夜雨聆风最好的AI产品长什么样？答案可能藏在一个1985年的软件里。
一、我最近在研究的AI产品，不是ChatGPT
最近圈里聊得最多的是什么？ChatGPT、Claude Code、Gemini、各种Agent框架。大家都在追最新的东西。
但我最近花最多时间研究的产品，是Excel。
我知道这听上去很反直觉——一个40岁的老软件，能有什么好研究的？
但越深入，我越觉得：Excel可能是人类历史上最伟大的产品设计之一，而它的设计哲学恰恰是当今AI产品最缺的东西。
二、美国SaaS行业的「创业母体」
先说一个很多人没意识到的事实：过去30年美国B2B SaaS行业，几乎整个行业都是从Excel里「长」出来的。
怎么理解？每一个千亿美元级别的SaaS公司，前身都是某群人在Excel里的一套hack操作。
- Salesforce——销售们以前在Excel里管客户、跟进度、做Pipeline，这套流程被拎出来，做成了CRM，今天市值3000亿美元
- ServiceNow——IT运维和审批工单，以前在Excel里用颜色标注状态、手动流转，被产品化成了工单系统，市值2000亿美元
- Workday——HR排班、薪资计算、绩效考核，以前全在Excel里用公式硬算，被做成了HR SaaS，市值700亿美元
- Shopify——早期Amazon商家在Excel里管SKU、管库存、管素材，这套操作被整合成了电商中台
看出规律了吗？
以前做SaaS创业有一个极其简单的方法论：去看用户在Excel里hack什么场景，把它拎出来做产品化、结构化、权限化，就能做出一家好公司。
这些公司做的事情本质上都一样：从Excel这个「万能瑞士军刀」里，切出一个垂直场景，加上更好的协作、更好的权限、更好的UI，然后卖订阅。
现在把这个逻辑平移到AI时代——ChatGPT就是今天的Excel。
用户在ChatGPT里hack什么？陪伴聊天、做PPT、处理文档、写代码、做数据分析。这些场景，每一个拎出来，都可能是下一个Salesforce级别的产品。Character.AI做了陪伴，Cursor做了Coding，Gamma做了PPT——历史正在以惊人的相似方式重演。
三、全世界最大的编程语言，不是Python
接下来说一个更反直觉的事：全世界用户量最大的编程语言不是Python，不是JavaScript，是Excel公式。
全球大约有7.5亿人在深度使用Excel。这些人每天写的VLOOKUP、IF嵌套、SUMIFS，本质上就是在写代码。只不过他们不觉得自己在「编程」。
想想你写一个Excel公式时在做什么：
- 定义输入（引用单元格）
- 写逻辑（函数嵌套）
- 输出结果（到目标单元格）
- 一个函数的输出可以是另一个函数的输入（管道式编程）
这不就是编程吗？而且可以写得非常复杂——资深分析师的Excel模型，复杂度不亚于一个小型软件系统。
更厉害的是，Excel天然是一个全栈开发环境：
- 数据库层：专门一个Sheet存原始数据
- 后端逻辑层：另一个Sheet放函数、公式、跨表引用关系
- 前端展示层：定制化的图表、仪表盘、输入控件
一个人，一个Excel文件，就能完成从数据存储到逻辑处理到可视化展示的全流程。
这跟今天「一人公司」「全栈开发者」的概念何其相似。只不过Excel在40年前就实现了这件事——一个投行分析师，一个人在Excel里完成调研、建模、估值、出报告的全流程，不需要开任何会。
为什么分析师们如此热爱Excel？不是因为它漂亮，是因为每一步都涉及个人判断和直觉，拆给不同的人做反而效率更低。Excel让一个人可以完整拥有整个思考链条，这在需要深度思考的工作中是无可替代的。
四、贴着人类心智模型设计的产品才能赢
说到这里，要讲Excel最精妙的一个设计理念：它不是在教用户一套新系统，而是在借用用户已有的认知。
表格不是Excel发明的。人类对「行和列」的认知从纸质账本时代就有了——行是1、2、3，列是A、B、C。这套心智模型在Excel出现之前就已经深深刻在几亿人的脑子里。
Excel做的事情是：站在已有认知的肩膀上，把计算能力注入进去。
用户不需要学新东西。打开Excel的那一刻，他已经知道怎么用了——因为他从小就在纸上画过表格。学习成本几乎为零。
这是一个极其重要的产品设计原则：好的产品不是让用户适应系统，而是让系统去适应用户已有的认知模型。
反面教材是什么？Claude Code。
Claude Code用的是Terminal——一个在图形界面(GUI)出现之前的交互范式。绝大多数用户对命令行是陌生的、有恐惧感的。你让一个产品经理或者设计师用Terminal来跟AI协作？这就是在逆着用户的心智模型做产品。
有意思的是，Bill Gates在1985年就想明白了这件事。
五、1985年的神级产品决策
1985年，Excel开发完成，准备发布。按常理，Microsoft应该把自家的杀手级应用放在自家的Windows平台上发布。但Bill Gates做了一个反直觉的决定：Excel的第一个版本发布在竞争对手Apple的Mac上。
为什么？因为Gates判断：当时的Windows还是以命令行为主，而Excel这种产品必须在图形界面上才能爆发。Mac的GUI做得更好，能让Excel的表格交互体验达到最佳。
为了产品体验，他宁可先帮竞争对手卖电脑。
结果呢？Excel一经推出，立刻成为当年最现象级的Killer App，同时带飞了Mac的销量，也让Excel本身一战封神。
这个决策的核心洞察是：交互范式的选择，比平台忠诚更重要。 一个产品能不能爆，首先取决于它是否选对了用户最舒服的交互方式。
六、Excel的Aha Moment：改一个数字，全世界跟着变
每个伟大的产品都有一个让用户「一用就爱上」的瞬间。Excel的Aha Moment是什么？
自动重算。
在Excel之前，电子表格就已经存在了（比如VisiCalc）。但那些早期产品有一个致命缺陷：改了一个数字，你得手动去改所有相关的数字。一个财务模型里有上百个关联数字，改一个税率，你可能要手动改几十个单元格。
Excel的革命性创新是：用函数把所有数字link在一起，改一个，全部自动更新。
举个例子：一份财务报表，税率从20%改成40%——你只需要改一个单元格，整张报表里所有跟税率相关的数字全部瞬间更新。而且它像一个专业会计一样精准：只改该改的地方，不动不该动的地方。
这个功能为什么让人上瘾？因为它创造了一种**「玩」的感觉**——
你可以随便改一个假设，立刻看到整个模型的反馈。税率变了会怎样？增长率变了会怎样？成本翻倍会怎样？每一次修改都是即时反馈，每一次反馈都给你新的洞察。
这本质上是一个实时仿真系统。用户不再是在「填表」，而是在「探索可能性」。
这种即时反馈循环创造的多巴胺刺激，跟今天的游戏设计、短视频推荐是同一个原理——缩短行动到反馈的时间差，让人停不下来。
七、Excel给AI时代的三个产品启示
研究完Excel，我提炼出三个对当下AI产品设计最有价值的洞察：
启示一：不要让用户变成工程师，要把工程复杂度吞掉。
Excel的7.5亿用户里，绝大多数人不认为自己在「编程」。但他们事实上在写非常复杂的逻辑。Excel做到的是：让编程这件事发生了，但用户感觉不到自己在编程。
今天的AI产品呢？ChatGPT要求用户写prompt——这本质上是在要求用户学一门新的「编程语言」。Claude Code要求用户会用Terminal。Midjourney早期要求用户记一堆参数语法。
这些都是把工程复杂度暴露给了用户。
真正伟大的AI产品应该是：用户只需要表达意图，系统自己消化复杂度。 就像Excel用户只需要写
=SUM(A1:A10)，不需要知道背后的内存管理和计算引擎。启示二：30秒内让用户感觉自己变强了。
Excel的新用户体验是怎样的？打开→看到熟悉的表格→输入几个数字→写一个SUM公式→按回车→结果瞬间出现。
整个过程不超过30秒，用户就体会到了「这个工具让我变得更强」的感觉。不是「这个工具很厉害」，是**「我变得很厉害」**——这个区别至关重要。
今天很多AI产品的问题是什么？用户觉得「AI很厉害」，但不觉得「我变得很厉害」。这就是为什么很多人尝试了ChatGPT之后过一阵子就不用了——缺乏持续的自我增强感。
启示三：借用已有心智模型，不要发明新范式。
Excel选择了表格。表格是人类已经用了几百年的东西。iPhone选择了多点触控——人类天生会用手指指东西。这些产品的共同点是：它们没有要求用户学新东西，而是赋予了用户已有行为以新的力量。
当下的AI产品形态——对话框（chatbot）——真的是最优解吗？
人类确实会对话，但对话是一种线性的、低带宽的交互方式。你没法在对话框里「探索」，没法「一改全改」，没法获得Excel那种即时仿真的快感。
我相信AI最终的产品形态一定不是chatbot。 一定会出现某种新的交互范式，它能像Excel利用表格一样，找到一个人类早已熟悉的心智模型，把AI的能力注入其中，让用户在30秒内感觉自己变得无所不能。
那个产品是什么样的？我不知道。但我知道，设计它的人一定深刻研究过Excel。
不要试图让用户变成工程师。设计一个系统，把工程的复杂度吞掉——让普通人第一次上手30秒内，就感觉自己变得强大。这才是AI产品该有的样子。
