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  • Jensen, this is such an honor.

    ジェンセン、とても光栄だよ。

  • Thank you for being here.

    来てくれてありがとう。

  • I'm delighted to be here, thank you.

    ありがとう。

  • In honor of your return to Stanford,

    スタンフォードへの復帰を記念して、

  • I decided we'd start talking about the time when you first left.

    私は、あなたが最初に出て行った時のことを話し始めることにした。

  • You joined LSI Logic, and that was one of the most exciting companies at the time.

    あなたはLSIロジックに入社しましたが、当時は最もエキサイティングな会社のひとつでした。

  • You're building a phenomenal reputation with some of the biggest names in tech, and yet you decide to leave to become a founder.

    あなたは技術界の大物たちと驚異的な評判を築いているのに、創業者になるために退職を決意した。

  • What motivated you?

    何があなたを突き動かしたのですか?

  • Chris and Curtis.

    クリスとカーティス

  • Chris and Curtis, I was an engineer at LSI Logic, and Chris and

    クリスとカーティス、私はLSIロジックのエンジニアだった。

  • Curtis were at Sun.

    カーチスは日曜日にいた。

  • And I was working with some of the brightest minds in computer science at the time, of all time, including Andy Bechtolsheim and others, building workstations and graphics workstations, and so on and so forth.

    そして私は、アンディ・ベヒトルスハイムをはじめとする当時のコンピューター・サイエンス界で最も優秀な頭脳の持ち主たちと一緒に、ワークステーションやグラフィック・ワークステーションなどを作っていた。

  • And Chris and Curtis said one day that they'd like to leave Sun, and they'd like me to go figure out what they're gonna go leave for.

    クリスとカーティスはある日、サンを去りたいと言い出した。

  • And I had a great job, but they insisted that I figure out with them how to build a company.

    そして、私は素晴らしい仕事に就いたが、彼らは私が会社をどのように築き上げるかを一緒に考えろと主張した。

  • And so we hung out at Denny's whenever they dropped by, which is, by the way, my alma mater, my first company.

    デニーズは私の母校であり、最初の会社でもある。

  • My first job before CEO was a dishwasher, and so, and I did that very well.

    CEOになる前の最初の仕事は皿洗いだった。

  • And so anyways, we got together, and it was during the microprocessor revolution.

    とにかく、私たちは集まって、マイクロプロセッサー革命の最中だった。

  • This is 1993, and 1992 when we were getting together.

    これは1993年のことで、私たちが集まっていた1992年のことだ。

  • The PC revolution was just getting going.

    PC革命はまだ始まったばかりだった。

  • You know that Windows 95, obviously, which is the revolutionary version of Windows, didn't even come to the market yet.

    ウィンドウズの革命的なバージョンであるウィンドウズ95は、まだ市場に出ていなかった。

  • And Pentium wasn't even announced yet.

    ペンティアムはまだ発表されていなかったしね。

  • And so, and this is all before, right before the PC revolution.

    そして、これはすべてPC革命の直前のことだ。

  • And it was pretty clear that the microprocessor was going to be very important, and we thought, why don't we build a company to go solve problems that a normal computer that is powered by general purpose computing can't?

    そして、マイクロプロセッサーが非常に重要になることは明らかだった。私たちは、汎用コンピューティングを搭載した通常のコンピューターでは解決できない問題を解決する会社を作ろうと考えた。

  • And so that became the company's mission, to go build a computer, the type of computers, and solve problems that normal computers can't.

    そして、それが会社の使命となった。コンピュータを作り、コンピュータの一種を作り、通常のコンピュータでは解決できない問題を解決する。

  • And to this day, we're focused on that.

    そして今日に至るまで、私たちはそのことに集中している。

  • And if you look at all the problems that, and the markets that we opened up as a result, it's things like computational drug design, weather simulation, materials design.

    その結果、私たちが切り開いた問題や市場を見てみると、計算薬物設計、気象シミュレーション、材料設計といったものがある。

  • These are all things that we're really, really proud of.

    これらはすべて、私たちが本当に誇りに思っていることだ。

  • Robotics, self-driving cars, autonomous software we call artificial intelligence.

    ロボット工学、自動運転車、人工知能と呼ばれる自律ソフトウェア。

  • And then, of course, we drove the technology so hard that eventually the computational cost went to approximately zero.

    そしてもちろん、私たちはこの技術を徹底的に追い込み、最終的に計算コストはほぼゼロになった。

  • And it enabled a whole new way of developing software, where the computer wrote the software itself, artificial intelligence as we know it today.

    そして、コンピューターがソフトウェアそのものを書くという、まったく新しいソフトウェア開発の方法を可能にした。

  • So that was it, that was the journey.

    それが旅だった。

  • Yeah.

    そうだね。

  • Thank you all for coming.

    来てくれてありがとう。

  • Well, these applications are on all of our minds today.

    さて、これらのアプリケーションは今日、私たちの頭の中にある。

  • But back then, the CEO of LSI Logic convinced his biggest investor,

    しかし当時、LSIロジックのCEOは最大の投資家を説得した、

  • Don Valentine, to meet with you.

    ドン・バレンタイン、君に会うために

  • He is obviously the founder of Sequoia.

    彼は明らかにセコイアの創設者だ。

  • Now I can see a lot of founders here edging forward in anticipation.

    今、ここにいる多くのファウンダーたちが期待に胸を膨らませているのがわかる。

  • But how did you convince the most sought-after investor in Silicon Valley to invest in a team of first-time founders, building a new product for a market that doesn't even exist?

    しかし、シリコンバレーで最も注目されている投資家をどうやって説得し、初めて創業したチームで、存在すらしない市場のために新製品を開発しているチームに投資させたのだろうか?

  • I didn't know how to write a business plan.

    ビジネスプランの書き方も知らなかった。

  • So I went to a bookstore, and back then there were bookstores.

    当時は本屋があった。

  • And in the business book section, there was this book, and it was written by somebody I knew, Gordon Bell.

    ビジネス書のコーナーにこの本があって、私の知り合いのゴードン・ベルが書いたものだった。

  • I should go find it again, but it's a very large book.

    もう一度探しに行かなければならないが、とても大きな本だ。

  • And the book says, How to Write a Business Plan.

    そして、その本には『ビジネスプランの書き方』と書いてある。

  • And that was a highly specific title for a very niche market.

    そしてそれは、非常にニッチな市場向けの非常に特殊なタイトルだった。

  • And it seems like he wrote it for 14 people, and I was one of them.

    彼は14人のために書いたようだが、私もその一人だった。

  • And so I bought the book.

    それでその本を買った。

  • I should have known right away that that was a bad idea, because Gordon is super, super smart.

    ゴードンはとてもとても賢いのだから。

  • And super smart people have a lot to say.

    そして、超頭のいい人たちは言いたいことがたくさんある。

  • And I'm pretty sure Gordon wants to teach me how to write a business plan completely.

    それに、ゴードンが私にビジネスプランの書き方を完全に教えたがっているのは間違いない。

  • And so I picked up this book.

    それでこの本を手に取った。

  • It's like 450 pages long.

    450ページもある。

  • Well, I never got through it, not even close.

    まあ、私はそれを乗り越えることはできなかった。

  • I flipped through it a few pages, and I go, you know what?

    何ページかめくってみたんだ。

  • By the time I'm done reading this thing, I'll be out of business.

    これを読み終わる頃には、私は廃業しているだろう。

  • I'll be out of money.

    お金がなくなってしまう

  • And Lori and I only had about six months in the bank.

    そして、ローリと私の預金は6ヶ月ほどしかなかった。

  • We had already Spencer and Madison and a dog, and so the five of us had to live off of whatever money we had in the bank.

    私たちにはすでにスペンサーとマディソンと犬がいたので、5人で銀行にあるお金で生活しなければならなかった。

  • And so I didn't have much time, and so instead of writing the business plan,

    それで、あまり時間がなかったので、事業計画を書く代わりに、このようなことをした、

  • I just went to talk to Wilf Corrigan.

    ウィルフ・コリガンに話を聞きに行ったところだ。

  • He called me one day and said, hey, you left the company.

    ある日、彼は私に電話してきて、会社を辞めたんだね、と言った。

  • You didn't even tell me what you were doing.

    何をやっているのかも教えてくれなかった。

  • I want you to come back and explain it to me.

    戻ってきて説明してほしい。

  • And so I went back and I explained it to Wilf.

    それで私は戻って、ウィルフに説明したんだ。

  • And Wilf, at the end of it, he said, I have no idea what you said.

    そして、ウィルフは最後にこう言ったんだ。

  • And that's one of the worst elevator pitches I've ever heard.

    そして、それは私が今まで聞いた中で最悪のエレベーターピッチの一つだ。

  • And then he picked up the phone and he called Don Valentine.

    そして電話を取り、ドン・バレンタインに電話した。

  • And he called Don and he says, Don, I'm gonna send a kid over.

    それでドンに電話して、『ドン、子供を送るよ』って言ったんだ。

  • I want you to give him money.

    彼にお金を渡してほしい。

  • He's one of the best employees LSI Logic ever had.

    彼はLSIロジックの中でも最高の社員の一人だ。

  • And so the thing I learned is you can make up a great interview.

    それで私が学んだのは、素晴らしいインタビューを作り上げることができるということだ。

  • You could even have a bad interview, but you can't run away from your past.

    悪い面接を受ける可能性だってあるが、過去から逃げることはできない。

  • And so have a good past, try to have a good past.

    だから、いい過去を持つこと、いい過去を持とうとすること。

  • And in a lot of ways, I was serious when I said I was a good dishwasher.

    そして、いろいろな意味で、私が良い食器洗い機だと言ったのは本気だった。

  • I was probably Denny's' best dishwasher.

    私はおそらくデニーズで一番の皿洗いだった。

  • I planned my work, I was organized, I was Nissan Plus.

    私は仕事を計画し、整理整頓し、日産プラスだった。

  • And then I washed the living daylights out of the dishes.

    そして、食器を洗いまくった。

  • And then they promoted me to busboy.

    そしてバスボーイに昇進した。

  • I was certain I'm the best busboy Denny's ever had.

    私はデニーズで最高のバスボーイだと確信していた。

  • I never left the station empty-handed.

    手ぶらで駅を出ることはなかった。

  • I never came back empty-handed.

    手ぶらで帰ってきたことはない。

  • I was very efficient.

    私はとても効率的だった。

  • And so anyways, eventually I became a CEO.

    そうして、最終的にはCEOになった。

  • I'm still working on being a good CEO.

    私はまだ良いCEOになるために努力している。

  • You talk about being the best.

    あなたはベストだと言っている。

  • You needed to be the best among 89 other companies that were funded after you to build the same thing.

    同じものを作るために後から出資を受けた他の89社の中で一番になる必要があった。

  • And then with six to nine months of runway left, you realized that the initial vision was just not gonna work.

    そして6カ月から9カ月の滑走期間を残して、最初のビジョンがうまくいかないことに気づく。

  • How did you decide what to do next to save the company when the cards were so stacked against you?

    これほどまでに不利なカードが重なったとき、会社を救うために次に何をすべきかをどのように決断したのですか?

  • Well, we started this company called For Accelerated Computing.

    私たちはFor Accelerated Computingという会社を立ち上げたんだ。

  • And the question is, what is it for?

    そして問題は、それが何のためなのかということだ。

  • What's the killer app?

    キラーアプリとは?

  • And that came our first great decision.

    そして、それが最初の大きな決断となった。

  • And this is what Sequoia funded.

    そしてこれがセコイアが出資したものだ。

  • The first great decision was the first killer app was gonna be 3D graphics.

    最初の大きな決断は、最初のキラーアプリは3Dグラフィックスになるだろうということだった。

  • And the technology was gonna be 3D graphics.

    そして、その技術は3Dグラフィックスになる予定だった。

  • And the application was gonna be video games.

    そして、そのアプリケーションはビデオゲームになる予定だった。

  • At the time, 3D graphics was impossible to make cheap.

    当時、3Dグラフィックを安く作ることは不可能だった。

  • It was million dollar image generators from Silicon Graphics.

    シリコン・グラフィックスの100万ドルのイメージ・ジェネレーターだ。

  • And so it was a million dollars, and it's hard to make cheap.

    それで100万ドルだったんだけど、安く作るのは難しいんだ。

  • And the video game market was $0 billion.

    そしてビデオゲーム市場は0億ドルだった。

  • So you have this incredible technology that's hard to commoditize and commercialize.

    つまり、コモディティ化や商業化が困難な、この素晴らしい技術があるわけだ。

  • And then you have this market that doesn't exist.

    そして、存在しない市場がある。

  • That intersection was the founding of our company.

    その交差点が私たちの会社の創業だった。

  • And I still remember when Don, at the end of my presentation,

    そして、私のプレゼンテーションの最後にドンが言ったことを今でも覚えている、

  • Don was still kind of, he said, one of the things he said to me, which made a lot of sense back then, makes a lot of sense today.

    ドンが私に言ったことのひとつは、当時はとても理にかなっていた。

  • He says, startups don't invest in startups, or startups don't partner with startups.

    彼は、新興企業は新興企業に投資しないし、新興企業は新興企業と提携しないと言う。

  • And his point is that in order for

    そして彼が言いたいのは

  • NVIDIA to succeed, we needed another startup to succeed.

    エヌビディアが成功するためには、別の新興企業が必要だった。

  • And that other startup was Electronic Arts.

    そして、そのもう一つの新興企業がエレクトロニック・アーツだった。

  • And then on the way out, he reminded me that Electronic Arts' CTO is 14 years old, and had to be driven to work by his mom.

    そして帰り際、エレクトロニック・アーツのCTOは14歳で、母親に車で送ってもらわなければならないことを思い出した。

  • And he just wanted to remind me that that's who I'm relying on.

    そして、彼はただ、私が頼りにしているのは誰なのかを思い出させたかっただけなんだ。

  • And then after that, he said, if you lose my money, I'll kill you.

    そしてその後、私の金を失ったらお前を殺すと言った。

  • And that was kind of my memories of that first meeting.

    それが最初の出会いの思い出だ。

  • But nonetheless, we created something.

    それでも私たちは何かを作り上げた。

  • We went on the next several years to go create the market, to create the gaming market for PCs.

    私たちはその後数年間、市場を創造し、PCのゲーム市場を創造するために邁進しました。

  • And it took a long time to do so.

    そのために長い時間がかかった。

  • We're still doing it today.

    私たちは今もそれを続けている。

  • We realized that not only do you have to create the technology and invent a new way of doing computer graphics so that what was $1 million is now $300, $400, $500 that fits in a computer.

    私たちは、100万ドルだったものが300ドル、400ドル、500ドルになってコンピュータに収まるように、技術を創造し、コンピュータ・グラフィックスの新しい方法を発明しなければならないだけではないことに気づいた。

  • And you have to go create this new market.

    そして、この新しい市場を創造していかなければならない。

  • So we had to create technology, create markets.

    だから、私たちは技術を創造し、市場を創造しなければならなかった。

  • The idea that a company would create technology, create markets, defines NVIDIA today.

    企業が技術を創造し、市場を創造するという考えは、今日のエヌビディアを定義している。

  • Almost everything we do, we create technology, we create markets.

    私たちが行うことはほとんどすべて、技術を創造し、市場を創造することだ。

  • That's the reason why people would call it a stack, an ecosystem, words like that.

    それが、人々がスタックやエコシステムなどと呼ぶ理由だ。

  • But that's basically it.

    しかし、基本的にはそれだけだ。

  • At the core, for 30 years, what NVIDIA realized we had to do is, in order to create the conditions by which somebody could buy our products, we had to go invent this new market.

    エヌビディアは30年間、私たちがしなければならないことは、誰かが私たちの製品を買ってくれるような条件を作ることだと気づいていました。

  • And it's the reason why we're early in autonomous driving.

    そしてそれが、我々が自律走行にいち早く取り組んでいる理由でもある。

  • It was the reason why we're early in deep learning.

    私たちがディープラーニングにいち早く取り組んでいるのはそのためだ。

  • It was the reason why we're early in just about all these things, including computational drug design and discovery.

    そのおかげで、計算薬物設計や創薬など、あらゆることに早くから取り組むことができた。

  • All these different areas, we're trying to create the market while we're creating the technology.

    これらすべての異なる分野で、私たちは技術を創造しながら市場を創造しようとしている。

  • And so that's, okay, and then we got going, and then Microsoft introduced a standard called Direct3D.

    そして、マイクロソフトがDirect3Dという規格を発表した。

  • And that spawned off hundreds of companies.

    その結果、何百もの企業が生まれた。

  • And we found ourselves, a couple years later, competing with just about everybody.

    そして数年後、気がつけば私たちはあらゆる人と競い合っていた。

  • And the thing that we invented the company, the technology we invented 3D graphics with, the consumerized 3D with, turns out to be incompatible with Direct3D.

    そして、私たちが会社を発明し、3Dグラフィックスを発明した技術、コンシューマー化された3Dは、Direct3Dと互換性がないことが判明した。

  • So we started this company.

    それでこの会社を立ち上げたんだ。

  • We had this 3D graphics thing, a million dollar thing.

    3Dグラフィックスという100万ドルもするものがあったんだ。

  • We're trying to make it consumerized.

    我々はそれを消費者化しようとしている。

  • And so we invented all this technology.

    そうして私たちは、あらゆる技術を発明した。

  • And then shortly after, it became incompatible.

    それから間もなく、互換性がなくなった。

  • And so we had to reset the company or go out of business.

    だから、会社をリセットするか、廃業するしかなかった。

  • But we didn't know how to build it the way that Microsoft had defined it.

    しかし、マイクロソフトが定義した方法でそれを構築する方法を私たちは知らなかった。

  • And I remember a meeting on a weekend and the conversation was, we now have 89 competitors.

    週末のミーティングで、89人のライバルがいるという話になったのを覚えている。

  • I understand that the way we do it is not right, but we don't know how to do it the right way.

    私たちのやり方が正しくないことは理解しているが、正しいやり方を知らない。

  • And thankfully, there was another bookstore.

    そしてありがたいことに、もう一軒本屋があった。

  • And-

    そして

  • And the bookstore is called Fry's, Fry's Electronics.

    そして、その書店はFry's、Fry's Electronicsと呼ばれている。

  • I don't know if it's still here.

    まだここにあるかどうかは分からない。

  • And so I had, I think I drove Madison, my daughter, on a weekend to Fry's.

    それで、週末に娘のマディソンを連れてフライズに行ったんだ。

  • And it was sitting right there, the OpenGL manual, which would define how Silicon Graphics did computer graphics.

    それがOpenGLのマニュアルで、これがシリコン・グラフィックスのコンピュータ・グラフィックスを定義することになる。

  • And so it was right there, it was like $68 a book.

    1冊68ドルだった。

  • And so I had a couple hundred dollars, I bought three books.

    それで数百ドル持っていたので、本を3冊買った。

  • I took it back to the office and I said, guys, I found it, our future.

    私はそれをオフィスに持ち帰って、みんなに言ったんだ。

  • And I handed out, I had three versions of it, I handed out.

    そして、私は3つのバージョンを配った。

  • Had a big, nice centerfold.

    大きくて素敵なセンターフォールドがあった。

  • The centerfold is the OpenGL pipeline, which is the computer graphics pipeline.

    中心はOpenGLパイプラインで、これはコンピューターグラフィックスのパイプラインである。

  • And I handed it to the same geniuses that I founded the company with.

    そして私は、一緒に会社を設立したのと同じ天才たちにそれを託した。

  • And we implemented the OpenGL pipeline like nobody had ever implemented the OpenGL pipeline, and we built something the world never seen.

    そして、誰も実装したことのないようなOpenGLパイプラインを実装し、世界が見たことのないものを作り上げた。

  • And so a lot of lessons are right there.

    多くの教訓がそこにある。

  • That moment in time for our company gave us so much confidence.

    私たちの会社にとってあの瞬間は、大きな自信を与えてくれた。

  • And the reason for that is you can succeed in doing something, inventing a future, even if you were not informed about it at all.

    その理由は、たとえ何も知らされていなくても、何かをすること、未来を発明することに成功できるからだ。

  • And it's kind of my attitude about everything now.

    そして、それが今、私のあらゆることに対する姿勢のようなものだ。

  • When somebody tells me about something and I've never heard of it before, or

    誰かが何かについて教えてくれたとき、私はそれを聞いたことがない。

  • I've heard of it, never don't understand how it works at all.

    聞いたことはあるが、どういう仕組みなのかまったく理解できない。

  • My first thought is always, how hard can it be?

    私が最初に考えるのはいつも、どれだけ難しいか、ということだ。

  • And it's probably just a textbook away.

    そして、それはおそらく教科書を見ればわかることだ。

  • You're probably one archive paper away from figuring this out.

    おそらく、アーカイブ用紙1枚で解決できるだろう。

  • And so I spent a lot of time reading archive papers.

    それで、アーカイブの論文を読むのに多くの時間を費やした。

  • And it's true, it's true.

    そして、それは本当だ。

  • You can, now of course, you can't learn how somebody else does something and do it exactly the same way and hope to have a different outcome.

    もちろん、他の人のやり方を学んで、まったく同じようにやって、違う結果を望むことはできない。

  • But you could learn how something can be done, and then go back to first principles.

    でも、どうすればできるかを学んでから、最初の原則に戻ることもできる。

  • And ask yourself, given the conditions today, given my motivation, given the instruments, the tools, given how things have changed, how would I redo this?

    そして自問するんだ。今日のコンディション、私のモチベーション、道具、状況がどう変わったか。

  • How would I reinvent this whole thing?

    どうすればこの全体を刷新できるだろうか?

  • How would I design it?

    どのようにデザインすればいいのだろう?

  • How would I build a car today?

    今の私なら、どうやって車を作るだろう?

  • Would I build it incrementally from 1950s and 1900s?

    1950年代と1900年代から段階的に作っていくのだろうか?

  • How would I build a computer today?

    今日、私ならどうやってコンピューターを作るだろう?

  • How would I write software today?

    今日、私はどのようにソフトウェアを書くだろうか?

  • Does it make sense?

    意味があるのか?

  • And so I go back to first principles all the time, even in the company today, and just reset ourselves.

    だから私は、今日の会社でも常に第一原則に立ち返り、自分自身をリセットしている。

  • Because the world has changed.

    世界が変わったからだ。

  • And the way we wrote software in the past was monolithic, and it's designed for supercomputers, but now it's disaggregated, so on, so forth.

    これまでのソフトウェアの書き方はモノリシックで、スーパーコンピューター向けに設計されていた。

  • And how we think about software today, how we think about computers today, how we think, just always cause your company, always cause yourself to go back to first principles, and it creates lots and lots of opportunities.

    そして、今日のソフトウェアについて、今日のコンピューターについて、どのように考えるか、どのように考えるか。

  • Yeah, the way you applied this technology turns to be revolutionary.

    ああ、この技術を応用した方法は革命的だ。

  • You get all the momentum that you need to IPO, and then some more, because you grow your revenue nine times in the next four years.

    IPOに必要な勢いをすべて手に入れ、さらに次の4年間で収益を9倍に伸ばすのだ。

  • But in the middle of all of this success, you decide to pivot a little bit the focus of innovation happening at NVIDIA, based on a phone call you have with this chemistry professor.

    しかし、この成功の最中に、あなたは化学の教授との電話から、エヌビディアで起きているイノベーションの焦点を少しずらすことにしました。

  • Can you tell us about that phone call, and how you connected the dots from what you heard to where you went?

    その電話について、そして聞いた話から行った場所まで、どのように点と点を結んだのか、教えていただけますか?

  • Remember, at the core, the company was pioneering a new way of doing computing.

    その核心は、同社がコンピューティングの新しいやり方を開拓していたことだ。

  • Computer graphics was the first application.

    コンピューターグラフィックスが最初のアプリケーションだった。

  • But we always knew that there would be other applications, and so image processing came, particle physics came, fluids came, so on, so forth.

    画像処理、素粒子物理学、流体などなど。

  • All kinds of interesting things that we wanted to do.

    いろいろと面白いことがしたかったんだ。

  • We made the processor more programmable, so that we could express more algorithms, if you will.

    プロセッサーをよりプログラマブルにして、より多くのアルゴリズムを表現できるようにしたんだ。

  • And then one day, we invented programmable shaders, which made all forms of imaging and computer graphics programmable.

    そしてある日、プログラマブル・シェーダーが発明され、あらゆる画像処理とコンピューターグラフィックスがプログラマブルになった。

  • That was a great breakthrough, so we invented that.

    それは画期的なことだったので、私たちはそれを発明した。

  • On top of that, we tried to look for ways to express more sophisticated algorithms that could be computed on our processor, which is very different than a CPU.

    そのうえで、CPUとはまったく異なる我々のプロセッサで計算できる、より洗練されたアルゴリズムを表現する方法を探そうとした。

  • And so we created this thing called CG, I think it was 2003 or so, C for GPUs.

    それで、2003年くらいだったと思うが、GPU用のCGというものを作った。

  • It predated CUDA by about three years.

    CUDAより3年ほど早かった。

  • The same person who wrote the textbook that saved the company,

    同社を救った教科書を書いた人物と同じだ、

  • Mark Kilgard, wrote that textbook.

    その教科書を書いたのはマーク・キルガードだ。

  • And so CG was super cool.

    だからCGは超クールだった。

  • We wrote textbooks about it.

    私たちはそれについて教科書を書いた。

  • We started teaching people how to use it.

    私たちはその使い方を人々に教え始めた。

  • We developed tools and such.

    私たちはツールなどを開発した。

  • And then several researchers discovered it.

    そして、何人かの研究者がそれを発見した。

  • Many of the researchers here, students here at Stanford, was using it.

    スタンフォード大学の学生や研究者の多くが使っていた。

  • Many of the engineers that then became engineers at NVIDIA were playing with it.

    当時、エヌビディアのエンジニアになった人たちの多くが、この製品で遊んでいた。

  • A couple of doctors at Mass General picked it up and used it for CT reconstruction.

    マサチューセッツ総合病院の何人かの医師がこれを手に取り、CT再構成に使用した。

  • So I flew out and saw them and said, what are you guys doing with this thing?

    それで飛んで行って、彼らに会って、君たちはこれで何をしているんだと言ったんだ。

  • And they told me about that.

    そして、そのことを教えてくれた。

  • And then a quantum chemist used it to express his algorithms.

    そして、量子化学者がアルゴリズムを表現するのに使った。

  • And so I realized that there's some evidence that people might wanna use this.

    それで、人々がこれを使いたいと思うような証拠があることに気づいたんだ。

  • And it gave us incrementally more confidence that we had to go do this.

    そして、私たちはこれをやらなければならないという自信を少しずつ深めていった。

  • That this field, this form of computing could solve problems that normal computers really can't, and reinforced our belief and kept us going.

    この分野、このコンピューティングの形態が、通常のコンピューターでは解決できない問題を解決できるということが、私たちの信念を強め、前進し続けたのだ。

  • Every time you heard something new, you really savored that surprise.

    何か新しいことを聞くたびに、その驚きを味わったね。

  • And that seems to be a theme throughout your leadership at NVIDIA.

    そしてそれは、エヌビディアにおけるあなたのリーダーシップ全体のテーマでもあるようです。

  • It feels like you make these bets so far in advance of technology inflections that when the apple finally falls from the tree, you're standing right there in your black leather jacket waiting to catch it.

    技術の変遷を先取りするあまり、リンゴが木から落ちるとき、あなたは黒いレザージャケットを着て、そのリンゴをキャッチするためにそこに立っている。

  • How do you find the conviction?

    どうやって信念を見つけるのですか?

  • Always seems like a diving catch.

    いつもダイビングキャッチのように見える。

  • Always does seem like a diving catch.

    常にダイビングキャッチのように見える。

  • You do things based on core beliefs.

    信念に基づいて行動する。

  • We deeply believe that we could create a computer that solves problems normal processing can't do.

    私たちは、通常の処理ではできない問題を解決するコンピュータを作ることができると深く信じている。

  • That there are limits to what a CPU can do.

    CPUができることには限界がある。

  • There are limits to what general purpose computing can do.

    汎用コンピューティングでできることには限界がある。

  • And then there are interesting problems that we can go solve.

    そして、解決に向かうことができる興味深い問題がある。

  • The question is always, are those interesting problems only?

    問題は常に、それらは興味深い問題だけなのか、ということだ。

  • Or can they also be interesting markets?

    それとも、興味深い市場にもなり得るのだろうか?

  • Because if they're not interesting markets, it's not sustainable.

    興味深い市場でなければ、持続可能ではないからだ。

  • And NVIDIA went through about a decade where we were investing in this future.

    そしてエヌビディアは、この未来に投資する約10年間を過ごしました。

  • And the markets didn't exist.

    市場も存在しなかった。

  • There was only one market at the time, it was computer graphics.

    当時、市場はひとつしかなく、それはコンピューターグラフィックスだった。

  • For 10, 15 years, the markets that fuels NVIDIA today just didn't exist.

    10年、15年前から、今日のエヌビディアの原動力となっている市場は存在していませんでした。

  • And so how do you continue with all of the people around you, our company, and NVIDIA's management team, and all of the amazing engineers that are there creating this future with me.

    そして、あなたの周りにいる人たち、私たちの会社、エヌビディアの経営陣、そして私と一緒にこの未来を創造している素晴らしいエンジニアたち全員と、どのように続けていくのか。

  • All of your shareholders, your board of directors, all your partners.

    株主全員、取締役会、パートナー全員だ。

  • You're taking everybody with you, and there's no evidence of a market.

    みんなを道連れにするのか?

  • That is really, really challenging.

    それは本当に、本当に挑戦的なことだ。

  • The fact that the technology can solve problems, and the fact that you have research papers that are used, that are made possible because of it, are interesting.

    技術によって問題を解決できるという事実、そして技術によって可能になった研究論文が使われているという事実は興味深い。

  • But you're always looking for that market.

    しかし、あなたは常にその市場を探している。

  • But nonetheless, before a market exists, you still need early indicators of future success.

    しかし、それでもなお、市場が存在する前には、将来の成功を示す初期の指標が必要なのだ。

  • We have this phrase in the company, there's a phrase called key performance indicators.

    会社には重要業績評価指標という言葉がある。

  • Unfortunately, KPIs are hard to understand.

    残念ながら、KPIを理解するのは難しい。

  • I find KPIs hard to understand.

    KPIを理解するのは難しいと思う。

  • What's a good KPI?

    良いKPIとは?

  • A lot of people, when we look for KPIs, we go gross margins.

    KPIを探すとき、多くの人は粗利率を重視する。

  • That's not a KPI.

    それはKPIではない。

  • That's a result.

    それが結果だ。

  • You're looking for something that's an early indicators of future positive results, and as early as possible.

    将来の好結果の早期指標となるものを、できるだけ早い段階で探しているのだ。

  • And the reason for that is because you want that early sign that you're going in the right direction.

    その理由は、正しい方向に進んでいるという早い段階でのサインが欲しいからだ。

  • And so we have this phrase, it's called E-O-I-F-S.

    E・O・I・F・Sという言葉がある。

  • Early indicators, E-I-O-F-S.

    初期の指標、E-I-O-F-S。

  • Early indicators of future success.

    将来の成功の早期指標。

  • And it helps people, because I was using it all the time, to give the company hope that, hey, look, we solved this problem, we solved that problem, we solved this problem.

    そして、私はいつもそれを使っていたので、人々に、ほら、この問題は解決した、あの問題も解決した、この問題も解決した、と会社に希望を与えることができた。

  • The markets didn't exist, but there were important problems.

    市場は存在しなかったが、重要な問題があった。

  • And that's what the company's about, to solve these problems.

    そして、それがこの会社の目的であり、これらの問題を解決することなんだ。

  • We want to be sustainable, and therefore the markets have to exist at some point.

    私たちは持続可能でありたいと考えている。

  • But you want to decouple the result from evidence that you're doing the right thing.

    しかし、正しいことをしているという証拠と結果を切り離したい。

  • Okay, and so that's how you kind of solve this problem of investing into something that's very, very far away.

    それで、とても遠くにあるものに投資するという問題を解決するわけだ。

  • And having the conviction to stay on the road, is to find as early as possible the indicators that you're doing the right things, and so start with a core belief, unless something changes your mind.

    そして、道を歩み続ける信念を持つということは、自分が正しいことをしているという指標をできるだけ早く見つけることであり、何か考えが変わらない限り、核となる信念から始めることだ。

  • And continue to believe in it, and look for early indicators of future success.

    そしてそれを信じ続け、将来の成功の初期指標を探すのだ。

  • What are some of those early indicators that have been used by product teams at

    の製品チームが使用してきた初期の指標には、どのようなものがあるのだろうか。

  • NVIDIA?

    エヌビディア?

  • All kinds.

    全種類だ。

  • I saw a paper, long before I saw the paper I met some people that needed my help on this thing called deep learning.

    私はある論文を目にした。その論文を目にするずっと前に、ディープラーニングというものについて私の助けを必要としている人たちに出会った。

  • At a time I didn't even know what deep learning was, and they needed us to create a domain-specific language so that all of their algorithms could be expressed easily on our processors.

    当時、私はディープラーニングが何なのかさえ知らなかったし、彼らのすべてのアルゴリズムを我々のプロセッサーで簡単に表現できるように、ドメイン固有の言語を作る必要があった。

  • And we created this thing called CUDNN, and it's essentially the SQL.

    そして、CUDNNというものを作ったんだ。

  • SQL is in storage computing.

    SQLはストレージ・コンピューティングにある。

  • This is neural network computing, and we created a language, if you will, domain-specific language for that.

    これはニューラルネットワーク・コンピューティングであり、私たちはそのための言語、言うなればドメイン固有の言語を作った。

  • Kind of like the OpenGL of deep learning.

    ディープラーニングのOpenGLのようなものだ。

  • And so they needed us to do that so that they could express their mathematics.

    だから、彼らが自分たちの数学を表現できるように、私たちがそれをする必要があった。

  • And they didn't understand CUDA, but they understood their deep learning.

    彼らはCUDAを理解していなかったが、ディープラーニングを理解していた。

  • And so we created this thing in the middle for them.

    それで、彼らのために真ん中にこんなものを作ったんだ。

  • And the reason why we did it was because even though there were zero,

    なぜそうしたかというと、ゼロだったからだ、

  • I mean, these researchers had no money.

    つまり、この研究者たちにはお金がなかった。

  • And this is kind of one of the great skills of our company, that you're willing to do something, even though the financial returns are completely non-existent.

    金銭的な見返りがまったくないにもかかわらず、何かをやり遂げようとする。

  • Or maybe very, very far out, even if you believed in it.

    あるいは、たとえ信じていたとしても、とてもとても遠い先のことかもしれない。

  • We ask ourselves, is this worthy work to do?

    私たちは自らに問いかける。

  • Does this advance a field of science somewhere that matters?

    これはどこか重要な科学分野を前進させるのだろうか?

  • Notice, this is something that I've been talking about.

    これは私が話してきたことだ。

  • Since the very beginning of time, we find inspiration, not from the size of a market, but from the importance of the work.

    太古の昔から、私たちは市場の大きさからではなく、仕事の重要性からインスピレーションを得てきた。

  • Because the importance of the work is the early indicators of a future market.

    なぜなら、仕事の重要性は将来の市場の初期指標だからだ。

  • And nobody has to do a business case on it.

    誰もビジネスケースを作成する必要はない。

  • Nobody has to show me a P&L.

    誰も私に損益計算書を見せる必要はない。

  • Nobody has to show me a financial forecast.

    誰も私に財務予測を見せる必要はない。

  • The only question is, is this important work?

    唯一の問題は、これが重要な仕事なのかということだ。

  • And if we didn't do it, would it happen without us?

    もし私たちがそれをしなければ、私たちなしでそれが起こるだろうか?

  • Now, if we didn't do something, and something could happen without us, it gives me tremendous joy, actually.

    今、もし私たちが何もせず、私たち抜きで何かが起きるとしたら、それはとてつもない喜びだ。

  • And the reason for that is, could you imagine?

    その理由は、想像がつくだろうか?

  • The world got better, you didn't have to lift a finger.

    世界は良くなり、あなたは指一本動かす必要がなかった。

  • That's the definition of ultimate laziness.

    これこそ究極の怠慢の定義だ。

  • And in a lot of ways, you want that habit.

    そして多くの点で、あなたはその習慣を望んでいる。

  • And the reason for that is this.

    その理由はこうだ。

  • You want the company to be lazy about doing things that other people always can do.

    他の人がいつもできるようなことを、会社には怠け者にさせたいのだろう。

  • If somebody else can do it, let them do it.

    他の誰かができることなら、彼らにやらせればいい。

  • We should go select the things that, if we didn't do it, the world would fall apart.

    やらなければ世界が崩壊してしまうようなことを選んで行くべきだ。

  • You have to convince yourself of that.

    自分自身を納得させなければならない。

  • That if I don't do this, it won't get done.

    私がやらなければ、それは成し遂げられない。

  • And if that work is hard, and that work is impactful and important, then it gives you a sense of purpose.

    そして、その仕事がハードで、インパクトのある重要なものであれば、目的意識を持つことができる。

  • Does that make sense?

    意味があるのか?

  • And so our company has been selecting these projects.

    そうして私たちの会社は、これらのプロジェクトを選定してきた。

  • Deep learning was just one of them.

    ディープラーニングはそのひとつに過ぎない。

  • And the first indicator of the success of that was this fuzzy cat that Andrew Ann came up with.

    そして、その成功の最初の指標となったのが、アンドリュー・アンが考え出したこのモコモコの猫だった。

  • And then Alex Kershefsky detected cats, not all the time, but successfully enough that it was, this might take us somewhere.

    そして、アレックス・カーシェフスキーは、常にではないが、これはどこかに連れて行ってくれるかもしれない、と思えるほどうまく猫を検出した。

  • And then we reasoned about the structure of deep learning, and we're computer scientists, and we understand how things work.

    そしてディープラーニングの構造について推論し、我々はコンピューター科学者であり、物事の仕組みを理解している。

  • And so we convinced ourselves this could change everything.

    そして、これですべてが変わると確信した。

  • And anyhow, but that's an example.

    とにかく、これは一例だ。

  • So these selections that you've made, they've paid huge dividends, both literally and figuratively.

    つまり、あなたが行ったこれらの選択は、文字通りの意味でも、比喩的な意味でも、大きな配当をもたらしたということだ。

  • But you've had to steer the company through some very challenging times, like when it lost 80% of its market cap amid the financial crisis, because Wall Street didn't believe in your bet on ML.

    しかし、あなたは、金融危機の中で時価総額の80%を失った時のように、ウォール街があなたのMLへの賭けを信じなかったために、非常に困難な時期を通して会社を舵取りしなければならなかった。

  • In times like these, how do you steer the company and keep the employees motivated at the task at hand?

    このような時、どのように会社の舵取りをし、従業員のモチベーションを維持し続けるか。

  • My reaction during that time is the same reaction I had about this week.

    その時の私の反応は、今週についての私の反応と同じだ。

  • Earlier today, you asked me about this week.

    今日の朝、あなたは今週について私に尋ねた。

  • My pulse was exactly the same.

    脈拍もまったく同じだった。

  • This week is no different than last week or the week before that.

    今週も先週、先々週と変わらない。

  • And so the opposite of that, when you drop 80%, don't get me wrong.

    だからその逆で、8割を落としたとき、誤解しないでほしい。

  • When your share price drops 80%, it's a little embarrassing, okay?

    株価が80%も下がったら、ちょっと恥ずかしいだろ?

  • And you just wanna wear a t-shirt that says, it wasn't my fault.

    そして、私のせいではありませんというTシャツを着たいだけなのだ。

  • But even more than that, you don't wanna get out of your bed.

    それ以上に、ベッドから出たくなくなる。

  • You don't wanna leave the house.

    家から出たくはないだろう。

  • All of that is true.

    それはすべて真実だ。

  • All of that is true.

    それはすべて真実だ。

  • But then you go back to just doing your job.

    でも、その後は自分の仕事をするだけに戻るんだ。

  • I woke up at the same time, prioritized my day in the same way.

    同じ時間に起き、同じように一日の優先順位をつけた。

  • I go back to what do I believe?

    私は何を信じているのか?

  • You gotta gut check, always gut check back to the core.

    ガッツ・チェック、常にガッツ・チェック、核心に立ち返るんだ。

  • What do you believe?

    あなたは何を信じる?

  • What are the most important things?

    最も重要なことは何か?

  • And just check them off.

    そして、それらをチェックするだけだ。

  • Sometimes it's helpful to, family loves me, okay, check, double check, right?

    家族から愛されていることを確認するのは、役に立つこともある。

  • And so you just gotta check it off.

    だから、それをチェックするんだ。

  • And you go back to your core, and then go back to work.

    そして自分のコアに戻り、仕事に戻る。

  • And then every conversation is go back to the core.

    そして、すべての会話は核心に戻る。

  • Keep the company focused back on the core.

    会社をコアに集中させる。

  • Do you believe in it?

    あなたはそれを信じますか?

  • Did something change?

    何かが変わったのか?

  • The stock price changed, but did something else change?

    株価は変わったが、他の何かが変わったのだろうか?

  • Did physics change?

    物理学は変わったのか?

  • Did gravity change?

    重力が変わったのか?

  • Did all of the things that we assumed, that we believed, that led to our decision, did any of those things change?

    私たちが思い込んでいたこと、信じていたこと、私たちの決断につながったこと、そのどれかに変化はあったのだろうか?

  • Because if those things change, you gotta change everything.

    それが変われば、すべてを変えなければならない。

  • But if none of those things change, you change nothing.

    しかし、そのどれもが変わらなければ、何も変わらない。

  • Keep on going.

    続けてくれ。

  • That's how you do it.

    それがあなたのやり方だ。

  • In speaking with your employees, they say that you-

    従業員と話すと、彼らは次のように言う。

  • Try to avoid the public.

    人目を避けるようにする。

  • In speaking with your employees, they've said that your leadership-

    従業員と話す中で、彼らはあなたのリーダーシップが...

  • Including the employees.

    従業員も含めて。

  • I'm just kidding.

    冗談だよ。

  • No, leaders have to be seen, unfortunately.

    いや、残念ながら指導者は見なければならない。

  • That's the hard part.

    それが難しいところだ。

  • I was an electrical engineering student, and

    私は電気工学の学生だった。

  • I was quite young when I went to school.

    学校に通っていた頃はかなり若かった。

  • When I went to college, I was still 16 years old, and so I was young when I did everything.

    大学に進学したとき、私はまだ16歳だったから、何をするにも若かった。

  • And so I was a bit of an introvert, kind of, I'm shy, I don't enjoy public speaking.

    内向的で、シャイで、人前で話すのが苦手なんだ。

  • I'm delighted to be here, I'm not suggesting.

    私はここにいることを喜んでいる。

  • But it's not something that I do naturally.

    でも、それは自然にできることではないんだ。

  • And so when things are challenging, it's not easy to be in front of precisely the people that you care most about.

    だから、困難な状況にあるとき、自分が最も大切に思っている人たちの前に立つのは簡単なことではない。

  • And the reason for that is because, could you imagine a company meeting, we just, our stock price just dropped by 80%.

    その理由は、会社のミーティングを想像してみてほしいんだが、株価が80%下落したんだ。

  • And the most important thing I have to do as a CEO is this, to come and face you, explain it, and partly, you're not sure why.

    CEOとして私がしなければならない最も重要なことはこれだ。君と向き合って説明すること。

  • Partly, you're not sure how long, how bad, you just don't know these things.

    どれくらいの期間なのか、どれくらいの状態なのか、そういったことがわからないということもある。

  • But you still gotta explain it, face all these people, and you know what they're thinking.

    しかし、それでも説明しなければならないし、すべての人と顔を合わせなければならない。

  • Some of them are probably thinking we're doomed.

    彼らの中には、私たちが破滅すると思っている者もいるだろう。

  • Some people are probably thinking you're an idiot, and some people are probably thinking something else.

    あなたをバカだと思っている人もいるだろうし、別のことを考えている人もいるだろう。

  • And so, there are a lot of things that people are thinking, and you know that they're thinking those things.

    だから、人々が考えていることはたくさんあるし、彼らがそういうことを考えていることもわかっているはずだ。

  • But you still have to get in front of them and do the hard work.

    しかし、それでも彼らの前に出て、ハードワークをしなければならない。

  • They may be thinking of those things, but yet, not a single person of your leadership team left during times like this.

    彼らはそういうことを考えているのかもしれないが、しかし、このような時期には指導者層は一人も残っていない。

  • And in fact-

    そして実際

  • They're unemployable.

    彼らは失業者だ。

  • That's what I keep reminding them.

    私は彼らにそう言い聞かせ続けている。

  • I'm just kidding.

    冗談だよ。

  • I'm surrounded by geniuses.

    私は天才に囲まれている。

  • I'm surrounded by geniuses, yeah.

    僕は天才に囲まれているからね。

  • Other geniuses, unbelievable.

    他の天才たち、信じられない。

  • NVIDIA is well known to have singularly the best management team on the planet.

    エヌビディアは、地球上で唯一最高の経営陣を持っていることでよく知られている。

  • This is the deepest technology management team the world's ever seen.

    これは、世界がこれまでに見たことがないほど奥の深い技術管理チームだ。

  • I'm surrounded by a whole bunch of them, and they're just geniuses.

    私の周りにはそういう人たちが大勢いて、彼らはまさに天才なんだ。

  • Business teams, marketing teams, sales teams, just incredible.

    ビジネスチーム、マーケティングチーム、セールスチーム、とにかくすごい。

  • Engineering teams, research teams, unbelievable, yeah.

    エンジニアリング・チーム、リサーチ・チーム、信じられない。

  • Yeah, your employees say that your leadership style is very engaged.

    ええ、従業員たちはあなたのリーダーシップ・スタイルが非常に魅力的だと言っています。

  • You have 50 direct reports.

    直属の部下が50人いる。

  • You encourage people across all parts of the organization to send you the top five things on their mind.

    あなたは、組織のあらゆる部門の人々に、気になることのトップ5を送るよう勧めている。

  • And you constantly remind people that no task is beneath you.

    そして、どんな仕事も自分の下にあるものではないことを常に人々に気づかせている。

  • Can you tell us why you've purposefully designed such a flat organization?

    このようなフラットな組織を意図的に設計した理由を教えていただけますか?

  • And how should we be thinking about our organizations that we design in the future?

    そして、私たちが将来設計する組織について、どのように考えるべきなのだろうか?

  • To me, no task is beneath me, because remember, I used to be a dishwasher.

    私にとっては、どんな仕事も自分には関係ない。

  • And I mean that, and I used to clean toilets.

    私は以前、トイレ掃除をしていた。

  • I mean, I cleaned a lot of toilets.

    つまり、たくさんのトイレを掃除したんだ。

  • I've cleaned more toilets than all of you combined.

    私はあなた方全員を合わせた数よりもトイレを掃除してきた。

  • And some of them just can't unsee.

    その中には、どうしても見ることができないものもある。

  • I don't know what to tell you, that's life.

    それが人生だ。

  • And so, you can't show me a task that's beneath me.

    だから、私より下の仕事は見せられない。

  • Now, I'm not doing it only because of whether it's beneath me or not beneath me.

    今は、それが自分より下か下でないかという理由だけでやっているわけではない。

  • If you send me something and you want my input on it, and I can be of service to you.

    もしあなたが私に何か送ってきて、それについて私の意見が欲しいなら、私はあなたのお役に立てるでしょう。

  • And in my review of it, share with you how I reason through it,

    そして、そのレビューでは、私がどのように推論したかを紹介する、

  • I've made a contribution to you.

    私はあなたに貢献した。

  • I've made it possible for you to see how I reason through something.

    私がどのように何かを推論しているのか、ご覧いただけるようにしました。

  • And by reasoning, as you know, how someone reasons through something empowers you.

    そして推論によって、ご存知のように、誰かが何かを推論する方法は、あなたに力を与える。

  • You go, my gosh, that's how you reason through something like this.

    そうやって理屈をこねていくんだ。

  • It's not as complicated as it seems.

    見かけほど複雑ではない。

  • This is how you reason through something that's super ambiguous.

    これが、超曖昧なものを推理する方法だ。

  • This is how you reason through something that's incalculable.

    これが、計り知れないものを推理する方法だ。

  • This is how you reason through something that seems to be very scary.

    そうやって、とても怖いと思えることを理性で乗り越えていくんだ。

  • This is how you seem, do you understand?

    これが君の姿なんだ、わかるかい?

  • And so, I show people how to reason through things all the time.

    だから、私はいつも物事を推論する方法を人々に教えている。

  • Strategy things, how to forecast something, how to break a problem down.

    戦略的なこと、何かを予測する方法、問題を分解する方法。

  • And you're empowering people all over the place.

    そして、あなたはあちこちの人々に力を与えている。

  • And so, that's how I see it.

    だから、私はそう考えている。

  • If you send me something, you want me to help review it, I'll do my best.

    もし、あなたが私に何か送ってきて、私にレビューの手伝いをしてほしいなら、私はベストを尽くす。

  • And I'll show you how I would do it.

    私ならどうするか、お見せしましょう。

  • In the process of doing that, of course, I learned a lot from you.

    その過程で、もちろん私はあなたから多くのことを学んだ。

  • Is that right?

    そうなのか?

  • You gave me a seed of a lot of information.

    あなたは私にたくさんの情報の種をくれた。

  • I learned a lot.

    多くのことを学んだ。

  • And so, I feel rewarded by the process.

    だから、そのプロセスにやりがいを感じている。

  • It does take a lot of energy sometimes.

    エネルギーが必要な時もある。

  • Because in order to add value to somebody, and they're incredibly smart as a starting point.

    なぜなら、誰かに付加価値を与えるためには、彼らは出発点として信じられないほど賢いからだ。

  • And I'm surrounded by incredibly smart people.

    それに、私の周りには信じられないほど賢い人たちがいる。

  • You have to at least get to their plane.

    少なくとも彼らの飛行機に乗らなければならない。

  • You have to get into their head space.

    相手の頭の中に入っていかなければならない。

  • And that's really hard, that's really hard.

    それは本当に難しいことだ。

  • And that takes just an enormous amount of emotional and intellectual energy.

    そして、それには膨大な感情と知的エネルギーが必要だ。

  • And so, I feel exhausted after I work on things like that.

    だから、そういう仕事をした後は、疲れ果ててしまうんだ。

  • I'm surrounded by a lot of great people.

    僕の周りには素晴らしい人たちがたくさんいる。

  • A CEO should have the most direct reports by definition.

    CEOは定義上、最も多くの直属の部下を持つべきである。

  • Because the people that report to the CEO requires the least amount of management.

    なぜなら、CEOの直属の部下は、最低限の管理しか必要としないからだ。

  • It makes no sense to me that CEOs have so few people reporting to them.

    CEOの部下が少ないというのは、私には意味がわからない。

  • Except for one fact that I know to be true.

    ただひとつ、私が真実だと知っている事実を除いては。

  • The knowledge, the information of a CEO is supposedly so valuable, so secretive, you can only share it with two other people, or three.

    CEOの知識、情報はとても貴重で、秘密なので、他の2人か3人としか共有できないと思われている。

  • And their information is so invaluable, so incredibly secretive, that they can only share it with a couple more.

    そして、彼らの情報は非常に貴重で、信じられないほどの秘密主義であるため、あと2、3人としか共有できない。

  • Well, I don't believe in a culture and environment where the information that you possess is the reason why you have power.

    まあ、私は、自分が持っている情報が権力を持つ理由であるような文化や環境は信じていない。

  • I would like us all to contribute to the company.

    全員が会社に貢献してほしい。

  • And our position in the company should have something to do with our ability to reason through complicated things, lead other people to achieve greatness, inspire, empower other people, support other people.

    そして私たちの会社での地位は、複雑な物事を推理し、他の人々を率いて偉業を達成し、他の人々を鼓舞し、力を与え、他の人々をサポートする能力と関係があるはずだ。

  • Those are the reasons why the management team exists.

    それが経営陣の存在理由だ。

  • In service of all of the other people that work in the company.

    会社で働く他のすべての人々のために。

  • To create the conditions by which all of these amazing people volunteer to come work for you, instead of all the other amazing high tech companies around the world, they elected, they volunteered to work for you.

    世界中の素晴らしいハイテク企業ではなく、あなたの会社で働きたいと志願する素晴らしい人材が集まるような条件を整えること。

  • And so you should create the conditions by which they could do their life's work, which is my mission.

    そして、彼らがライフワークを行えるような条件を整えること、それが私の使命だ。

  • You probably heard it, I've said that pretty clearly, and I believe that.

    おそらく聞いたと思うが、私ははっきりとそう言ったし、そう信じている。

  • What my job is, is very simply to create the conditions by which you could do your life's work, and so how do I do that?

    私の仕事は、非常にシンプルに、あなたがライフワークを行えるような条件を整えることだ。

  • What does that condition look like?

    その状態とはどのようなものか?

  • Well, that condition should result in a great deal of empowerment.

    その結果、大きな力を得ることができるはずだ。

  • You can only be empowered if you understand the circumstance, isn't that right?

    状況を理解してこそ、力を得ることができる、そうだろう?

  • You have to understand the context of the situation you're in, in order for you to come up with great ideas.

    素晴らしいアイデアを出すためには、自分が置かれている状況の背景を理解しなければならない。

  • And so I have to create a circumstance where you understand the context, which means you have to be informed.

    だから、あなたがその背景を理解できるような状況を作らなければならない。

  • And the best way to be informed is for there to be as little layers of information mutilation between us.

    そして、情報を得るための最善の方法は、私たちの間に情報の切断をできるだけ少なくすることだ。

  • And so that's the reason why it's very often that I'm reasoning through things like in an audience like this, I say first of all, this is the beginning facts.

    そのため、このような聴衆の前で私が推論を展開することは非常に多い。

  • These are the data that we have.

    これが我々の持っているデータだ。

  • This is how I would reason through it.

    私ならこう推論する。

  • These are some of the assumptions.

    これらは仮定の一部である。

  • These are some of the unknowns.

    これらは未知の部分だ。

  • These are some of the knowns.

    これらは既知のことだ。

  • And so you reason through it.

    そうして、あなたはそれを推論する。

  • And now you've created an organization that's highly empowered.

    そして今、あなたは非常にエンパワーメントされた組織を作り上げた。

  • NVIDIA's 30,000 people.

    エヌビディアの3万人。

  • We're the smallest large company in the world.

    我々は世界で最も小さな大企業だ。

  • We're a tiny little company.

    私たちは小さな小さな会社だ。

  • But every employee is so empowered, and they're making smart decisions on my behalf every single day.

    でも、どの従業員もとても権限を与えられていて、私のために毎日賢い決断をしてくれている。

  • And the reason for that is because they understand my condition.

    その理由は、彼らが私の状態を理解してくれているからだ。

  • They understand my condition.

    彼らは私の状態を理解してくれている。

  • I'm very transparent with people.

    僕は人に対してとても透明なんだ。

  • And I believe that I can trust you with the information.

    そして、私はあなたに情報を託すことができると信じている。

  • Oftentimes, the information is hard to hear, and the situations are complicated.

    多くの場合、情報は聞き取りにくく、状況は複雑だ。

  • But I trust that you can handle it.

    でも、君なら大丈夫だと信じているよ。

  • A lot of people hear me say, you're adults here, you can handle this.

    多くの人が、君たちは大人なんだから、大丈夫だと言っている。

  • Sometimes they're not really adults, they just graduated.

    卒業しただけで、本当の大人ではないこともある。

  • I'm just kidding.

    冗談だよ。

  • I know that when I first graduated, I was barely an adult.

    卒業した当初、私はやっと大人になったばかりだった。

  • But I was fortunate that I was trusted with important information.

    しかし、重要な情報を任せてもらえたのは幸運だった。

  • So I want to do that, I want to create the conditions for people to do that.

    だから私はそうしたいし、そうするための条件を整えたい。

  • I do want to now address the topic that is on everybody's mind, AI.

    ここで、誰もが気になっている話題、AIについて取り上げたい。

  • Last week, you said that generative AI and accelerated computing have hit the tipping point.

    先週、あなたはジェネレーティブAIとアクセラレーテッド・コンピューティングが転換点を迎えたと言いました。

  • So as this technology becomes more mainstream, what are the applications that you personally are most excited about?

    では、この技術が主流になるにつれて、あなた自身が最も期待しているアプリケーションは何ですか?

  • Well, you have to go back to first principles and ask yourself what is generative AI, what happened?

    第一原理に立ち返って、ジェネレーティブAIとは何か、何が起こったのかを自問する必要がある。

  • What happened was we now have the ability to have software that can understand something.

    何が起こったかというと、何かを理解できるソフトウェアができるようになったということだ。

  • They can understand, first of all, we digitized everything.

    まず、我々はすべてをデジタル化した。

  • That was like, for example, gene sequencing, you digitize genes.

    それは例えば、遺伝子配列の解読のように、遺伝子をデジタル化するようなものだ。

  • But what does it mean?

    しかし、それは何を意味するのか?

  • That sequence of genes, what does it mean?

    その遺伝子の並びは何を意味するのか?

  • We've digitized amino acids, but what does it mean?

    アミノ酸はデジタル化されたが、それは何を意味するのか?

  • And so we now have the ability, we digitize words, we digitize sounds.

    そして今、私たちは言葉をデジタル化し、音をデジタル化する能力を持っている。

  • We digitize images and videos, we digitize a lot of things.

    私たちは画像やビデオをデジタル化し、多くのものをデジタル化している。

  • But what does it mean?

    しかし、それは何を意味するのか?

  • We now have the ability, through a lot of studying, a lot of data and from the patterns and relationships, we now understand what they mean.

    私たちは今、多くの研究、多くのデータ、そしてパターンや関係性から、それらが何を意味するのかを理解する能力を持っている。

  • Not only do we understand what they mean, we can translate between them.

    私たちはその意味を理解しているだけでなく、その間を翻訳することもできる。

  • Because we learned about the meaning of these things in the same world.

    なぜなら、私たちは同じ世界でこれらのことの意味を学んだからだ。

  • We didn't learn about them separately.

    別々に学んだわけではない。

  • So we learned about speech and words and paragraphs and vocabulary in the same context.

    だから私たちは同じ文脈の中で、スピーチや単語、段落、語彙について学んだ。

  • So we found correlations between them, and they're all registered, if you will, registered to each other.

    だから、それらの間に相関関係があることがわかった。

  • And so now, not only do we understand the meaning of each modality, we can understand how to translate between them.

    そして今、私たちはそれぞれのモダリティの意味を理解するだけでなく、それらの間でどのように翻訳すればいいのかも理解できるようになった。

  • And so, for obvious things, you could caption video to text, that's captioning.

    だから、わかりやすいところでは、ビデオにテキストでキャプションをつけることができる。

  • Text to images, mid-journey, text to text, chat GPT, amazing things.

    テキストから画像、旅の途中、テキストからテキスト、チャットGPT、素晴らしいことだ。

  • And so, we now know that we understand meaning, and we can translate.

    そして、私たちは意味を理解し、翻訳することができる。

  • The translation of something is generation of information.

    何かを翻訳することは、情報を生成することである。

  • And all of a sudden, you have to take a step back and ask yourself, what is the implication in every single layer of everything that we do?

    そして突然、一歩引いて、自分自身に問いかけなければならなくなる。

  • And so, I'm exercising in front of you, I'm reasoning in front of you, the same thing I did a quarter, 15 years ago.

    だから、私は皆さんの前で運動し、皆さんの前で理性を働かせている。4分の1、15年前と同じことをしている。

  • When I first saw AlexNet, some 13, 14 years ago, I guess, how I reasoned through it, what did I see, how interesting, what can it do?

    アレックス・ネットを初めて見たのは13、14年前だったと思う。

  • Very cool.

    とてもクールだ。

  • But then, most importantly, what does it mean?

    しかし、最も重要なのは、それが何を意味するかということだ。

  • What does it mean?

    どういう意味ですか?

  • What does it mean to every single layer of computing?

    コンピューティングの各層にとって、それは何を意味するのか?

  • Because we're in the world of computing.

    私たちはコンピューティングの世界にいるのだから。

  • And so what it means is that the way that we process information fundamentally will be different in the future, that's what NVIDIA builds, chips and systems.

    それが意味するのは、私たちが情報を処理する方法が将来根本的に変わるということです。

  • The way we write software will be fundamentally different in the future.

    今後、ソフトウェアの書き方は根本的に変わっていくだろう。

  • The type of software we'll be able to write in the future will be different.

    将来、私たちが書けるソフトウエアの種類は変わるだろう。

  • New applications.

    新しいアプリケーション

  • And then also, the processing of those applications will be different.

    そしてまた、それらの申請の処理も違ってくる。

  • What was historically a retrieval-based model where information was pre-recorded, if you will, almost.

    歴史的には検索ベースのモデルで、情報はあらかじめ記録されていた。

  • We wrote the text, pre-recorded, and we retrieved it based on some recommender system algorithm.

    私たちは、あらかじめ録音されたテキストを書き、あるレコメンダー・システムのアルゴリズムに基づいてそれを検索した。

  • In the future, some seed of information will be the starting point.

    将来的には、何らかの情報の種が出発点になるだろう。

  • We call them prompts, as you guys know.

    私たちはそれをプロンプトと呼んでいる。

  • And then we generate the rest of it.

    そして、その残りを生み出す。

  • And so the future of computing will be highly generated.

    こうして、コンピューティングの未来は高度に生成されることになる。

  • Well, let me give you an example of what's happening.

    では、何が起きているのか例を挙げよう。

  • For example, we're having a conversation right now.

    例えば、私たちは今会話をしている。

  • Very little of the information I'm conveying to you is retrieved.

    私があなたに伝えている情報は、ほとんど検索されていない。

  • Most of it is generated.

    そのほとんどは生成されたものだ。

  • It's called intelligence.

    それがインテリジェンスというものだ。

  • And so in the future, we're going to have a lot more generative.

    だから将来的には、もっとジェネレイティブになる。

  • Our computers will perform in that way.

    私たちのコンピューターは、そのように機能する。

  • It's going to be highly generative instead of highly retrieval-based.

    検索ベースではなく、ジェネレイティブなものになるだろう。

  • Then you go back and you're going to ask yourself, now for entrepreneurs, you're going to ask yourself, what industries will be disrupted?

    そして、もう一度自問自答し、今度は起業家たちに、どんな産業が破壊されるのか?

  • Therefore, will we think about networking the same way?

    従って、我々はネットワークについて同じように考えるだろうか?

  • Will we think about storage the same way?

    我々はストレージについて同じように考えるだろうか?

  • Will we think about, would we be as abusive of internet traffic as we are today?

    私たちは今ほどインターネットのトラフィックを乱用しているだろうか?

  • Probably not.

    恐らく無理だろう。

  • Notice we're having a conversation right now, and

    私たちは今、会話をしている。

  • I don't have to get in my car every question.

    質問にいちいち車に乗る必要はない。

  • So we don't have to be as abusive of transformation, information transporting as we used to.

    だから、以前のように変身や情報伝達を忌み嫌う必要はない。

  • What's going to be more?

    何が増えるんだ?

  • What's going to be less?

    何が減るんだ?

  • What kind of applications?

    どのような用途ですか?

  • You know, et cetera, et cetera.

    そうだな、その他もろもろ。

  • So you can go through the entire industrial spread and ask yourself, what's going to get disrupted?

    だから、産業界全体を見渡して、何が破壊されるのか?

  • What's going to be different?

    何が変わるんだ?

  • What's going to get new?

    何が新しくなるんだ?

  • You know, so on and so forth.

    そうやって、いろいろとね。

  • And that reasoning starts from, what is happening?

    そしてその推論は、何が起きているのか?

  • What is generative AI?

    ジェネレーティブAIとは何か?

  • Foundationally, what is happening?

    基本的に、何が起こっているのか?

  • Go back to first principles with all things.

    何事も初心に戻る。

  • There was something I was going to tell you about organization.

    組織について話そうと思っていたことがあったんだ。

  • You asked the question, and I forgot to answer it.

    あなたが質問したのに、私はそれに答えるのを忘れていた。

  • The way you create an organization, by the way, someday, don't worry about how other companies or charts look.

    ところで、組織の作り方だが、いつか、他の会社や図表がどう見えるかを気にすることはない。

  • You start from first principles.

    最初の原則から始めるのだ。

  • Remember what an organization is designed to do.

    組織が何をするために設計されているのかを忘れてはならない。

  • The organizations of the past, where there's a king, you know, CEO.

    過去の組織は、王様がいて、CEOがいる。

  • And then you have all these, you know, the royal subjects, you know, the royal court, and then e-staff.

    それから、王室の臣下、王室の宮廷、そしてEスタッフ。

  • And then you keep working your way down.

    そして、どんどん下に降りていく。

  • Eventually, they're employees.

    最終的には従業員になる。

  • Well, the reason why it was designed that way is because they wanted the employees to have as little information as possible because their fundamental purpose of the soldiers is to die in the field of battle, to die without asking questions.

    まあ、なぜそのような設計になったかというと、兵士の基本的な目的は戦場で死ぬことであり、問答無用で死ぬことだから、従業員にはできるだけ情報を与えないようにしたかったからだ。

  • You guys know this.

    君たちも知っているだろう。

  • I don't, I only have 30,000 employees.

    従業員は3万人しかいない。

  • I would like them, none of them, to die.

    私は彼らに、誰ひとりとして死んでほしくない。

  • I would like them to question everything.

    私は彼らにすべてを疑ってもらいたい。

  • Does that make sense?

    意味があるのか?

  • And so the way you organize in the past and the way you organize today is very different.

    だから、昔の組織の作り方と今の組織の作り方はまったく違う。

  • Second, the question is, what is NVIDIA, what does NVIDIA build?

    第二に、NVIDIAとは何か、NVIDIAは何を作っているのかということです。

  • An organization is designed so that we could build whatever it is we build better.

    組織というのは、私たちが何を作るにしても、より良いものを作れるように設計されている。

  • And so if we all build different things, why are we organized the same way?

    みんな違うものを作っているのに、なぜ同じように組織化されているのか?

  • Why would this organizational machinery be exactly the same, irrespective of what you build?

    この組織機構は、何を作ろうがまったく同じなのだろうか?

  • It doesn't make any sense.

    何の意味もない。

  • You build computers, you organize this way.

    コンピューターを作り、このように組織する。

  • You build healthcare services, you build exactly the same way.

    医療サービスを構築する場合も、まったく同じように構築する。

  • It makes no sense whatsoever.

    何の意味もない。

  • And so you have to go back to first principles.

    だから、最初の原則に戻る必要がある。

  • Just ask yourself, what kind of machinery?

    どのような機械なのか?

  • What is the input?

    インプットとは?

  • What is the output?

    出力は?

  • What are the properties of this environment?

    この環境の特性は?

  • What is the forest that this animal has to live in?

    この動物が住まなければならない森とは?

  • What are its characteristics?

    その特徴は?

  • Is it stable most of the time?

    ほとんどの時間、安定していますか?

  • You're trying to squeeze out the last drop of water?

    最後の一滴まで水を絞り出そうとしているのか?

  • Or is it changing all the time, being attacked by everybody?

    それとも、常に変化し、誰からも攻撃されているのか?

  • And so you gotta understand, you're the CEO, your job is to architect this company.

    だから、あなたはCEOであり、あなたの仕事はこの会社を設計することだと理解しなければならない。

  • That's my first job, to create the conditions by which you can do your life's work.

    それが私の最初の仕事だ。君たちがライフワークを行えるような条件を整えること。

  • And the architecture has to be right.

    建築も正しくなければならない。

  • And so you have to go back to first principles and think about those things.

    だから、初心に戻ってそういうことを考えなければならない。

  • And I was fortunate that when I was 29 years old, I had the benefit of taking a step back and asking myself, how would I build this company for the future, and what would it look like?

    そして幸運だったのは、私が29歳のときに、一歩引いて、将来に向けてこの会社をどのように築き上げるか、それはどのようなものだろうかと自問することができたことだ。

  • And what's the operating system, which is called culture?

    そして、文化と呼ばれるオペレーティングシステムとは何か?

  • What kind of behavior do we encourage, enhance?

    どのような行動を奨励し、強化するのか?

  • And what do we discourage and not enhance?

    私たちは何を阻止し、何を強化しないのか?

  • So on, so forth, in ways.

    そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして、そうして

  • I want to save time for audience questions.

    聴衆からの質問の時間をとっておきたい。

  • But this year's theme for View from the Top is Redefining Tomorrow.

    しかし、今年の『View from the Top』のテーマは「明日を再定義する」だ。

  • And one question we've asked all of our guests is, Jensen, as the co-founder and CEO of NVIDIA, if you were to close your eyes and magically change one thing about tomorrow, what would it be?

    NVIDIAの共同創業者でありCEOであるジェンセンが、目を閉じて魔法のように明日を変えられるとしたら、それは何ですか?

  • Were we supposed to think about this in advance?

    事前に考えておくことになっていたのだろうか?

  • I'm going to give you a horrible answer.

    恐ろしい答えが返ってきそうだ。

  • I don't know that it's one thing.

    それが一つのことなのかは分からない。

  • Look, there are a lot of things we don't control.

    私たちがコントロールできないことはたくさんある。

  • There are a lot of things we don't control.

    私たちにはコントロールできないことがたくさんある。

  • Your job is to make a unique contribution.

    あなたの仕事はユニークな貢献をすることだ。

  • Live a life of purpose.

    目的のある人生を送ろう。

  • To do something that nobody else in the world would do or can do.

    世界中の誰もやらないこと、できないことをやること。

  • To make a unique contribution.

    ユニークな貢献をすること。

  • So that in the event that after you're done, everybody says the world was better because you were here.

    そうすることで、万が一、あなたが仕事を終えた後、あなたがここにいたから世界はより良くなったと皆が言うようになる。

  • And so I think that to me, I live my life kind of like this.

    だから僕は、自分の人生をこんな風に生きているんだと思う。

  • I go forward in time, and I look backwards.

    私は時間を進め、そして振り返る。

  • So you asked me a question that's exactly from a computer vision pose perspective, exactly the opposite of how I think.

    つまり、あなたはコンピュータービジョンのポーズの観点から、私の考えとは正反対の質問をしたわけだ。

  • I never look forward from where I am.

    今いる場所から前を向くことはない。

  • I go forward in time and look backwards.

    私は時間を進め、後ろを振り返る。

  • And the reason for that is it's easier.

    その理由は簡単だからだ。

  • I would look backwards and kind of read my history.

    自分の歴史を振り返ってみるんだ。

  • We did this, and we did that way, and we broke that problem down.

    こうして、ああして、その問題を解決した。

  • Does that make sense?

    意味があるのか?

  • And so it's a little bit like how you guys solve problems.

    だから、君たちが問題を解決する方法と少し似ているんだ。

  • You figure out what is the end result that you're looking for, and you work backwards to achieve it.

    自分が求めている最終結果は何かを考え、それを達成するために逆算する。

  • And so I imagine NVIDIA making a unique contribution to advancing the future of computing, which is the single most important instrument of all humanity.

    エヌビディアは、人類にとって最も重要な道具であるコンピューティングの未来を前進させるために、ユニークな貢献をしていると私は想像しています。

  • Now it's not about our self-importance, but this is just what we're good at.

    自己中心的な考えではなく、これが私たちの得意分野なのだ。

  • And it's incredibly hard to do.

    そして、それは信じられないほど難しい。

  • And we believe we can make an absolute unique contribution.

    そして私たちは、絶対的にユニークな貢献ができると信じている。

  • It's taken us 31 years to be here, and we're still just beginning our journey.

    ここまで31年かかったが、まだ旅は始まったばかりだ。

  • And so this is insanely hard to do.

    だから、これはめちゃくちゃ難しいことなんだ。

  • And when I look backwards, I believe that we're going to be remembered as a company that kind of changed everything.

    そして振り返ったとき、私たちはすべてを変えた会社として記憶されることになると思う。

  • Not because we went out and changed everything through all the things that we said, but because we did this one thing that was insanely hard to do, that we're incredibly good at doing, that we love doing, we did for a long time.

    私たちが出て行って、私たちが言ったすべてのことを通してすべてを変えたからではなく、私たちが、やるのがめちゃくちゃ難しく、私たちが信じられないほど得意で、私たちが大好きで、私たちが長い間やってきたことをやったからだ。

  • I'm part of the GSB lead.

    僕はGSBのリードの一員なんだ。

  • I graduated in 2023.

    私は2023年に卒業した。

  • So my question is, how do you see your company in the next decade as, what challenges do you see your company would face, and how you are positioned for that?

    そこで質問なのですが、今後10年間の御社をどのように見ていますか?御社はどのような課題に直面すると見ていますか?また、それに対してどのように位置づけていますか?

  • First of all, can I just tell you what was going on through my head?

    まず最初に、私の頭の中で何が起こっていたかを話していいかな?

  • As you say, what challenges, the list that flew by my head.

    おっしゃる通り、私の頭の中を通り過ぎたリストは、どんな挑戦だったのでしょう。

  • Was so large that I was trying to figure out what to select.

    あまりの大きさに、何を選んだらいいのか迷ってしまった。

  • Now, the honest truth is that when you ask that question, most of the challenges that showed up for me were technical challenges.

    正直なところ、この質問をしたとき、私に現れた課題のほとんどは技術的な課題だった。

  • And the reason for that is because that was my morning.

    その理由は、それが私の朝だったからだ。

  • If you were chosen yesterday, it might have been market creation challenges.

    昨日選ばれたとしたら、それは市場創造への挑戦だったかもしれない。

  • There are some markets that I, gosh, I just desperately would love to create.

    どうしても作りたいマーケットがあるんだ。

  • I just, can't we just do it already, but we can't do it alone.

    ただ、もうできないのか、でも一人ではできない。

  • NVIDIA is a technology platform company.

    エヌビディアはテクノロジー・プラットフォーム企業である。

  • We're here in service of a whole bunch of other companies so that they could realize, if you will, our hopes and dreams through them.

    私たちは、私たちの希望と夢を実現するために、他の多くの企業に奉仕するためにここにいる。

  • And so some of the things that I would love, I would love for the world of biology to be at a point where it's kind of like the world of chip design 40 years ago.

    生物学の世界が、40年前のチップ設計の世界のようなレベルになることを望んでいます。

  • Computer aided design, EDA, that entire industry, really made possible for us today.

    コンピュータ支援設計、EDA、この業界全体が、今日の私たちを本当に可能にしてくれた。

  • And I believe we're going to make possible for them tomorrow.

    そして明日、我々は彼らに可能性をもたらすと信じている。

  • Computer aided drug design, because we're able to now represent genes and proteins and even cells now, very, very close to be able to represent and understand the meaning of a cell, a combination of a whole bunch of genes.

    コンピューター支援型ドラッグデザインは、遺伝子やタンパク質、そして細胞さえも表現できるようになったからだ。

  • What does a cell mean?

    セルとは何を意味するのか?

  • It's kind of like, what does that paragraph mean?

    あの段落はどういう意味なんだ?

  • Well, if we could understand a cell like we can understand a paragraph, imagine what we could do.

    段落を理解するように細胞を理解できれば、どんなことができるか想像できるだろう。

  • And so I'm anxious for that to happen, I'm kind of excited about that.

    だから、そうなるのが待ち遠しいし、ちょっとワクワクしているんだ。

  • There's some that I'm just excited about that I know we're around the corner on.

    もう間近に迫っていると思うと、わくわくするようなものもある。

  • For example, humanoid robotics, they're very, very close around the corner.

    例えば、ヒューマノイド・ロボットは、もうすぐそこまで来ている。

  • And the reason for that is because if you can tokenize and understand speech, why can't you tokenize and understand manipulation?

    その理由は、音声をトークン化して理解できるのであれば、なぜ操作をトークン化して理解できないのか?

  • And so these kind of computer science techniques, once you figure something out, you ask yourself, well, if I do that, why can't I do that?

    そして、こういったコンピューター・サイエンスのテクニックは、一度何かを解明すると、「あれができるのに、なぜできないんだろう?

  • And so I'm excited about those kind of things.

    だから、そういうことに興奮しているんだ。

  • And so that challenge is kind of a happy challenge.

    だからその挑戦は、ある意味幸せな挑戦なんだ。

  • Some of the other challenges, of course, are industrial and geopolitical and they're social, but you've heard all that stuff before.

    もちろん、産業的、地政学的、そして社会的な課題もある。

  • These are all true, the social issues in the world, the geopolitical issues in the world.

    これらはすべて真実であり、世界の社会問題、世界の地政学的問題である。

  • Why can't we just get along with things in the world?

    なぜ世の中の物事とうまくやっていけないのか?

  • Why do we have to say those kind of things in the world?

    なぜ世の中でそういうことを言わなければならないのか。

  • Why do we have to say those things and then amplify them in the world?

    なぜ、そのようなことを言い、それを世の中で増幅させなければならないのか?

  • Why do we have to judge people so much in the world?

    なぜ私たちは世の中でこれほどまでに人を裁かなければならないのか?

  • All those things, you guys all know that.

    そういうことは、みんな知っているよね。

  • I don't have to say those things over again.

    そんなことを何度も言う必要はない。

  • My name's Jose, I'm a class of the 2023 from the GSB.

    僕の名前はホセ、GSBの2023年のクラスだ。

  • My question is, are you worried at all about the pace at which we're developing AI?

    私の質問は、AI開発のペースについて心配していますか?

  • And do you believe that any sort of regulation might be needed?

    また、何らかの規制が必要だとお考えですか?

  • Thank you.

    ありがとう。

  • Yeah, the answer is yes and no.

    ああ、答えはイエスでもありノーでもある。

  • We need, you know that the greatest breakthrough in modern AI, of course, deep learning, and it enabled great progress.

    現代のAIにおける最大のブレークスルーは、もちろんディープラーニングである。

  • But another incredible breakthrough is something that humans know and we have practiced all the time, and we just invented it for language models called grounding, reinforcement learning, human feedback.

    しかし、もうひとつの驚くべきブレークスルーは、人間が知っていて、ずっと実践してきたことで、私たちは言語モデルのために、グラウンディング、強化学習、人間のフィードバックと呼ばれるものを発明したところだ。

  • I provide reinforcement learning human feedback every day.

    私は毎日、強化学習による人間のフィードバックを提供している。

  • That's my job, and for the parents in the room, you're providing reinforcement learning human feedback all the time, okay?

    それが私の仕事であり、この部屋にいる両親のために、あなたは強化学習による人間的フィードバックを常に提供しているんだ。

  • Now, we just figured out how to do that at a systematic level for artificial intelligence.

    今、私たちは人工知能の体系的なレベルでそれを行う方法を見つけたところだ。

  • There are a whole bunch of other technology necessary to guardrail, fine tune, ground, for example.

    ガードレール、微調整、グラウンドなど、必要な技術は他にも山ほどある。

  • How do I generate tokens that obey the laws of physics?

    物理法則に従ったトークンを生成するには?

  • Right now, things are floating in space and doing things, and they don't obey the laws of physics.

    今現在、モノは宇宙空間を漂い、物理法則に従わずに行動している。

  • That requires technology, guardrailing requires technology, fine tuning requires technology, alignment requires technology, safety requires technology.

    それには技術が必要であり、ガードレールには技術が必要であり、微調整には技術が必要であり、アライメントには技術が必要であり、安全には技術が必要である。

  • The reason why planes are so safe is because all of the autopilot systems are surrounded by diversity and redundancy and all kinds of different functional safety and active safety systems that were invented.

    飛行機がこれほど安全なのは、すべての自動操縦システムが多様性と冗長性、そして発明されたさまざまな機能安全システムや能動安全システムに囲まれているからだ。

  • I need all of that to be invented much, much faster.

    そのすべてを、もっともっと早く発明する必要がある。

  • You also know that the border between security and artificial intelligence, cybersecurity and artificial intelligence is going to become blurry and blurry.

    また、セキュリティーと人工知能、サイバーセキュリティーと人工知能の境界が曖昧になり、ぼやけていくこともご存じでしょう。

  • And we need technology to advance very, very quickly in the area of cybersecurity in order to protect us from artificial intelligence.

    そして、人工知能から私たちを守るためには、サイバーセキュリティの分野でテクノロジーが非常に早く進歩する必要がある。

  • And so in a lot of ways, we need technology to go faster, a lot faster, okay?

    だから、いろいろな意味で、テクノロジーはもっと速く、もっともっと速くなる必要があるんだ。

  • Regulation, there's two types of regulation.

    規制には2種類ある。

  • There's social regulation, I don't know what to do about that.

    社会的な規制もあるし、どうしたらいいかわからない。

  • But there's product and services regulation,

    しかし、製品やサービスには規制がある、

  • I don't know exactly what to do about that, okay?

    どうしたらいいのかよくわからないんだ。

  • So the FAA, the FDA, the NHTSA, you name it, all the Fs and all the Ns and all the FCCs, they all have regulations for products and services that have particular use cases.

    FAA(連邦航空局)、FDA(米国食品医薬品局)、NHTSA(米国運輸保安局)など、FもNもFCC(連邦通信委員会)も、特定のユースケースを持つ製品やサービスに対して規制を設けている。

  • Bar exams and doctors and so on and so forth.

    司法試験や医者などなど。

  • You all have qualification exams, you all have standards that you have to reach, you all have to continuously be certified, accountants and so on and so forth.

    皆さんには資格試験があり、到達しなければならない基準があり、会計士などの資格を継続的に取得しなければならない。

  • Whether it's a product or a service, there are lots and lots of regulations.

    製品であれサービスであれ、たくさんの規制がある。

  • Please do not add a super regulation that cuts across of it.

    それを横切るようなスーパーレギュレーションを追加しないでほしい。

  • The regulator who is regulating accounting should not be the regulator that regulates a doctor.

    会計を規制する規制当局が、医師を規制する規制当局であってはならない。

  • I love accountants, but if I ever need an open heart surgery, the fact that they can close books is interesting, but not sufficient.

    私は会計士が大好きだが、もし開腹手術が必要になったとき、会計士が帳簿を閉じることができるという事実は興味深いが、十分ではない。

  • And so I would like all of those fields that already have products and services to also enhance their regulations in the context of AI.

    だから、すでに製品やサービスを持っているすべての分野に、AIの文脈で規制を強化してもらいたい。

  • But I left out this one very big one, which is the social implication of AI.

    しかし、私は、AIの社会的な意味合いという、非常に大きな1つのことを省いてしまった。

  • And how do you deal with that?

    それにどう対処する?

  • I don't have great answers for that, but enough people are talking about it.

    それに対する素晴らしい答えは持っていないが、それについて話している人は十分にいる。

  • But it's important to subdivide all of this into chunks.

    しかし、このすべてをチャンクに細分化することが重要だ。

  • Does that make sense?

    意味があるのか?

  • So that we don't become super hyper-focused on this one thing at the expense of a whole bunch of routine things that we could have done.

    そうすることで、私たちができるはずだった多くの日常的なことを犠牲にして、この1つのことに超集中してしまわないようにするのだ。

  • And as a result, people are getting killed by cars and planes.

    その結果、人々は車や飛行機によって殺されている。

  • And if that doesn't make any sense, we should make sure that we do the right things there, okay?

    そして、もしそれが意味をなさないのであれば、我々はそこで正しいことをするようにすべきだ、いいね?

  • Very practical things.

    とても実用的なことだ。

  • May I take one more question?

    もうひとつ質問してもいいですか?

  • Well, we have some rapid fire questions for you as view from the observation.

    さて、私たちは観察から得た見解として、いくつか矢継ぎ早に質問を投げかけている。

  • Okay, I was trying to avoid that.

    それを避けようとしたんだ。

  • Okay, all right, fire away, fire away.

    よし、いいぞ、どんどんやれ。

  • Well, your first job was at Denny's.

    最初の仕事はデニーズでしたね。

  • They now have a booth dedicated to you.

    彼らは今、あなた専用のブースを設けている。

  • What was your fondest memory of working there?

    そこで働いていたときの一番の思い出は?

  • My second job was AMD, by the way.

    ちなみに私の2つ目の仕事はAMDだった。

  • Is there a booth dedicated to me there?

    私専用のブースはありますか?

  • I'm just kidding.

    冗談だよ。

  • I love my job there, I did, I loved it, it was a great company.

    あそこでの仕事は大好きだった。

  • Yeah, if there were a worldwide shortage of black leather jackets, what would we be seeing you wearing?

    ああ、もし黒いレザージャケットが世界的に品薄になったら、君は何を着ているんだい?

  • No, I've got a large reservoir of black jackets.

    いや、僕は黒いジャケットを大量に持っているんだ。

  • I'll be the only person who is not concerned.

    心配していないのは私だけだろう。

  • You spoke a lot about textbooks.

    教科書のことをたくさん話していましたね。

  • If you had to write one, what would it be called?

    もし書くとしたら、どんなタイトルにしますか?

  • I wouldn't write one.

    私なら書かない。

  • You're asking me a hypothetical question that has no possibility of.

    あなたは可能性のない仮定の質問をしている。

  • That's fair.

    それはフェアだ。

  • And finally, if you could share one parting piece of advice to broadcast across Stanford, what would it be?

    最後に、スタンフォード大学の放送局に対して、別れの言葉を贈るとしたら?

  • It's not a word, but have a core belief.

    言葉ではなく、核となる信念を持つこと。

  • Got check it every day.

    毎日チェックしているよ。

  • Pursue it with all your might, pursue it for a very long time.

    全力で追い求め、非常に長い間追い求める。

  • Surround yourself with people you love, and take them on that ride.

    愛する人たちに囲まれ、その人たちを乗せて。

  • So that's the story of NVIDIA.

    これがエヌビディアの物語だ。

  • And since this last hour has been a treat, thank you for spending it with us.

    そして、この1時間は私たちと一緒に過ごしてくれてありがとう。

  • Thank you very much.

    ありがとうございました。

  • Thank you.

    ありがとう。

Jensen, this is such an honor.

ジェンセン、とても光栄だよ。

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