Выручка TSMC в мае выросла на 30% — лучший месяц в истории компании

Что произошло

TSMC — крупнейший контрактный производитель чипов в мире — 10 июня 2026 года отчиталась о выручке за май: NT$416,98 млрд, примерно 13,2 млрд долларов (по курсу на дату отчёта). Это рост на 30% к маю прошлого года и лучший месячный результат в истории компании. Драйвер прежний — спрос на чипы для искусственного интеллекта.

Детали

Накопленная выручка за январь–май 2026 года достигла NT$1,96 трлн — тоже плюс 30% год к году (данные месячного отчёта TSMC от 10 июня). Компания ранее прогнозировала рост выручки около 30% на весь 2026 год — майские цифры идут ровно по этой траектории, без признаков замедления.

Для понимания, кто формирует эти цифры: TSMC печатает ускорители Nvidia и AMD, серверные процессоры и кастомные AI-чипы гиперскейлеров — фактически это сводный счётчик всей цепочки поставок AI-железа. Новость о рекорде стала одной из самых обсуждаемых в финансовом сегменте X за сутки.

Что это значит

Отчёт TSMC интересен контрастом с распродажей чипмейкеров: пока рынок наказывает Broadcom и соседей за осторожные прогнозы, фактические отгрузки кремния продолжают расти на 30%. Для инвестора это аргумент различать «ожидания замедления» и «реальное замедление» — второго в данных пока нет. Для покупателей железа сигнал менее приятный: загрузка передовых техпроцессов TSMC остаётся полной, а значит, дефицит топовых ускорителей и давление на цены GPU сохранятся как минимум до конца года — закладывать снижение цен в планы апгрейда пока рано.

Контекст

Месячные отчёты TSMC — самый быстрый публичный индикатор здоровья AI-железа: компания публикует выручку ежемесячно, на квартал раньше, чем её клиенты покажут свои цифры.

Поделиться этой статьей
Связаться:
Крипто-аналитик, Data-аналитик и разработчик с 17-летним опытом в IT. Специализация — инженер-программист.Мой подход к рынку основан исключительно на цифрах и верифицированных данных. Я использую Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib), математическую статистику и разведочный анализ данных (EDA) для исследования ончейн-метрик, макроэкономических индикаторов и токеномики проектов.Инвестирую на основе собственной data-driven модели, учитывающей более 30 метрик.Автоматизирую исследования с помощью AI-агентов и собственных скриптов.