Claude in Excel: AI+X स्टार्टअप्स के खिलाफ जंग का एलान

इस हफ्ते Anthropic ने Claude in Excel लॉन्च किया। यह सिर्फ एक नया feature नहीं है - यह एक रणनीतिक हमला है जो पूरे AI+X स्टार्टअप ecosystem को हिलाकर रख देगा।

Microsoft ने अपने Copilot के साथ जो approach अपनाई थी, वह Excel functions को execute करने के लिए AI का इस्तेमाल करती है। Claude ने पूरी तरह से अलग रास्ता चुना है - Excel को सिर्फ एक presentation layer की तरह इस्तेमाल करना। और नतीजे साफ हैं: Anthropic ने speed और quality दोनों मामलों में जीत दर्ज की है।

यह लड़ाई सिर्फ spreadsheet software के बारे में नहीं है। यह दो अलग-अलग philosophies के बीच का युद्ध है - AI-augmented बनाम AI-native। और Claude in Excel ने साबित कर दिया है कि AI-native approach ही भविष्य है।

“SaaS Is Dead” - अब यह सिर्फ बातचीत नहीं, हकीकत बन रहा है

पिछले कुछ सालों से tech circles में यह बहस चल रही थी कि “SaaS is dead”। लेकिन 2026 में यह सिर्फ एक provocative statement नहीं रहा - यह एक observable reality बन गया है।

अब तीन ही रास्ते बचे हैं जहां SaaS companies survive कर सकती हैं:

Framework Layer पर Dominate करो: अगर आपका product इतना foundational है कि developers उसके बिना काम नहीं कर सकते - जैसे Stripe payments के लिए या Auth0 authentication के लिए - तो आप relevant रहोगे। लेकिन यह बेहद कम companies के लिए possible है।

Infrastructure Layer को Own करो: AWS, Google Cloud, Cloudflare जैसी companies जो actual infrastructure control करती हैं, वे safe हैं। लेकिन infrastructure business में entry barriers इतने ऊंचे हैं कि नए startups के लिए यह practically impossible है।

Full-stack Integration में Masters बनो: अगर आपका product इतनी गहराई तक integrated है कि उसे replace करना customers के लिए nightmare बन जाए, तो आपके पास एक moat है। लेकिन AI के युग में, integration cycles तेजी से short हो रहे हैं।

बाकी सब कुछ - जो सिर्फ existing workflows में AI add कर रहे हैं - वे सब price wars में फंस गए हैं। और price wars में कोई नहीं जीतता। जब OpenAI, Google, और Anthropic जैसी companies अपने model access की कीमतें गिराती रहती हैं, तो middle layer में बैठे startups का margin compress होता जाता है।

Claude in Excel इसका perfect example है। Microsoft ने Excel में AI डालने के लिए शायद millions या billions invest किए होंगे। लेकिन Anthropic ने सीधे Excel को एक interface की तरह इस्तेमाल करके, बेहतर results तेजी से deliver कर दिए। जो companies सिर्फ “AI + existing tool” का formula follow कर रही हैं, उनके लिए यह एक wake-up call है।

Strong AI Models वाली Companies अलग ही Speed से Grow करती हैं

2025-26 में हमने देखा कि जिन companies के पास अपने खुद के strong AI models हैं, वे market में एक अलग ही velocity से आगे बढ़ रही हैं।

Kuaishou का $20M MRR तक का सफर: Chinese short-video platform Kuaishou ने अपने AI tools से monthly $20 million recurring revenue generate करना शुरू किया। यह सिर्फ एक number नहीं है - यह proof है कि जब आप AI को अपने core product में deeply integrate करते हैं, तो monetization automatically follow करता है।

Google का Gemini-3 के बाद का surge: जब Google ने Gemini-3 release किया, तो company की AI capabilities में तुरंत leap दिखा। Search, Gmail, Docs, Sheets - हर product में अचानक एक नई intelligence आ गई। क्योंकि उनके पास model था, और उन्होंने उसे अपने पूरे ecosystem में deploy कर दिया।

Grok जो Google को भी पीछे छोड़ रहा है: xAI का Grok model कुछ specific tasks में Google के models को भी outperform कर रहा है। यह इसलिए possible हुआ क्योंकि Elon Musk की team ने सिर्फ एक chatbot नहीं बनाया - उन्होंने एक model बनाया जो real-time data access के साथ integrated है।

इसके opposite, startups जो third-party models पर depend करते हैं, वे हमेशा दो fundamental problems से जूझते हैं:

वे model को own नहीं करते: जब OpenAI या Anthropic अपने pricing बदलते हैं, तो ये startups helpless हो जाते हैं। जब model providers अपनी capabilities upgrade करते हैं, तो सबको same access मिलता है - कोई competitive advantage नहीं रहता।

वे speed से पीछे रह जाते हैं: Model owners अपने products में instantly नए capabilities add कर सकते हैं। Startups को wait करना पड़ता है API access के लिए, फिर integrate करना पड़ता है, फिर test करना पड़ता है। तब तक market आगे बढ़ चुका होता है।

Claude in Excel ने यह साफ कर दिया है: अगर आपके पास strong AI model नहीं है, तो आप race में participation तो कर सकते हैं, लेकिन जीत नहीं सकते।

आपको ज्यादा Tokens Burn करने होंगे - और यही Differentiation है

Claude Code ने एक महत्वपूर्ण सबक सिखाया है: AI-native value सिर्फ efficiency में नहीं है, बल्कि depth में है। और depth के लिए आपको ज्यादा tokens burn करने पड़ते हैं।

Traditional SaaS thinking में हमेशा focus रहता था cost optimization पर। कम resources use करो, ज्यादा users serve करो। लेकिन AI-native approach में logic उल्टा है: ज्यादा compute use करो, ज्यादा intelligence provide करो, और फिर उस intelligence के लिए premium charge करो।

Enterprise Engagement की गहराई: Claude Code जब आपके codebase को analyze करता है, तो वह thousands of tokens process करता है। लेकिन इसका result यह होता है कि वह context-aware suggestions देता है जो actually useful होते हैं। Enterprises इस quality के लिए pay करने को ready हैं।

Relationship Data को Understand करना: जो AI systems सिर्फ surface-level data देखते हैं, वे सिर्फ surface-level insights दे सकते हैं। लेकिन अगर आप deep relationship graphs, historical patterns, और contextual nuances को analyze करते हैं - भले ही इसमें 10x ज्यादा tokens लगें - तो आपका output exponentially ज्यादा valuable होगा।

Niche Dominance के लिए Specialization: Generic AI tools सबके लिए थोड़ा-थोड़ा useful होते हैं। लेकिन अगर आप किसी specific domain में deep expertise develop करते हैं - legal contracts, medical diagnostics, financial modeling - और उसके लिए heavily fine-tuned models use करते हैं, तो आप उस niche में unbeatable बन जाते हैं।

AI-native Design का मतलब: Ye सिर्फ existing workflow में AI add करना नहीं है। यह पूरे product को AI-first सोच के साथ design करना है। Claude in Excel सिर्फ Excel में chatbot नहीं डाल रहा - वह पूरे spreadsheet को एक intelligent system में transform कर रहा है।

बहुत सारे AI+X startups की गलती यह है कि वे tokens को cost की तरह देखते हैं जिसे minimize करना है। जीतने वाली companies tokens को investment की तरह देखती हैं जो better outcomes produce करता है।

2026 में Time Running Out है

हम already February 2026 में हैं, और AI landscape तेजी से consolidate हो रहा है। जो startups अभी तक pivot नहीं कर पाए हैं, उनके पास शायद कुछ ही महीने बचे हैं।

Manus का Meta द्वारा लगभग $3B में acquisition: यह सिर्फ एक बड़ी deal नहीं थी - यह एक signal था। Meta ने Manus को इसलिए खरीदा क्योंकि उनके पास unique AI capabilities थीं जो Meta अपने metaverse और AI initiatives के लिए चाहता था। यह trend continue करेगा - बड़ी companies छोटे AI startups को तेजी से acquire करेंगी, लेकिन सिर्फ उन्हें जिनके पास truly differentiated technology है।

Winners पूरे Game को Redefine कर रहे हैं: Claude in Excel सिर्फ एक बेहतर product नहीं है - यह एक नया paradigm है। जो companies इस तरह के paradigm shifts create कर रही हैं, वे ही survive करेंगी। बाकी सब features बन जाएंगे।

The Consolidation Wave: 2026 के आखिर तक, हम देखेंगे कि AI+X startups के बड़े हिस्से या तो acquire हो चुके होंगे, shut down हो चुके होंगे, या desperately pivot कर रहे होंगे। जो बचेंगे, वे या तो truly AI-native होंगे, या फिर इतने niche specialized होंगे कि big tech उन्हें replicate नहीं कर सकता।

What Should Founders Do?

अगर आप एक AI+X startup चला रहे हैं, तो अब सवाल पूछने का time है:

क्या आपकी value proposition सिर्फ “existing tool + AI” है? अगर हां, तो आप danger में हैं। Claude in Excel ने दिखा दिया है कि यह approach sufficient नहीं है।

क्या आप truly AI-native हैं? मतलब, क्या आपका पूरा product AI को core assumption की तरह use करता है, या AI सिर्फ एक add-on feature है?

क्या आपके पास defensible moat है? Strong model, unique data, deep integration, या niche expertise - कुछ तो होना चाहिए जो आपको बड़े players से बचाए।

2026 में time running out है। Claude in Excel ने war declare कर दिया है। अब सवाल यह है: आप किस side पर हैं?