作者：Freda Duan （Partner@Alitmeter）
编译：Haozhen
近期 Claude Code 推出的 Excel 功能非常惊艳，我们认为 Excel 可能成为继 Coding 之后，下一个迎来“aha moment”、并快速爆发的高价值领域。
本文是 Altiemeter 合伙人 Freda Duan 对 Coding 和 Excel 这两个 AI 垂直领域的深度解读，原文发布于她的 Substack Robonomics。
简单来说，正如 Coding 凭借庞大的市场规模、向相邻场景自然延展的能力以及以产品驱动的 GTM 模式，迅速崛起为最强势的 AI 应用之一，Excel 也具备同样的条件：
• 全球电子表格的 MAU 约为 15–16 亿；
• Excel 可以延展至金融、运营、分析等场景，从某种角度看，大部分软件都可以被视为一层层叠加在 Excel 之上的“Excel wrappers”；
• Excel 可以通过用户自助完成快速采用（self-serve adoption）。
Coding 已经证明了这条路径下的爆发力，而 Excel 很可能是体量更大的下一站。
Coding 以超出所有人预期的表现，成为至今为止最强势的 AI 垂直应用之一。它同时具备三种罕见的特质：极其庞大的 TAM、自然延展到相邻使用场景的切入口，以及以产品驱动为核心的 GTM 模式，几乎不需要传统的销售和市场推广。
具备这种组合特征的垂直领域非常少，Excel 是其中之一。它的 TAM 甚至更大，从某种角度看，软件行业的很大一部分都可以被视为一层层叠加在 Excel 之上的“Excel wrappers”。而且，它的采用方式在很大程度上可以依靠用户自助（self-serve）完成。
这或许解释了为什么 OpenAI 和 Anthropic 都在积极进军电子表格和生产力工作流领域。
再往前推一步看，这种变化很可能不会停留在 Excel，而是会扩散到整个 Office 体系，甚至更广的企业软件交互中。
过去几十年，我们的工作方式几乎是固定的：打开 Word、Excel 或 PowerPoint，再在里面根据具体的工作流，一步步完成任务。但随着 Agent 慢慢成熟，入口本身开始发生转移，用户可能不再需要进入某个软件，而是直接在 Chatbot 或其他统一界面中，让 Agent 去调用数据、串联工具，并生成所需的结果。
从这个角度来看，被改变的并不只是单一产品形态，而是 To Enterprise 场景下，人和软件协作的基本方式。
Coding 在结构上与医疗、房地产、金融等大多数垂直领域截然不同。
• 开发者通常无需大量营销，就能迅速识别并采用最好的工具。
• 开发者本身也具备在工作中报销或直接批准工具采购的影响力。只要工具确实有用，公司往往对每位开发者增加的成本并不敏感。
• 因此，优秀的产品可以以自下而上的方式传播，几乎不需要投入多少销售资源。
而绝大多数其他垂直领域，都离不开明确的销售、市场推广以及企业级采购流程。
Coding 公认的 TAM 约为 2 万亿美元。
Coding 不只是 Coding
Coding 不仅仅是一个终端市场，它更是一个切入口（wedge）。一旦你掌控了开发者工作流，就能对所有构建在其之上的应用形成杠杆效应。
Coding 市场现状
• 已有 4 家公司的 ARR 超过 10 亿美元。
• 至少 7 家公司的 ARR 已突破 1 亿美元，而且往往是以前所未有的速度实现的。
为什么 Excel 和 Coding 是相同的模式？
为什么是 Excel？
从垂直领域的角度看，Excel 与 Coding 出人意料地相似：
• 极其庞大的 TAM。
• 通向大量相邻使用场景的入口：应用软件行业（约 5000 亿美元）在某种意义上可以被视为一个巨大的 Excel 抽象层，例如 CRM、Airtable、Smartsheet 等。
• GTM 成本有限的自助式采用（self-serve adoption）。
TAM：全球电子表格 MAU 约为 15–16 亿
一些粗略的锚点数据：
• Google Workspace：Google 表示，Workspace “受到超过 30 亿用户的信任”，并拥有“超过 1000 万付费客户”（2024）/“超过 1100 万付费客户”（2025）。
• WPS Office（Kingsoft）：报告显示，全球月活跃设备数为 6.32 亿（2024 年 12 月）。
• Microsoft Office：微软历史上曾表示有约 12 亿 Office 用户。这一数据较为陈旧，但仍是微软最近一次公开的用户规模数字。
综合来看，即便在考虑用户重叠的情况下，将全球电子表格的月活用户规模估计为 15–16 亿，也是合理的，而 Excel 实际所覆盖的用户基础数会更大，是一个拥有约 30 亿用户的庞大市场。
在这样的市场背景下，Claude 对 Excel 的持续投入显然并不是一次单点创新，而更像是有意识地切入一个长期存在、但尚未被 AI 系统性重构的核心生产力领域。
Excel 不只是 Excel
软件行业规模约为 1 万亿美元，其中应用软件很可能占到约 50%。
相当一部分应用软件，本质上都是“Excel wrappers”：例如 Airtable、Smartsheet，以及 CRM、财务、运营、分析和内部工具中的大块功能。
如果一个 AI-native 的 Excel 变得可编程，那么这个市场机会将远远超出 Microsoft Office 或 Google Workspace 这些具体产品本身，它的作用范围将从单纯的电子表格使用，扩展为应用程序的创建。
GTM：为什么金融是天然的切入口？
金融行业看起来是最合理的起点，而且根据公开新闻，Anthropic 和 OpenAI 也正是在这一领域投入了大量精力。
金融之所以可行，原因在于金融从业者和开发者在很多地方是很像的：
• 人均利润高；
• 对生产力和数据工具有强烈的付费意愿；
• 金融分析师往往拥有直接的预算审批权，类似开发者：两者往往在跟 CFO 说想买什么的时候，CFO 通常都会直接批准；
• 清晰的 ROI 使产品在很大程度上可以自我销售。
关于用户密度的一些 context：
• 美国金融服务和保险行业从业人数：超过 670 万
• 全行业的财务职能（FP&A、企业财务、会计、审计、资金管理）：全球约 1.5 亿人
以全球月活跃电子表格用户（约 15.5 亿）作为分母，广义金融从业者占比 = 1.5 亿 / 15.5 亿 ≈ 10%。
这代表了一个规模极大、且高度可变现的初始切入口。
Coding 已经证明：一个自助式（self-serve）、深度嵌入工作流、且作用面极广的工具，扩张速度可以超过几乎所有其他软件品类。Excel 可能正是这一打法的下一个版本，而且规模更大。
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