在我们最近的技术研讨会上，我们团队深入探讨了一个看似老生常谈但实则充满新意的话题：Google Sheets vs. Microsoft Excel。如果你认为这只是一个关于“云协作”与“桌面计算”的旧争论，那么你可能已经错过了 2026 年的技术全貌。随着 “Vibe Coding”（氛围编程）和 Agentic AI（代理式 AI）的兴起，这两款工具已经不仅仅是电子表格，它们正在演变为低代码 AI 开发平台。
在这篇文章中，我们将超越传统的功能对比，从现代开发范式、AI 原生架构以及工程化落地的角度，重新审视这两款工具在 2026 年的定位。我们希望结合我们在过去一年中踩过的坑和总结的经验，为你提供一份详尽的实战指南。
目录
1. 重新定义战场：不仅仅是电子表格
1.1. Google Sheets：云原生的协作中枢
Google Sheets 的核心优势在于其基于云的基因。它是一个可以通过 API 进行编程的“活”文档。在 2026 年，我们看待 Sheets 的视角已经从“在线 Excel”转变为“基于 Web 的实时数据网格接口”。
它的真正威力在于 Apps Script 与现代 Web API 的无缝集成。对于我们这些习惯于 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE 的开发者来说，Sheets 提供了一个极其敏捷的前端展示层。
实战视角：在一个最近的电商项目中，我们需要一个实时更新的库存看板。我们没有开发复杂的 Web 应用，而是直接将 Sheets 嵌入前端，利用 Google Apps Script 作为 Serverless 层处理业务逻辑。这种“快速原型”思维，正是 Sheets 在现代开发中的杀手锏。
1.2. Microsoft Excel：AI 增强的本地计算引擎
Excel 在 2026 年最大的进化是 Copilot 的深度整合。现在的 Excel 不仅仅是一个记录工具，它更像是一个拥有 Python 核心的本地分析工作站。Microsoft 引入了 “Python in Excel” 功能，这意味着我们可以直接在网格中使用 Pandas 和 NumPy。
对于金融建模和大规模数据处理，Excel 依然是金标准。它的离线计算能力和成熟的 VBA（以及新的 Office Scripts）生态，使其成为处理重型计算任务的首选。
2. AI 与自动化：Copilot vs. Gemini 的开发范式差异
这是我们在 2026 年最关注的领域：AI 是如何改变我们与数据交互的方式？
2.1. Vibe Coding 与 Copilot：Excel 的深度优势
让我们想象一个场景：你有一份杂乱的原始销售数据，包含 50,000 行。
传统做法：编写 Power Query，手动清洗数据。
2026 年的做法：我们直接与 Excel 对话。我们告诉 Copilot：“分析这份表格，按地区汇总销售额，排除异常值，并创建一个预测下季度趋势的折线图。”
Excel 的 Copilot 不仅仅是生成公式，它在后端构建了一个动态数据处理管道。这种 “氛围编程” 体验——即通过自然语言描述意图，AI 推导出实现细节——在 Excel 中表现得尤为出色，因为它理解数据的上下文。
代码示例（AI 生成的 Python in Excel 逻辑）：
# =PY(...)
import pandas as pd
# 我们将当前工作表加载到 DataFrame
sheet_data = xl("A1:B50000", headers=True)
df = pd.DataFrame(sheet_data)
# 使用 Pandas 进行高级清洗和聚合
# 这一步在传统的 Excel 界面中很难做到如此简洁
result = df.groupby(‘Region‘)[‘Sales‘].sum().reset_index()
result
在这个过程中，Excel 成为了我们的结对编程伙伴。我们不需要记住复杂的 XLOOKUP 参数组合，只需关注业务逻辑。
2.2. Google Sheets 的 Gemini：连接与自动化
Google Sheets 的 Gemini 现在更擅长于连接外部数据。当我们使用 Gemini 时，它不仅仅看表格内部，还会检索 Google Drive 中的相关文档，甚至查询实时网络数据。
开发者的痛点与解决方案：
你可能会问：“如果 Gemini 给出的建议不对怎么办？”
最佳实践：利用 Gemini 生成 Apps Script 代码片段，然后在 Cursor 这样的 AI IDE 中进行调试和重构。我们不再从头编写脚本，而是让 AI 生成脚手架，我们负责审查和边界情况处理。
例如，我们可以让 Gemini 写一个脚本来通过 Gmail API 发送邮件：
/**
* Google Apps Script 示例
* 这是一个我们在生产环境中使用的脚本片段，用于自动化报告分发
* 注意：我们在发送前进行了严格的错误捕获
*/
function sendReportEmail() {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
// 获取最后更新的一行数据
const lastRow = sheet.getLastRow();
const dataRange = sheet.getRange(lastRow, 1, 1, 3);
const values = dataRange.getValues();
const recipient = "[email protected]";
const subject = "Daily Sales Update - " + new Date().toLocaleDateString();
// 构建邮件正文
const body = `Hi Team,
Here is the summary:
Product: ${values[0][0]}
Sales: ${values[0][1]}`;
// 边界检查：确保数据有效
if (values[0][1] > 0) {
MailApp.sendEmail(recipient, subject, body);
} else {
Logger.log("Sales data is zero or missing, email aborted.");
}
}
这段代码展示了 Agentic AI 的雏形：脚本自主检查数据有效性（Sales > 0），然后决定是否执行动作。
3. 性能与工程化深度：何时选择哪个？
在大型企业项目中，我们不仅要看功能，还要看性能边界和可维护性。
3.1. 大数据集性能对比
Google Sheets 的局限性：
我们在生产环境中发现，当单一表格超过 5 万行，或者包含复杂的数组公式（如 INLINECODE32969e9c 嵌套 INLINECODE6a551fe1）时，Sheets 的浏览器渲染引擎会显著变慢。这是因为每次计算都需要通过互联网在 Google 的服务器和你的浏览器之间传输数据。
Microsoft Excel 的优势：
Excel 利用本地内存（RAM）进行计算。处理 100 万行数据对于 Excel 的 Power Pivot 来说是轻车熟路。在 2026 年，如果你的数据量级达到了 “Big Data” 的门槛，Excel 结合 Power BI 是更稳健的选择。
性能优化建议：
如果你被迫在 Sheets 中处理大数据，我们建议采取以下 边缘计算 策略：不要在单元格中使用复杂的实时公式，而是使用 Apps Script 定时触发（例如每小时一次）进行后台计算，将结果 “快照” 到另一个工作表中。这样用户打开时看到的是静态数据，极大提升了加载速度。
3.2. 技术债务与长期维护
我们经常看到团队因为 “方便” 而在 Sheets 中堆积了成百上千个互相关联的表格。
安全左移 考量：
- Excel：文件通常存储在本地或私有 SharePoint，权限控制相对成熟，符合传统的 SOC2 审计要求。
- Sheets：默认基于云，虽然权限管理很细，但容易出现 “链接泄露” 风险。在我们的安全审计中，经常发现通过 “Anyone with the link” 分享的敏感表格被搜索引擎索引。
决策经验：
- 使用 Excel：当处理财务报表、个人身份信息（PII）或需要严格版本控制的复杂模型时。Excel 的单一文件特性使其在版本管理上更直观。
- 使用 Sheets：当需要快速迭代、众包数据收集（如活动报名）、或构建基于 Google Workspace 生态的自动化工作流时。
4. 企业级架构设计：Sheets 作为数据库的陷阱与对策
在 2026 年，随着微服务架构的普及，很多初创公司尝试用 Google Sheets 直接作为后台 CMS（内容管理系统）。我们见过无数项目因此崩溃，今天必须深入探讨这个话题。
4.1. 为什么 Sheets 不是真正的数据库？
让我们看一个生产环境中的反模式。
错误场景：高并发库存扣减。
如果两个用户同时购买同一件商品，你的 Apps Script 可能会这样写：
// 严重警告：这是一个有竞态条件 的代码
function deductInventory(itemId, quantity) {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName(‘Inventory‘);
const data = sheet.getDataRange().getValues();
// 查找并修改内存中的数据
// 如果此时另一个进程也读取了旧数据，数据就会被覆盖
data[row][col] -= quantity;
sheet.getDataRange().setValues(data);
}
问题所在：读取和写入之间没有原子性锁。在现代数据库（如 Postgres）中，这是通过事务（Transactions）解决的。而在 Sheets 中，这就是导致数据丢失的罪魁祸首。
4.2. 我们的解决方案：LockService 与异步队列
为了在 Sheets 中实现类似数据库的稳定性，我们引入了分布式锁服务。这是一个我们在 2026 年的工程化最佳实践：
/**
* 带有分布式锁的安全更新机制
* 用于处理高并发写入冲突
*/
function safeDeductInventory(itemId, quantity) {
// 获取锁服务，防止其他脚本实例同时修改
// 等待时间设置为 10 秒，超时即放弃，防止死锁
var lock = LockService.getScriptLock();
try {
// 尝试获取锁，等待最多 10 秒
lock.waitLock(10000);
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName(‘Inventory‘);
const data = sheet.getDataRange().getValues();
// 业务逻辑：查找行并扣减
for (var i = 1; i = quantity) {
data[i][2] -= quantity;
// 原子写入：所有操作完成后一次性写回
sheet.getDataRange().setValues(data);
return "Success";
} else {
throw new Error("Insufficient stock");
}
}
}
} catch (e) {
// 错误处理：记录到 Cloud Logging (如果已集成)
console.error("Inventory update failed: " + e.toString());
return "Error: " + e.toString();
} finally {
// 释放锁，让其他请求可以进来
lock.releaseLock();
}
}
技术解读：
这段代码引入了 LockService，模拟了后端开发中的“互斥锁”。虽然这增加了延迟，但保证了数据的一致性。这就是我们常说的“工程化思维”——哪怕只是写一个表格脚本，也要考虑并发控制。
5. 跨平台与多模态：2026 的交互革命
5.1. 多模态数据分析
现在的 Excel 支持直接在单元格内插入来自 Copilot Vision 的分析图像。比如，你拍了一张实体白板会议的照片，上传到 Excel，Copilot 可以直接识别出表格结构，并将其转化为可计算的网格数据。
实战体验：
我们在一次现场审计中，通过手机拍摄纸质发票，直接导入 Excel。Copilot 自动 OCR 识别，提取金额和日期，并归一化格式。这种“从物理世界到数字模型”的瞬间转换，是 Excel 在 2026 年的杀手级应用。
5.2. Sheets 的实时数据流
Google Sheets 正在变成一个 BI 工具。通过新版 IMPORTDATA 函数增强版以及 BigQuery 的直接连接，我们可以将 Sheets 变成一个实时数据仪表盘。
代码示例：连接外部 API
/**
* 定时触发脚本：每 15 分钟从加密货币交易所获取价格
* 这是一个典型的“Serverless Microservice” 模式
*/
function updateCryptoPrices() {
// 假设我们跟踪 BTC 和 ETH
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName(‘Prices‘);
// 调用外部公共 API (CoinGecko 示例)
const response = UrlFetchApp.fetch(‘https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin,ethereum&vs_currencies=usd‘);
// 解析 JSON 响应
const json = JSON.parse(response.getContentText());
const btcPrice = json.bitcoin.usd;
const ethPrice = json.ethereum.usd;
// 获取当前时间戳
const timestamp = new Date();
// 追加到表格末尾，形成时间序列数据
sheet.appendRow([timestamp, btcPrice, ethPrice]);
// 工程化细节：清理超过 1000 行的历史数据以保持性能
const lastRow = sheet.getLastRow();
if (lastRow > 1000) {
sheet.deleteRows(1, lastRow - 1000);
}
}
我们为什么这样写？
注意看最后的清理逻辑。很多开发者只写 appendRow，导致三年后表格有几百万行而彻底卡死。我们在代码阶段就考虑了“数据轮转”，这正是高级开发者的体现。
6. 2026 开发者进阶：可观测性与 AI 智能体
6.1. 集成可观测性
在生产环境中，当 Apps Script 报错时，仅仅查看 Logger.log 是不够的。我们现在的做法是将日志推送到专用的日志平台（如 Google Cloud Logging 或 Slack）。
代码示例：带有告警的异常处理
/**
* 高级错误处理：将关键错误直接推送到 Slack 频道
* 这样我们无需登录 Google 控制台即可知晓系统状态
*/
function criticalTask() {
try {
// 模拟一个可能失败的操作，例如数据同步
syncData();
} catch (error) {
// 记录详细错误
console.error(error);
// 发送告警到 Slack
sendSlackAlert("CRITICAL: Data sync failed in Google Sheets. Error: " + error.toString());
// 重新抛出异常以便触发内置错误处理
throw error;
}
}
function sendSlackAlert(message) {
const webhookUrl = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL";
const payload = {"text": message};
const options = {
"method": "post",
"contentType": "application/json",
"payload": JSON.stringify(payload),
"muteHttpExceptions": true
};
UrlFetchApp.fetch(webhookUrl, options);
}
6.2. AI 智能体工作流
展望 2026 年下半年，我们看到了 Agentic AI 的崛起。不再是简单的“你问它答”，而是 AI 自主调度工具。
场景：你告诉 Excel：“帮我把 Q1 的销售额做成一份 PDF 报告，发给销售团队，并更新 Dashboard。”
这背后其实是一连串复杂的动作：
- 数据清洗
- 图表生成
- 导出 PDF
- 调用 Outlook API 发送邮件
Excel 的 Copilot 现在可以串联这一系列动作。对于 Sheets，我们可以编写一个“协调器”脚本，结合 Gemini API 来实现类似的自主代理。
7. 结论：没有银弹，只有最合适的工具
在这篇文章中，我们深入探讨了从传统的电子表格功能到现代 AI 开发理念的转变。我们分享了无数个深夜调试 LockService 的经历，也体验了 Copilot 第一次自动写出完美 Pandas 代码时的惊喜。
我们的建议是：
- 如果你是 “First Mile”（数据录入、初步汇总、团队协作）的爱好者，Google Sheets 提供了无可比拟的灵活性和云连接性。它是最好的“白板”。
- 如果你是 “Last Mile”（深度分析、金融建模、高性能计算）的实践者，Microsoft Excel 配合 Copilot 和 Python，依然是不可战胜的计算引擎。
最终思考：在 2026 年，最重要的不是你选择了哪个软件，而是你是否已经掌握了 Prompt Engineering（提示词工程），能够利用 AI 将这些工具的潜力发挥到极致。我们鼓励你尝试用自然语言去描述你的问题，让 Copilot 或 Gemini 帮你写出第一个公式或脚本，然后你再根据工程规范进行优化。这就是现代开发的乐趣所在。
无论你是哪一派的开发者，记住：工具是为了解决问题而存在的，不要为了工具而制造问题。