They overtook Microsoft, Apple, Samsung, Alphabet.

マイクロソフト、アップル、サムスン、アルファベットを抜いた。

It's hard to stress just how big of a deal this is.

これがどれほど大きなことなのか、強調するのは難しい。

I mean, Pokemon, you know, the highest-grossing media franchise in the world?

つまり、ポケモンは世界で最も売上高の高いメディア・フランチャイズなんだ。

This could buy that company 36 times.

これでその会社を36回買収できる。

And we know, NVIDIA.

そして、私たちは知っています、エヌビディア。

You might even be watching this video using one of their graphics cards in your PC.

このビデオを見ているあなたのPCにも、同社のグラフィックカードが搭載されているかもしれない。

But we're talking a company that overtook Apple.

しかし、私たちが話しているのは、アップルを追い越した会社のことだ。

You know, the guys who manage to sell luxury smartphones to like a third of the world's population.

世界人口の3分の1に高級スマートフォンを売ることに成功した人たちだ。

You don't beat that just with some high-end PC graphics cards.

ハイエンドのPC用グラフィックカードだけでは、これに勝つことはできない。

So what on earth have NVIDIA done?

では、エヌビディアはいったい何をしたのか？

To A, get themselves to a position where they could even dream of overtaking all the other big tech companies.

Aは、他のすべての大手ハイテク企業を追い越すことさえ夢ではないポジションを得ること。

And B, actually overtake them.

そしてB、実際に追い越す。

And one thing that I need to make super clear, which makes this all the more surprising, is that NVIDIA only started in 1993.

エヌビディアは1993年に設立されたばかりである。

Which is recent enough that the guy who is now CEO, Jensen Huang, he was the same guy who founded the company along with two other guys.

現在CEOを務めるジェンセン・フアンは、他の2人とともに会社を設立した人物だ。

Jensen used to work as a waiter's assistant in a local Denny's diner when he was younger.

ジェンセンは若い頃、地元のデニーズ・ダイナーでウェイターの助手をしていた。

He fell in love with computer science and so eventually went from there to getting his dream job working with AMD, one of the leaders at the time as a microprocessor designer.

彼はコンピューター・サイエンスに夢中になり、やがてマイクロプロセッサー設計者として、当時トップクラスのAMDで働くという夢のような仕事に就いた。

Until one day when he decided, I got an idea.

ある日、彼が決めたとき、私はあることを思いついた。

Jensen basically realized the key thing that was holding PCs back from unparalleled performance, which I'm getting to.

ジェンセンは基本的に、PCの比類ないパフォーマンスを妨げていた重要な点に気づいた。

So he booked a table all the way back where it began, at a Denny's diner with these two other guys.

そこで彼は、その始まりの場所であるデニーズのダイナーで、他の2人と一緒にテーブルを予約した。

And that is famously where they hatched the plan to form NVIDIA.

そこでエヌビディアを設立する計画が練られたのは有名な話だ。

There's literally a plaque on the wall where that meeting happened.

その会談が行われた場所の壁には、文字通りプレートが掲げられている。

But NVIDIA didn't have its name at this point.

しかし、この時点ではエヌビディアの名前はなかった。

Do you know where that came from?

それがどこから来たのか知っていますか？

Well, most of the guy's files documenting their plans about this future company had been pretty uncreatively named, Next Version.

まあ、この会社の将来の計画を文書化したファイルのほとんどは、『ネクスト・ヴァージョン』というかなり創造性に欠ける名前だった。

So when they decided that we're actually doing this, they looked up words that included NV in that order, and they found the Latin word NVIDIA, which is the name of an ancient Roman goddess.

そこで、実際にこれをやると決めたとき、NVを含む単語をこの順番で調べ、古代ローマの女神の名前であるラテン語のNVIDIAを見つけた。

NVIDIA was the personification of envy, a pretty unpleasant lady with a poisoned tongue and green eyes.

エヌビディアは嫉妬の象徴であり、毒舌で緑色の目をした不愉快な女性だった。

Thus the name NVIDIA was born.

こうしてエヌビディアという名前が生まれた。

So the brand name basically means Next Version Envy.

つまり、ブランド名は基本的にネクスト・ヴァージョン・エンヴィーを意味する。

Kind of saying, you're going to be so jealous of our next chip.

次のチップを羨ましがるだろうね。

And now that you know where the green eye logo comes from, you too will no longer be able to see it without also seeing this haunting image alongside it.

そして、緑の目のロゴがどこから来ているのかがわかった今、この呪術的なイメージも一緒に見なければ、もはやこのロゴを見ることはできないだろう。

So you're welcome.

どういたしまして。

And now that you know, you will see this origin all across their branding too.

そして今、あなたはこの由来を彼らのブランディングの至るところで目にすることになる。

Like the slogan for the GeForce 8 series graphics cards was Green with Envy.

GeForce 8シリーズのグラフィックカードのスローガンが「Green with Envy」だったように。

And the company's highest end GPUs for a long time, they were called Titans.

そして、同社の最高級GPUは長い間、タイタンと呼ばれていた。

And this NVIDIA was believed by some ancient Greeks to be the daughter of a Titan.

そしてこのエヌビディアは、古代ギリシャではタイタンの娘と信じられていた。

So it all links together.

だから、すべてがリンクしている。

But what actually made NVIDIA different?

しかし、実際にエヌビディアは何が違うのだろうか？

What was this big idea that they were getting together for?

彼らは何のために集まったのか？

Well, in 1999, NVIDIA released the GeForce 256, the first chip ever to be marketed as a graphics processing unit or GPU.

1999年、エヌビディアは、グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）として販売された最初のチップ、GeForce 256をリリースした。

A piece of hardware that could sit alongside your CPU, which at this time could only process one calculation at a time and take on the graphics rendering load while you're gaming using far more efficient parallel processing.

このハードウェアは、CPUの横に置いておくことができます。CPUは、この時点では一度に1つの計算しか処理できず、はるかに効率的な並列処理を使ってゲーム中にグラフィックスのレンダリング負荷を引き受けることができます。

It was designed to divide big tasks that would previously be done very slowly into smaller parts and then distribute those parts amongst many, many small processor cores, which in turn freed up people's actual CPUs to focus on things like in-game physics.

これは、以前は非常にゆっくりと処理されていた大きなタスクを小さなパーツに分割し、それらのパーツを多数の小さなプロセッサーコアに分散させるように設計されたもので、その結果、人々の実際のCPUが解放され、ゲーム内の物理演算などに集中できるようになった。

The concept of the GPU quickly caught on in both PC and console gaming, which pretty much revolutionized gaming and very quickly turned NVIDIA into a household name.

GPUのコンセプトは、PCゲームとコンソールゲームの両方で瞬く間に受け入れられ、ゲームに革命をもたらし、エヌビディアを瞬く間に有名にした。

And NVIDIA has absolutely killed it with GPUs ever since then.

それ以来、NVIDIAはGPUで完全に勝利している。

Fun fact, actually, this is the graphics card I installed on the first ever PC I built.

面白いことに、実はこのグラフィックカードは、私が初めて作ったPCに取り付けたものなんだ。

Every couple of years, they've come on stage, they've announced a new generation of graphics cards, and they've been so successful at making each one a leap above the last that they're now outselling their traditional rival, AMD, you know, the company who Jensen originally got his dream job working at, to a ridiculous extent.

数年ごとに、彼らはステージに上がり、新世代のグラフィックカードを発表してきた。そして、ひとつひとつを前作より飛躍的に進化させることに成功し、今では伝統的なライバルであるAMD、つまりジェンセンが元々夢の職業に就いていた会社を、とんでもないほど上回っている。

With NVIDIA's first quarter revenue this year at $26 billion compared to AMD's, well, measly 5.5 billion.

エヌビディアの今年第1四半期の売上高は260億ドルで、これに対してAMDはわずか55億ドルだ。

But they didn't get as big as they are today just by coasting on GPU sales.

しかし、GPUの販売に惰性で乗ってきただけで、今のように大きくなったわけではない。

Here's the rocket fuel that made their growth just explode.

彼らの成長を爆発的なものにしたロケット燃料がここにある。

NVIDIA made a huge bet on AI.

エヌビディアはAIに大きな賭けをした。

In 2006, NVIDIA released CUDA, Compute Unified Device Architecture, which they could have done a better job naming for something that's actually a bit of a game changer.

2006年、エヌビディアはCUDA（Compute Unified Device Architecture）をリリースした。

It was a software platform that allowed the developers of apps to properly utilize the full power of NVIDIA GPUs, even for non-graphics tasks.

これは、アプリの開発者が、グラフィックス以外のタスクでも、NVIDIA GPUのパワーをフルに活用できるようにするソフトウェアプラットフォームだった。

Developers could take tasks that would usually be performed one by one on the CPU cores, and instead, just like they've been able to do with games on NVIDIA GPUs, split those tasks up and perform parallel processing using the thousands of GPU cores they now had access to.

開発者は、通常はCPUコアで1つ1つ実行されるタスクを、NVIDIA GPU上のゲームでできるようになったように、タスクを分割し、アクセスできるようになった何千ものGPUコアを使用して並列処理を実行することができる。

This was a big moment for apps.

これはアプリにとって大きな瞬間だった。

It made NVIDIA's graphics cards the tool for much more than just gaming.

これにより、NVIDIAのグラフィックカードは、ゲーム以外の用途にも使われるようになった。

They became the gold standard for video editors, for financial modelers, cryptocurrency miners, anyone who wanted to do anything with a computer, and most importantly, for any company wanting to build and train a big, powerful AI model.

ビデオ編集者、金融モデラー、暗号通貨採掘者、コンピュータを使って何かをしたい人、そして最も重要なことだが、大規模で強力なAIモデルを構築して訓練したい企業にとって、これらはゴールドスタンダードとなった。

How do you do that?

どうやるんだ？

Not on CPUs, which are doing things one step at a time, but instead by harnessing the full power of a GPU.

一歩ずつ物事を進めるCPUではなく、GPUのパワーをフルに活用するのだ。

And which GPU are you most likely gonna pick?

また、どのGPUを選ぶ可能性が高いですか？

NVIDIA's.

NVIDIAの。

NVIDIA being the first company to unlock the full computational power of the GPU for the average developer meant that their CUDA software became the default option.

NVIDIAは、一般的な開発者向けにGPUの計算能力をフルに引き出した最初の企業であり、同社のCUDAソフトウェアがデフォルトの選択肢となったことを意味する。

Developers got comfy with it.

開発者たちはそれに慣れてしまった。

It improved very quickly.

とても早く改善した。

And because this CUDA programming environment was built specifically around NVIDIA's graphics chips, it was super efficient.

そして、このCUDAプログラミング環境は、NVIDIAのグラフィックチップのために特別に構築されたため、非常に効率的だった。

It's very similar to how efficient iPhones are because every thread of that iOS software is designed around every fragment of the iPhone hardware.

それは、iOSソフトウェアのすべてのスレッドがiPhoneハードウェアのすべての断片を中心に設計されているため、iPhoneがいかに効率的であるかによく似ている。

And with this, by being very forward-thinking, by working with other tech companies on AI for literally the last two decades, NVIDIA became embedded into the very fabric of artificial intelligence.

そして、非常に先進的であること、文字通り過去20年間、AIに関して他の技術企業と協力してきたことで、エヌビディアは人工知能の構造そのものに組み込まれるようになった。

Whether it's researchers wanting to run complex simulations to figure out what proteins could potentially cure major diseases, or Tesla wanting to train algorithms for their self-driving cars, NVIDIA became the crutch to lean on.

研究者が複雑なシミュレーションを実行して、どのようなタンパク質が主要な病気を治す可能性があるのかを解明しようとするときでも、テスラが自動運転車のアルゴリズムをトレーニングしようとするときでも、エヌビディアは頼みの綱となった。

Literally right now, Tesla's nearing completion on a supercomputer cluster at their Texas Gigafactory, which is supposed to improve Tesla's full self-driving using 50,000 NVIDIA GPUs.

文字通り今、テスラはテキサス・ギガファクトリーでスーパーコンピューター・クラスターの完成に近づいており、5万個のエヌビディアGPUを使ってテスラの完全自動運転を改善することになっている。

And a sub to the channel would be GPU-tiful.

そして、チャンネルへのサブはGPUが美しいだろう。

That also could have been better.

それももっと良かったかもしれない。

And so when AI development exploded over the last couple of years, with every single person and their dog now having access to tools like ChatGPT, Gemini, and more, what's running all of that?

そして、ここ数年でAI開発が爆発的に進み、すべての人とその犬がChatGPTやGeminiなどのツールにアクセスできるようになった。

When we ask for an image of a robotic flamingo doing roly-polies on the moon, what's processing that AI request?

ロボットのフラミンゴが月面で戯れる画像を要求するとき、AIはその要求をどう処理するのだろうか？

Yes, NVIDIA.

はい、NVIDIAです。

But another crazy bit of context, NVIDIA's tech is also what powers Amazon Web Services, which is the world's most broadly adopted web services provider.

エヌビディアの技術は、世界で最も広く採用されているウェブサービス・プロバイダーであるアマゾン・ウェブ・サービスを支えている。

They're the company who builds the infrastructure for basically 30% of the cloud-based internet.

基本的にクラウドベースのインターネットの30％のインフラを構築している会社だ。

So the chances are pretty high that anytime you visit a website, there is NVIDIA tech somewhere along the pipeline that's bringing it to you.

ですから、あなたがウェブサイトを訪問するときはいつでも、そのパイプラインのどこかにNVIDIAの技術があり、それをあなたに提供している可能性がかなり高いのです。

So that explains the first part of this puzzle, how NVIDIA became the sole arms dealer of the chips required for the now massive AI industry arms race.

つまり、このパズルの最初の部分は、エヌビディアがいかにして、今や大規模なAI産業の軍拡競争に必要なチップの唯一の武器商人になったかということだ。

But how did they go one step further to actually overtake every single other tech company in June?

しかし、6月に他のすべてのハイテク企業を追い越すという、さらに一歩進んだ結果をどのように出したのだろうか？

Well, they decided to do a 10-to-1 stock split.

それで10対1の株式分割をすることにした。

And to find out what that is, I can just ask the ARIA AI baked into the Opera browser.

それが何かは、オペラ・ブラウザに組み込まれているARIA AIに聞けばわかる。

Explain to me a 10-to-1 stock split in two sentences with an example.

10対1の株式分割について、例を挙げて2文で説明してください。

Right, so a 10-to-1 stock split means that each existing share of a stock is divided into 10 new shares.

そう、10対1の株式分割とは、既存の株式1株を10株の新株に分割することを意味する。

And then it gives an example to say that if you owned 100 shares of a company and they did a 10-to-1 stock split, you would now have 1,000 shares in your possession.

そして、ある会社の株を100株所有していたとして、その会社が10対1の株式分割を行ったとしたら、あなたは1000株を所有することになるという例を示している。

But the total value of your investment is the same because it's just that now each individual share is worth a 10th of what it used to be.

しかし、個々の株の価値が以前の10分の1になっただけで、投資総額は変わらない。

Why does that matter?

なぜそれが重要なのか？

Well, it means that for new investors, NVIDIA shares have just gotten 10 times more affordable.

つまり、新規の投資家にとって、エヌビディア株は10倍買いやすくなったということだ。

So it makes investing in this company much more accessible at a time where the entire world is looking for some way to invest in AI.

つまり、世界中がAIに投資する方法を探している今、この会社への投資がより身近なものになるのだ。

It became a no-brainer.

それは当然のことだった。

It was explosive, as for now and the future.

現在と未来に関しては、爆発的だった。

While NVIDIA has been hit with a pretty severe market correction, so they're back down into third most valuable company.

エヌビディアはかなり深刻な市場調整に見舞われ、最も価値のある企業の第3位に後退している。

And while there are some question marks around AI, like is it being overvalued in the same way that the dot-com bubble was?

ドットコムバブルと同じように、AIは過大評価されているのだろうか？

And can the world sustain it?

世界はそれを維持できるのか？

Because, you know, there was a recent study that showed that at the current rate of growth, our AI needs alone will consume the amount of power of an entire country the size of the Netherlands.

というのも、最近の研究によると、現在の成長率では、私たちが必要とするAIだけで、オランダほどの大きさの国全体の電力を消費してしまうというのだ。

But even then, now that the AI cat is out the bag, it doesn't look like AI is going anywhere.

しかし、それでも、AIという猫が袋から出た今、AIがどこにも行くようには見えない。

And even if it does, there's no changing that the world is going digital.

たとえそうだとしても、世界がデジタル化していることに変わりはない。

Movies are now being made using game engine graphics.

ゲームエンジンのグラフィックスを使って映画が作られるようになった。

Surgeons are now honing their craft using digital twins of patients before operating on the real thing.

外科医は現在、実物を手術する前に患者のデジタル・ツインを使って技術を磨いている。

The metaverse, if that ever comes to fruition, it's all being powered by NVIDIA GPUs.

メタバースが実現すれば、それはすべてNVIDIAのGPUで動くことになる。

So that's how NVIDIA got to the crazy position that they're currently in.

こうして、エヌビディアは現在のようなクレイジーな立場になったわけだ。

And by the way, ARIA isn't even the most fun thing about the Opera browser anymore.

ところで、ARIAはもうオペラ・ブラウザの最も楽しいところですらない。

So you've seen how tab islands can help you group together all of your tasks into buckets so they're organized.

タブアイランドを使えば、すべてのタスクをバケツにまとめ、整理することができることがおわかりいただけただろう。

But now you can hover over any tab and add a tab emoji too.

しかし、タブの上にカーソルを置くと、タブの絵文字も追加できるようになった。

Why?

なぜですか？

Well, aside from a delightful touch of customization, I've had two benefits from this.

まあ、カスタマイズの楽しさはさておき、これには2つのメリットがあった。

One, that every time I have two similar tabs open, this allows me to differentiate them.

ひとつは、似たようなタブを2つ開くたびに、これで区別できること。

Instead of persistently gaslighting myself into opening the wrong one every time.

しつこくガスライティングして、毎回間違ったものを開けさせる代わりにね。

But also when you're browsing, you tend to have one or two key tabs.

しかし、ブラウジングしているときにも、1つか2つの重要なタブを持つ傾向がある。

Like for me, it's the document I'm compiling all of my research into.

私にとっては、すべてのリサーチをまとめた文書だ。

And tab emojis mean that even if you've got like 40 things open at once, I always know to return to my cooking emoji.

タブの絵文字があれば、同時に40個の絵文字を開いていても、いつでも料理の絵文字に戻ることができる。

So give it a go using my link in the description.

説明文にある私のリンクから試してみてください。