最適化結果が初期値(コード内の x0=[0,0])に依存していますね。
Curve Fitting Toolbox では経験的に適当な(曖昧な表現ですが・・)初期値から係数の最適化、すなわちフィッティングを行うため、ご指摘の通り
x = [1.4e-9, 0.62]
という結果が得られていますが、また別の初期値(x0 = [0,0] や x0 = [0,1] など)で計算をすると違う結果になります。Excel 側の手法は分かりませんが、ちなみに Curve Fitting Toolbox で使用されている初期値は以下で確認できます( x0 = [1.64e-09, 0.6165] です。)
他の方法としては y の値が非常に小さいので log をかけた値に対してフィッティングをするとロバスト性が向上するかもしれませんが、いずれにしてもある程度適切な(なんとなくオーダーが合っている)初期値を使ってやる必要があります。
xdata=[43200,86400,345600,691200];
ydata=[1.29*10^-6,2.37*10^-6,3.36*10^-6,5.33*10^-6];
ydatalog = log(ydata);
fun = @(x,xdata)x(2)*log(xdata)+log(x(1));
x0=[1e-9,1]; % この辺は結局データから適当に類推
x=lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydatalog)
times = linspace(10^4,10^7);
loglog(times,exp(fun(x,times)),'k-','LineWidth',2)
hold on
scatter(xdata,ydata)