Name: エヌビディアCEOジェンセン・フアン：イーロン・マスクが関わるほぼすべてのことに参加したい (Nvidia CEO Jensen Huang: Want to be part of almost everything Elon Musk is involved in)
Uploaded: 2025-10-09T07:32:52.000Z
Duration: 9 min 3 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

転換語

Let's talk about vendor financing, because that has been something that has raised a lot of questions on Wall street since you cut this deal with OpenAI yesterday.

昨日OpenAIとの契約を結ばれたことで、ウォール街で多くの疑問を呼んでいるベンダーファイナンスについてお話ししましょう。

Bloomberg is reporting that you have a $2 billion in financing that you're going to be involved with with X AI to help them with these same stories.

ブルームバーグは、X AIがこれらの同様の件で支援するために、20億ドルの融資に関与すると報じています。

But this idea of circular financing, your, your customers can't afford to buy these chips yet, so you're going to help them out with money along the way.

しかし、このサーキュラーファイナンスという考え方では、お客様はまだチップを購入する余裕がないため、その間、資金面で支援することになります。

That leads some people to think back to what happened with a, with companies during the big buildup like a Lucent or Nortel in the early days.

それは、ルーセントやノルテルといった、かつての大きな盛り上がりの時期の企業で起こったことを思い起こさせる人もいます。

もし違うなら、どのように違うのでしょうか？

Well, first of all, I'm super excited about the financing opportunity that they're doing.

まず、彼らが行っているファイナンスの機会に、私は非常に興奮しています。

You know, the only, the only regret I have about Xi, we're an investor already, the only regret I have is I didn't give him more money.

Xiについては、すでに投資家であること、そしてもっと多くのお金を投資しなかったことが唯一の後悔です。

You know, almost everything that Elon's part of, you really want to be part of as well.

イーロン氏が関わることのほとんどは、あなたもぜひ関わりたいと思うものです。

And, and he gave us the opportunity to invest in X. I'm just delighted by that.

そして、Xへの投資機会を与えてくれたことに、私はただただ喜んでいます。

And so that's not, that's an investment into a really great future company and I'm really excited about that.

そして、それは本当に素晴らしい将来性のある企業への投資であり、私はそれにとても興奮しています。

That's not venture venture, that's not vendor financing per se.

それはベンチャーキャピタルではなく、ベンダーファイナンスでもありません。

But what's going on, what's going on in the world versus what happened in 2000 is just dramatically different.

しかし、今世界で起きていることと2000年に起きたこととは、劇的に違います。

You know, back then as you recall, there were pets.com, hospitals.com and all of the Internet companies combined was what, 30, $40 billion in size.

覚えているかもしれませんが、当時pets.comやhospitals.comのようなインターネット企業がありましたが、それらを合わせた規模はせいぜい300億ドルから400億ドルでした。

If you look at the hyperscalers now that's where the first tranche of AI infrastructure is building.

今、ハイパースケーラーを見ると、そこにAIインフラストラクチャの最初の部分が構築されています。

If you look at the, the Hyperscalers at about 2 and a half trillion dollars of business that's already operating today.

ハイパースケーラーを見ると、すでに今日稼働しているビジネスだけでも約2兆5000億ドル規模です。

That business, that two and a half trillion dollar business and the CapEx that goes underneath that is about, call it $500 billion.

その2兆5000億ドルのビジネスと、その下に付随する設備投資は、およそ5000億ドルと言えるでしょう。

That transition from a classical CPU based computing to now generative AI computing powered by GPUs.

従来のCPUベースのコンピューティングから、GPUによって強化された生成AIコンピューティングへの移行です。

その移行は始まったばかりです。

So we've got to build into half a trillion dollars worth of capacity infrastructure that's already naturally growing by itself.

ですから、それ自体で自然に成長している5000億ドル規模のキャパシティインフラストラクチャを構築する必要があります。

And we're in the beginning phases of that work.

そして、私たちはその作業の初期段階にいます。

If you just look at MVS infrastructure business, you know, call it a couple of hundred billion dollars so far, you know, a couple of hundred billion dollars into a multitrillion dollar build out.

MVPインフラストラクチャ事業だけを見ると、数千億ドル規模ですが、数兆ドル規模の構築に数千億ドルが投じられています。

The second part of it that's really unique is that we have a new generation of AI companies.

その二つ目の非常にユニークな点は、新しい世代のAI企業があることです。

The new AI companies like OpenAI and Anthropic and X AI and, and

OpenAI、Anthropic、X AIなどの新しいAI企業、そして

companies that are, that are, well, you know, thinking machine labs from Mira and Ilya, Suskiverse, SSI and Misha's company Reflection.

MiraとIlyaのThinking Machine Labs、Suskiverse、SSI、MishaのReflectionといった企業です。

And I mean there's a whole bunch of amazing model builders now, this generation of AI model builders.

本当に素晴らしいモデルビルダーがたくさんいます。この世代のAIモデルビルダーたちです。

What's happened in the last several months?

ここ数ヶ月で何が起こったのでしょうか？

A transition happened that is really, really important.

非常に、非常に重要な移行が起こりました。

For the last several years they've been generating tokens, you know, these AI tokens basically at a loss.

ここ数年間、彼らはトークン、つまりAIトークンを基本的に赤字で生成していました。

And the reason for that is because the early AI models weren't, they were super interesting, really captivated a lot of attention, but

そしてその理由は、初期のAIモデルは、非常に興味深く、多くの注目を集めましたが、

それほど役に立つものではなかったからです。

For the last several months it's been very clear that the new technology is now reasoning, it's doing research before it answers a question.

ここ数ヶ月で、新しいテクノロジーが推論し、質問に答える前にリサーチを行うようになったことは明らかです。

It goes on the web and studies other PDFs and websites.

ウェブ上で他のPDFやウェブサイトを調べています。

It can now use tools, generate information for you and it creates responses that are really useful.

今ではツールを使い、情報を生成し、本当に役立つ応答を作成することができます。

I use it every day to the point where now the tokens are profitable.

私は毎日それを使っていますが、今ではトークンが利益を生んでいます。

The question though is who is going to continue to pay for that build out?

しかし、問題はその構築を誰が継続して支払うのかということです。

Is it the big companies like Procter and Gamble?

プロクター・アンド・ギャンブルのような大企業でしょうか？

Is it a big, is it consumers who are going to do this?

それとも、これを消費者たちが行うのでしょうか？

I mean, my doctor showed me the AI that he's using and it's incredibly helpful.

私の医者が使っているAIを見せてくれたのですが、それは信じられないほど役立ちました。

But there's still a question about whether he's going to pay for it or the company he works for is going to pay for it.

しかし、それを彼が支払うのか、それとも彼が勤めている会社が支払うのか、という疑問がまだ残っています。

そうですね、両方だといいですね。

I think the, there's the consumer part of it.

それには、消費者向けの側面もあると思います。

You know, a lot of OpenAI customers are consumers and they're paying for it.

ご存知のように、OpenAIの顧客の多くは消費者であり、彼らが支払っています。

But the thing that's really cool is that the enterprise AI build out that's happening now.

しかし、本当に素晴らしいのは、今起きているエンタープライズAIの構築です。

My, my favorite enterprise service is Cursor.

私のお気に入りのエンタープライズサービスはCursorです。

Cursor is an AI coder and every one of our engineers, 100% is now assisted by AI coders and our productivity has gone up incredibly.

CursorはAIコーダーで、私たちのエンジニア全員、100%がAIコーダーの支援を受けており、生産性は信じられないほど向上しました。

And so you're now seeing enterprise AI companies like Cursor, Open Evidence, I love Lovable.

そして今、CursorやOpen Evidence、LovableのようなエンタープライズAI企業が登場しています。

All of these companies are some of the fastest growing companies in the world and they address enterprise.

これらの企業はすべて、世界で最も急成長している企業の一部であり、エンタープライズに対応しています。

だから、エンタープライズAIはここにあります。

I wonder how you think about Jensen, the ultimate destination where all this is actually building toward.

ジェンセンについて、これが実際に構築されている究極の目的地として、どうお考えですか？

There was a post from David, Connie's a Sequoia partner this week saying, look, AGI is the only thing that can justify the volumes of capital spending right now.

今週、セコイアのパートナーであるコニーのデビッドからの投稿があり、AGIだけが現在の巨額の資本支出を正当化できると述べていました。

At the same time, many of the model builders and experts are pushing out the date where that maybe is going to be achievable.

同時に、多くのモデル開発者や専門家は、それが達成可能になる時期を遅らせています。

Meantime, you're talking about annual generations of chips.

その間、毎年新しい世代のチップが登場しています。

それらはどれくらいの速さで減価償却しますか？

We're putting all this capital in these data centers that it's just not clear like when we get to the end or is it just a treadmill.

私たちはこれらのデータセンターに多額の資本を投じていますが、いつ終わりにたどり着くのか、あるいは単なるトレッドミルなのかははっきりしません。

We are going to have incredibly profitable and incredibly useful eyes long before AGI.

AGIよりもずっと前に、信じられないほど収益性が高く、信じられないほど役立つAIを手に入れるでしょう。

And for example, right now, Cursor, you know, Cursor.

例えば、今、Cursor、ご存知のCursorです。

Cursor's a software coder, is incredibly useful.

Cursorはソフトウェアコーダーで、信じられないほど役立ちます。

エンジニア全員がそれを使っています。

Almost every one of them are going to use it and they're loving it.

ほとんど全員がそれを使っていて、とても気に入っています。

And so we're using it instead of something else, presumably.

そして、おそらく何か別のものの代わりにそれを使っているのです。

Well, there's placing things yet they're not.

まあ、まだ配置されていないものもあります。

Remember AI, unlike, unlike previous technologies, previous technologies are tools that humans use.

AIは、これまでのテクノロジーとは異なり、これまでのテクノロジーは人間が使うツールでした。

Excelは人間が使うツールです。

Webブラウザは人間が使うツールです。

For the very first time we have technology that can actually use tools by itself.

初めて、テクノロジーが自らツールを使えるようになったのです。

そしてCursorはVisual Cを使います。

And now we have Gemini agents that are able to use the browser and browse for groceries or destinations or book trips, travel for you.

そして今、Geminiエージェントはブラウザを使って、食料品や目的地を検索したり、旅行の予約をしたりできるようになりました。

そしてトラップを使うことができます。

それは自らツールを使うことができるのです。

So this is really quite an extraordinary thing.

これは本当に驚くべきことですね。

The tool industry is a few trillion dollars.

ツール産業は数兆ドル規模です。

ツールユーザー産業は100兆ドルです。

Which is the reason why everybody's so excited about the future of technology.

だからこそ、誰もがテクノロジーの未来に興奮しているのです。

Because it could augment labor, it can increase the productivity of labor.

なぜなら、それは労働力を増強し、労働生産性を向上させることができるからです。

And here at Nvidia, you know, it's increased our product productivity tremendously.

そしてここNvidiaでは、私たちの製品生産性が劇的に向上しました。

You've already said you wish you could have bought more open air and maybe invested more in X at this point.

あなたはすでに、もっとOpenAIを買いたかったし、この時点でXにもっと投資すればよかったとさえ言っていますね。

That implies that you don't think that this is all redundant because a lot of the players, I mean, if I read what Sam Altman says and the message he tries to convey, it's as if they're sprinting to try to stay ahead of everybody else because they think it's not going to be room for everybody necessarily who's trying to do something similar.

それは、これがすべて冗長だとは思っていないということですね。なぜなら、多くのプレイヤー、つまりサム・アルトマン氏の発言や伝えようとしているメッセージを読むと、彼らは皆、似たようなことをしようとしている人がすべて必要とされるわけではないと考えているため、誰よりも先を行こうと必死に駆け回っているかのようです。

I think there's general intelligence and I think there's specialized intelligence.

一般的な知性と、特化した知性があると思います。

ええ、私たちは汎用的なものを愛しています。

When I hire engineers, I like them to be generally intelligent and that's, that's a great thing.

エンジニアを採用する際、私は彼らが汎用的な知能を持っていることを好みます。それが素晴らしいことです。

But once they come to Nvidia, we make them highly specialized, intelligent so that they could build things that, you know, Nvidia needs.

しかし、彼らがNvidiaに来ると、私たちは彼らを高度に専門化された知能を持つようにします。そうすることで、Nvidiaが必要とするものを構築できるようになるのです。

And so I think the idea of specialized intelligence versus generalized intelligence will continue to happen.

ですから、汎用的な知能と専門的な知能という考え方は、今後も続いていくと思います。

And where the real value for enterprises and Companies are is specialized intelligence and where the value for consumers general intelligence.

企業や会社にとっての本当の価値は専門的な知能にあり、消費者にとっての価値は汎用的な知能にあります。

Hey Justin, let's talk a little bit about capital allocation and how do you see that?

ジャスティンさん、資本配分について少しお話ししましょう。どのように見ていますか？

Just back to those same points that you wish you had more invested in open.

あなたがもっとオープンに投資していればよかったという、まさにその点に戻りましょう。

I wish you had more invested in these other companies that you're kind of taking stakes in like an xi.

X AIのような、あなたが株式を取得している他の企業にもっと投資していればよかったのにと思います。

お金でできることがあります。

You can choose to put it back into R and D.

それを研究開発に再投資することを選択できます。