AI在编程与Excel两大垂直赛道爆发，因其兼具超大市场、自传播属性及战略扩展性，正重塑软件产业格局。
2026年初，AI行业内部悄然形成一个共识：真正跑出来的垂直赛道，不是医疗、不是法律、也不是金融本身，而是两个看似“传统”的领域——编程和Excel。近期A股软件科技股替代硬件股大涨，软件50ETF今日涨停说明风口来了！
它们之所以脱颖而出，并非偶然，而是因为同时具备三大稀缺特质：超大规模的市场容量（TAM）、天然可扩展的使用场景、以及几乎无需销售即可病毒式传播的产品驱动增长模式（Product-led GTM）。放眼整个AI应用版图，能同时满足这三点的垂直赛道屈指可数，而编程和Excel正是其中的双子星。
编程作为AI最早爆发的战场，已经诞生至少4家年收入超过10亿美元的公司，另有7家以上突破1亿美元大关，且增速远超传统SaaS企业。
更关键的是，这些产品并非靠烧钱营销打下江山，而是开发者自己用脚投票选出来的。一旦某个AI编程工具在GitHub上被高频引用，或在Stack Overflow中被反复推荐，它就自动获得了进入企业技术栈的通行证。这种自下而上的渗透路径，让传统销售团队几乎成了摆设。
而Excel所代表的电子表格生态，其潜在规模甚至可能超越编程。
全球活跃电子表格用户保守估计在15亿至16亿之间——仅微软Office就曾公布12亿用户（2015年数据），Google Workspace在2025年已拥有超1100万付费客户和30亿总用户，金山WPS在2024年底报告月活设备达6.32亿台。即便存在重叠，15亿级的用户基数依然成立。
更重要的是，当今大量企业软件本质上都是“Excel的高级封装”：Airtable、Smartsheet、各类CRM系统、财务分析平台、运营看板……它们的核心逻辑无非是把Excel的数据结构、公式逻辑和协作能力产品化。
如果AI能直接在原生电子表格环境中实现智能自动化，那么它撬动的将不只是Office套件，而是整个应用软件产业——这个市场体量接近5000亿美元。
编程为何成为AI的黄金赛道？
编程之所以成为AI落地最成功的垂直领域，核心在于开发者群体的独特属性。他们不仅是技术产品的使用者，更是决策者和采购者。一家科技公司愿意为每位工程师多花几百美元订阅Copilot或Cursor，只要能提升10%的编码效率，这笔账就立刻算得过来。企业对这类支出极度不敏感，因为开发者的时间成本远高于工具成本。这种“高价值用户+低采购阻力”的组合，在其他行业几乎不存在。
再看市场空间。常被引用的数据是，全球软件开发市场的总可寻址市场（TAM）约为2万亿美元。这个数字不仅包括程序员薪资，还涵盖开发工具、云服务、测试平台等全链条支出。而AI编程助手切入的正是这个庞大生态中最高频、最刚需的环节——写代码。从自动补全到函数生成，从错误修复到文档撰写，AI正在重构整个开发工作流。
但编程的价值远不止于此。它是一个战略性的“楔子”（wedge）。一旦AI工具深度嵌入开发者的日常流程，它就获得了通往所有上层应用的入口。想象一下：当你每天用AI写代码、调试、部署，那么你的整个技术栈——数据库、API、前端框架——都会自然倾向于与该AI生态兼容。这种锁定效应比任何合同都牢固。正因如此，GitHub Copilot上线不到两年就实现年收入超10亿美元，而像Replit、Cursor这样的新锐平台也在快速崛起。它们的成功不是靠广告，而是靠产品本身在开发者社区中的口碑裂变。
Excel：被严重低估的AI超级入口
如果说编程是技术世界的底层语言，那么Excel就是商业世界的通用语法。从华尔街投行到县城小超市，从跨国企业FP&A部门到大学生社团账本，电子表格无处不在。它的用户基数之广、使用频率之高、业务耦合之深，使其成为AI落地的理想温床。
首先看规模。根据多方数据交叉验证：微软Office历史用户数约12亿（尽管是2015年数据，但至今未见大幅下滑）；Google Workspace在2025年已拥有超30亿用户和1100万付费企业客户；金山WPS全球月活设备达6.32亿。即使三者高度重叠，全球每月至少有15亿人打开过电子表格。这个数字远超任何单一SaaS产品的覆盖范围。
更重要的是，Excel早已超越“表格工具”的定位。今天市面上大量所谓“创新SaaS”，本质都是Excel功能的模块化封装。Airtable号称“可协作数据库”，但其核心仍是行列表结构加视图切换；Smartsheet主打项目管理，底层逻辑还是甘特图+条件格式；就连Salesforce的部分报表模块，也脱胎于Excel的透视表。可以说，整个应用软件行业（约5000亿美元规模）中有相当一部分是在为Excel做“UI升级”和“权限管控”。
如果AI能直接在Excel原生环境中理解业务语义、自动生成公式、连接外部数据源、甚至一键转成Web应用，那么它就不再只是一个办公插件，而是一个低代码/无代码平台的终极形态。用户无需学习新工具，只需在熟悉的单元格里输入自然语言指令，就能完成过去需要专业开发才能实现的功能。这种“零迁移成本”的体验，是任何独立SaaS产品都无法比拟的。
为什么金融是Excel AI化的第一战场？
尽管Excel用户遍布各行各业，但AI厂商不约而同地将火力集中在金融领域。原因很简单：这里的人最愿意为效率付费，且具备直接采购权。
以美国为例，金融与保险行业就业人口超过670万。若将视野扩大到全球所有企业的财务相关岗位——包括FP&A（财务规划与分析）、会计、审计、司库、税务等——总人数高达1.5亿。占全球电子表格用户（15.5亿）的近10%。这意味着，每10个打开Excel的人中，就有1个是潜在的高价值付费客户。
金融从业者有几个显著特征：一是人均利润高，投行分析师年薪动辄数十万美元，企业愿意为其配备顶级工具；二是工作高度依赖数据处理，日报、周报、模型搭建、情景分析……全是重复性高但容错率低的任务；三是很多岗位拥有独立预算审批权，类似于开发者可以自行决定是否购买Copilot。当一款AI工具能帮分析师十分钟内完成原本两小时的财报整理，它几乎不需要销售演示就能自我推销。
公开信息显示，OpenAI和Anthropic近期都在大力布局金融场景的电子表格AI。例如，通过自然语言理解用户意图，自动从PDF财报中提取数据并填充到模板；或根据口头指令生成完整的DCF估值模型。这类功能直击痛点，ROI（投资回报率）清晰可见，因此推广阻力极小。一旦在金融圈站稳脚跟，再向供应链、人力资源、市场营销等其他职能扩散，就成了水到渠成的事。
产品驱动增长：无需销售的病毒式扩张
编程和Excel之所以能成为AI超级垂直赛道，最关键的一点在于它们天然适配“产品驱动增长”（Product-Led Growth, PLG）模式。传统企业软件如ERP、HR系统，往往需要漫长的POC（概念验证）、多轮谈判、法务审核，销售周期长达数月甚至一年。但在编程和电子表格领域，用户可以瞬间体验价值。
一个开发者下载VS Code插件，输入几行注释，AI立刻生成完整函数——他当场就能判断好不好用。一个财务分析师在Excel里敲一句“计算Q3各区域毛利率环比变化”，AI自动填充公式并生成图表——她不需要IT部门批准，明天就能在会议上用起来。这种即时反馈闭环，让优秀产品能在用户间自发传播。
更妙的是，这两个领域的用户都有强烈的分享欲。程序员喜欢在Reddit、Hacker News上安利新工具；职场白领则热衷在小红书、脉脉上传“AI提效神技”。Google Workspace最新调研显示，82%的年轻领导者已在工作中使用AI工具，其中超过一半会主动向同事推荐。这种社交裂变效应，进一步放大了PLG的优势。
相比之下，医疗、法律等垂直领域虽然也有AI需求，但受限于合规、数据隐私、专业门槛等因素，很难实现自助式采用。医生不能随便在病历系统里装第三方AI插件，律师也不敢把客户合同丢给未经认证的模型处理。而编程和Excel恰恰处于“高价值+低风险”的甜蜜区——用错了顶多代码跑不通或表格算错，不会引发法律纠纷或人身伤害。
从工具到平台：AI正在重构软件定义
长远来看，AI在编程和Excel领域的渗透，终将模糊“工具”与“平台”的边界。今天的Copilot还只是辅助写代码，但未来它可能直接理解产品需求文档，自动生成前后端代码、部署到云、配置监控告警——整个开发流程无人干预。同样，今天的Excel AI插件只能优化公式，但未来它或许能根据业务目标自动设计数据模型、连接ERP和CRM、生成交互式仪表盘，甚至对外提供API服务。
这意味着，AI不再仅仅是提升效率的“加速器”，而是成为新型软件的“构建基元”。当用户用自然语言描述业务逻辑，AI就能将其转化为可运行的系统，那么传统意义上的“软件开发”和“应用配置”将合二为一。而掌握这一能力的公司，将不再局限于卖工具，而是掌控整个应用生态。
这也解释了为何科技巨头如此重视这两个赛道。微软凭借GitHub和Office的双重优势，已在这两个战场占据先机；Google依托Workspace和Gemini，正全力追赶；而Anthropic、OpenAI等模型公司则试图通过API层切入，成为底层智能引擎。未来几年，围绕编程和Excel的AI战争，很可能决定谁将主导下一代人机协作范式。