Claude in Excel是對「AI+X」新創公司的宣戰

本週，Anthropic發布了Claude in Excel整合功能。這不只是一次產品更新，而是對整個「AI+X」新創生態系的一次戰略性打擊。

當微軟使用AI來執行Excel函數時，他們是在增強現有的工作流程。但Anthropic的做法完全不同 - 他們將Excel當作呈現層，讓Claude成為真正的運算引擎。這個差異看似微小，實則代表了兩種截然不同的AI整合哲學。而在速度和品質的競爭中，Anthropic的方法正在獲勝。

這對數以千計的「AI增強型」新創公司意味著什麼？答案很簡單：你們的護城河正在消失。

「SaaS已死」正在成為現實

過去十年，SaaS新創公司的成功公式相對簡單：找到一個利基市場、建立一個好用的介面、收取訂閱費用。AI的出現打破了這個模式。

現在的遊戲規則只剩下三條路：

主宰基礎架構層。如果你控制了AI模型、向量資料庫或訓練平台，你就站在食物鏈的頂端。OpenAI、Anthropic、Google這些公司不只是提供工具，他們定義了整個產業的基礎設施。對大多數新創公司來說，這條路已經關閉。

主宰框架層。LangChain、LlamaIndex這類公司成功的原因是，他們在模型提供商和應用層之間建立了一個必要的抽象層。但這個空間也在快速飽和，而且隨著模型能力的提升，某些框架的價值正在被質疑。

主宰全端整合。這是最後一條可行的路徑，但也是最難的。你需要提供的不只是「AI+既有工具」，而是一個完整的、重新思考的工作流程。Claude in Excel就是這個策略的完美示範 - 不是在Excel上加個AI聊天機器人，而是重新定義資料分析的本質。

如果你的產品不屬於這三個類別中的任何一個，你剩下的只有價格戰。而在價格戰中，擁有自有模型的大公司永遠會贏。當OpenAI或Anthropic推出類似功能並將其包含在現有訂閱方案中時，你的每月29美元訂閱費看起來就像是在開玩笑。

擁有強大AI模型的公司以不同的速度在成長

讓我們看看一些數據。

快手（Kuaishou）的AI功能在短短幾個月內達到了2000萬美元的月經常性收入。Google在發布Gemini 3之後，其AI相關產品的使用率暴增。xAI的Grok在某些指標上已經開始超越Google的產品。這些都不是巧合。

這些公司有一個共同點：他們擁有自己的AI模型。這不只是一個技術優勢，更是一個根本性的商業優勢。

成本結構優勢。當你使用OpenAI的API時，你每次呼叫都要付費。當你擁有自己的模型時，邊際成本接近於零。這個差異在規模化時會被放大到驚人的程度。

速度優勢。你不需要等待API回應，不需要擔心速率限制，不需要將資料傳送到外部伺服器。一切都發生在你的基礎架構中。

客製化優勢。你可以針對特定使用場景微調模型，可以整合專有資料，可以最佳化延遲和輸出品質。使用第三方API的公司永遠無法做到這個程度的客製化。

策略自主權。當OpenAI改變定價或條款時，依賴其API的公司只能接受。擁有自己模型的公司可以完全控制自己的命運。

但這裡是殘酷的現實：大多數新創公司沒有資源訓練和維護自己的大型語言模型。這需要數百萬美元的GPU成本、頂尖的研究人才，以及巨量的訓練資料。對於99%的新創公司來說，這根本不可行。

那麼，如果你無法擁有模型，你該如何競爭？

為什麼你需要燃燒更多Token

Claude Code的成功提供了一個重要的洞察：AI的真正價值不在於節省token，而在於創造以前不可能的結果。

許多新創公司試圖最佳化token使用，以降低成本。這是錯誤的策略。正確的策略是找到那些願意為卓越結果支付溢價的使用場景，然後不計成本地投入算力。

企業深度參與策略。不要建立一個給所有人使用的通用工具。找到一個願意為客製化AI解決方案支付六位數或七位數費用的大型企業。為他們建立一個完全客製化的系統，整合他們的資料、流程和特定需求。在這個情境中，token成本根本不重要。

關係資料策略。大型語言模型在處理公開知識時很強，但在處理關係資料（誰認識誰、誰信任誰、哪些連結最有價值）時仍有侷限。如果你能建立一個包含豐富關係資訊的專有資料集，並用AI來理解和利用這些關係，你就有了真正的護城河。

垂直領域主宰策略。不要建立「更好的AI寫作助手」。建立「法律合約AI」或「醫學診斷AI」或「工業設備維護AI」。在一個特定領域深耕，累積專業資料和專業知識，讓你的AI不只是通用模型加上提示詞，而是真正理解該領域的專家系統。

AI原生設計策略。停止思考「如何在現有產品中加入AI」。開始思考「如果從零開始，一個完全由AI驅動的解決方案會是什麼樣子」。Claude in Excel的威力不在於它讓Excel變得更好，而在於它重新想像了資料分析的整個流程。

這些策略的共同點是：它們都需要燃燒大量的token。它們都假設AI運算能力是充足且便宜的。它們都專注於創造無法輕易複製的價值，而不是最佳化成本。

2026年的時間已經不多了

本週另一個重要的消息：Meta以大約30億美元收購了Manus。這不只是一個大型併購案，而是一個信號。

真正的AI原生公司正在被辨識出來，並以驚人的估值被收購或上市。但這個窗口不會永遠開著。

巨頭已經醒來。Microsoft、Google、Meta都已經意識到AI的重要性，並投入大規模資源。他們不只是在現有產品中加入AI功能，而是在重新思考產品本身。當這些巨頭完成轉型時，市場空間將大幅縮小。

投資者正在變得更精明。2023年和2024年，任何有「AI驅動」標籤的公司都能輕鬆募資。2026年，投資者開始問更難的問題：你的護城河在哪裡？為什麼OpenAI不能在一週內複製你的產品？你的單位經濟效益是什麼？

技術門檻正在上升。早期的AI新創公司可以靠著聰明的提示工程和好的UX來競爭。現在，你需要微調、RAG、向量資料庫、即時推論最佳化，以及越來越複雜的技術堆疊。技術債正在快速累積。

使用者期待正在改變。一年前，一個能「用AI生成內容」的工具就足以讓人驚艷。現在，使用者期待AI能理解上下文、記住偏好、主動提供建議、無縫整合到工作流程中。基本的AI功能已經不夠了。

如果你是一個AI+X新創公司的創辦人，你需要誠實地問自己幾個問題：

你的產品是AI增強型還是AI原生？如果是前者，巨頭會在幾個月內追上你。

你有什麼是OpenAI或Google無法在幾週內複製的？如果沒有，你就沒有真正的護城河。

你的客戶為什麼付費？是因為你的AI功能，還是因為你解決了一個真正的、複雜的問題，而AI只是解決方案的一部分？

你能在2026年底之前達到足夠的規模和差異化，以避免被碾壓或被迫賣掉嗎？

Claude in Excel不只是一個產品發布。它是一個訊號，告訴我們AI的整合戰爭已經進入新階段。贏家將不是那些在現有產品上加入AI的公司，而是那些重新定義AI如何運作的公司。

時間不多了。選擇你的戰場，然後全力以赴。