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After Big Tech’s full entry, do personal/small-team AI SaaS still have room to survive? This piece focuses on market structure, moat types, entry space, and the true difficulty of going from 0 to 1, offering a professional, verifiable judgment framework—not an execution plan.

基于 MIT Technology Review、IDC、McKinsey、NVIDIA GTC、Reuters 等权威来源的系统性综述：2026 年 AI 将在算力与能效、智能体与多模态视频、边缘与行业闭环、治理与绿色 AI 四条主线加速成熟，走向“环境智能层 + 个人/企业 OS”。

A research-backed annual review of AI heading into 2026: compute and efficiency, agentic systems, multimodal/generative video, edge inference, industry closures, governance and green AI.

Revue annuelle vers 2026 : ressources de calcul et efficacité, systèmes agentiques, multimodal/vidéo générative, inférence en périphérie, fermetures industrielles, gouvernance et IA verte.

Jahresrückblick Richtung 2026: Rechenressourcen und Effizienz, agentische Systeme, multimodal/generative Videos, Edge‑Inference, industrielle Abschlüsse, Governance und Green AI.

2026年に向けたAI年次レビュー：計算資源と効率、エージェント化、マルチモーダル/生成動画、エッジ推論、産業閉ループ、ガバナンスとグリーンAI。

2026년 AI 연례 리뷰: 계산 자원과 효율, 에이전트화, 멀티모달/생성 비디오, 엣지 추론, 산업 폐루프, 거버넌스와 그린 AI.

Годовой обзор к 2026: вычислительные ресурсы и эффективность, агентные системы, мультимодальность/генеративное видео, пограничный вывод, отраслевые замыкания, управление и зелёный ИИ.