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
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.