusammenhang mit KI und dem Bau von KI-Datenzentren, die einen neuen industriellen Kern schaffen werden. Dieser neue industrielle Kern soll bis 2028 eine Wertschöpfung von 7 Billionen taiwanesischen Dollar generieren, die bis 2040 auf 15 Billionen taiwanesische Dollar ansteigen soll. Natürlich sind dafür zunächst Investitionen erforderlich, die nicht zu knapp bemessen sind: Der Haushaltsentwurf für 2026 sieht mehr als 30 Milliarden taiwanesische Dollar vor, und das nur, um die Anfangsphase zu unterstützen.
Damit Taiwan schließlich zum weltweit fünftgrößten Akteur in Sachen KI-Rechenleistung wird, ist ein neues nationales KI-Rechenzentrum erforderlich, das in der Stadt Tainan mit öffentlichen Mitteln gebaut werden soll, während die Zahl der Rechenzentren mit privaten Investitionen ebenfalls zunehmen wird, wobei weitere in Kaohsiung und anderen Städten entstehen werden. In dieser Stadt wird unter anderem in Zusammenarbeit zwischen Nvidia und Foxconn ein KI-Rechenzentrum mit einer Kapazität von 100 Megawatt gebaut, wenn es seine volle Kapazität erreicht hat, und es wird auf der Blackwell-Plattform von Nvidia aufgebaut.
Auch wenn diese Pläne sehr gut klingen, gibt es doch einige Hürden, darunter das Problem der sicheren Stromversorgung, das den Erbauern und Betreibern von KI-Rechenzentren in vielen Regionen großes Kopfzerbrechen bereitet. Taiwans letztes in Betrieb befindliches Kernkraftwerk wurde im Mai dieses Jahres endgültig abgeschaltet, und die Kapazität der erneuerbaren Energien bleibt hinter den zuvor festgelegten Zielen zurück. Sowohl die Onshore-Windparks als auch das Stromübertragungsnetz weisen Mängel auf, und der Ausbau kommt nur langsam voran, insbesondere im Süden, wo die neuen Rechenzentren geplant sind.
Um die Situation zu verbessern, können die neuen KI-Rechenzentren auf das von Nvidia entwickelte 800-Volt-Gleichstromschienensystem umgestellt werden, das bereits in dem oben erwähnten gemeinsamen KI-Rechenzentrum zum Einsatz kommt. Das KI-Rechenzentrum, das in Kaohsiung gebaut wird, könnte als Beispiel für lokale Partner dienen, die dann ihre eigenen KI-Rechenzentren mit denselben Technologien einrichten könnten. Neben Nvidia und Foxconn baut ein weiteres Unternehmen ein großes KI-Rechenzentrum: GMI Cloud. Das Unternehmen kündigte kürzlich an, dass es in Taiwan ein KI-Rechenzentrum mit 7.000 Blackwell-GPUs und einer maximalen Leistung von 16 Megawatt einrichten wird, dessen Hauptaufgabe die Beschleunigung von Deduktionsworkflows ist.
Die Beschaffung von Hardware und der Aufbau neuer KI-Rechenzentren wird keine leichte Aufgabe sein, da die Speicherknappheit den Zugang zu den verschiedenen Komponenten immer schwieriger macht und die Preise zudem massiv steigen. Selbst wenn die Hardware beschafft werden kann, besteht ein weiteres Problem in der Sicherstellung einer angemessenen Stromversorgung, die wahrscheinlich eine Aufrüstung des Stromnetzes in der Region und eine Erhöhung der Zahl der erneuerbaren Energiequellen erfordert, was zusätzliche Kapitalinvestitionen erfordert und das Projekt verzögern könnte.
