Виручка TSMC у травні зросла на 30% — найкращий місяць в історії компанії

Що сталося

TSMC — найбільший контрактний виробник чипів у світі — 10 червня 2026 року відзвітувала про виручку за травень: NT$416,98 млрд, приблизно 13,2 млрд доларів (за курсом на дату звіту). Це зростання на 30% до травня минулого року і найкращий місячний результат в історії компанії. Драйвер той самий — попит на чипи для штучного інтелекту.

Деталі

Накопичена виручка за січень–травень 2026 року сягнула NT$1,96 трлн — теж плюс 30% рік до року (дані місячного звіту TSMC від 10 червня). Компанія раніше прогнозувала зростання виручки близько 30% на весь 2026 рік — травневі цифри йдуть рівно цією траєкторією, без ознак уповільнення.

Для розуміння, хто формує ці цифри: TSMC друкує прискорювачі Nvidia і AMD, серверні процесори та кастомні AI-чипи гіперскейлерів — фактично це зведений лічильник усього ланцюжка постачання AI-заліза. Новина про рекорд стала однією з найобговорюваніших у фінансовому сегменті X за добу.

Що це означає

Звіт TSMC цікавий контрастом із розпродажем чипмейкерів: поки ринок карає Broadcom і сусідів за обережні прогнози, фактичні відвантаження кремнію продовжують зростати на 30%. Для інвестора це аргумент розрізняти «очікування уповільнення» і «реальне уповільнення» — другого в даних поки немає. Для покупців заліза сигнал менш приємний: завантаження передових техпроцесів TSMC залишається повним, а отже, дефіцит топових прискорювачів і тиск на ціни GPU збережуться щонайменше до кінця року — закладати зниження цін у плани апгрейду поки рано.

Контекст

Місячні звіти TSMC — найшвидший публічний індикатор здоров’я AI-заліза: компанія публікує виручку щомісяця, на квартал раніше, ніж її клієнти покажуть свої цифри.

Поділитися цією статтею
Зв'язатися:
Крипто-аналітик, Data-аналітик і розробник з 17-річним досвідом у IT. Спеціалізація — інженер-програміст.Мій підхід до ринку ґрунтується виключно на цифрах і верифікованих даних. Я використовую Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib), математичну статистику та розвідувальний аналіз даних (EDA) для дослідження ончейн-метрик, макроекономічних індикаторів і токеноміки проектів.Інвестую на основі власної data-driven моделі, що враховує понад 30 метрик.Автоматизую дослідження за допомогою AI-агентів і власних скриптів.