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你在为Figma上市欢呼,Figma可不敢为AI狂欢
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辐射避难所(Fallout Shelter)官方中文正式版

百度 改革开放后,外国通俗文学汉译开启新征程。

作者|董道力

2025-08-03,Figma在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“FIG”。公司发行价为每股33美元,上市首日迎来疯狂表现——开盘价约85美元,一度突破110美元,最终收盘报115.50美元,较发行价暴涨约250%,市值飙升至近670亿美元。

Figma由此也成为2025年以来美股上市最火爆的企业。这场IPO被视为科技市场重燃活力的标志,尤其引发外界关于“AI和SaaS大融合”时代的热切期待。

市场普遍将这次暴涨的背后归功于Figma在AI战略上的坚定布局。《MarketWatch》指出,Figma不仅在设计协作工具中引入生成式AI能力,更将其定位为“从点子到原型”的端到端平台,其Make、Buzz、Slides等功能构成了完整AI驱动的产品线,从而赢得投资者信心。Renaissance Capital 的分析师 Matt Kennedy 在接受采访时表示,这场IPO反映了投资者对具备AI元素的高增长SaaS公司的强烈热情,并将Figma视为该类资产中的“领头羊”。

这样的市场表现无疑强化了“这是AI胜利”的论调。AI不仅提升了用户协作效率,也帮助Figma扩展出更加完整、可规模化的商业路径。然而,当我们深入研读Figma向SEC提交的招股说明书(S?1)全文时,却发现一个有趣的数据:“AI”一词在招股书中出现154次,但60%的提及集中出现在风险因素(Risk Factors)章节。

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招股书里的AI焦虑

Figma在招股书中却表现的风险意识主要体现在三个方面。

首先是模型依赖问题。Figma明确在招股书中指出,其多个AI功能依赖于第三方大模型的API接口,这包括但不限于OpenAI、Anthropic等供应商。这意味着,Figma的AI能力本质上不是自主可控的,一旦模型方更改商业条款、限制访问频率或调整授权结构,其服务即可能被迫降级或终止。

其次是数据与内容合规问题。随着AI能力的扩展,Figma平台所生成的UI结构、界面内容、甚至代码逻辑,其版权归属、使用权限、商用范围等问题日益复杂。Figma承认,现有国际法规尚未完全覆盖AI生成内容的边界,而一旦企业客户在平台上生成的内容被质疑侵犯他人权益,平台本身可能也将成为法律追责对象。这种模糊地带,在知识产权高度敏感的设计行业里,风险极难量化。

更深层的焦虑则源于AI能力的同质化趋势。Figma在招股书中写到,AI能力的快速普及可能导致平台差异性下降,竞争对手如Canva、Notion、Framer等,均已在各自平台引入类ChatGPT或视觉生成模块。一旦用户认知AI功能成为“标配”,Figma能否继续构建有效护城河,将变得充满变数。

从更大视角来看,Figma并不是唯一一家在招股书中强调AI风险的科技公司。自2024年起,多家SaaS平台已开始在投资文件中系统性标注AI相关不确定性,包括Notion对AI内容审核责任的划界尝试,Canva对AI插件默认关闭的风险控制,以及Atlassian对模型输出偏差所可能引发伦理审查的披露。

这种强烈的反差背后,是AI技术的不确定性正在深度嵌入其商业基础结构。AI已从一个可选功能模块变成了一种系统性依赖。

一旦一个产品决定让AI承担“用户入口”或“创意起点”的角色,它就必须同步承担起围绕模型来源、数据使用、内容合规的全栈责任。而这一点,远比部署一个chatbot、生成一段代码、画一张图复杂得多。从Figma产品矩阵中可以看到,它已经从一个设计工具慢慢变成包含了管理、开发、汇报等功能的全平台全流程产品。

为什么,一家以AI驱动赢得670亿美金市值的行业领军公司,却在最光鲜的时刻,对AI表现出如此深刻的忧虑?这份看似矛盾的“AI焦虑”,其根源并非对技术潜力的怀疑,而是源于一场将公司命运与AI深度绑定的战略转型。要真正理解Figma在招股书中的谨慎,就必须回到它从2022年那场未竟收购开始的生死抉择。

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从Adobe弃子到AI新贵

2022年,Adobe宣布以200亿美元收购Figma,引发整个软件行业的震动。这笔收购如果成功,将是SaaS史上最大的一次并购,也将让Adobe牢牢把控UI/UX设计工具的市场。但事情的发展并未如预期那般顺利。2023年末,欧盟和美国的反垄断监管机构陆续释放负面信号,Adobe最终宣布放弃收购。

在许多人看来,这对Figma是一次“被动独立”。但从某种意义上说,正是这次意外,迫使Figma重新思考自己的长期战略路径。如何在Adobe等巨头围绕之下,找到自己的第二增长曲线?如何从“协作工具”变成一个更具技术壁垒的“创作平台”?

2023年末到2024年初,Figma的转型方向逐渐清晰:拥抱生成式AI。

Figma对AI的整合并非一蹴而就。最初,它的AI能力主要集中在“任务助手”维度,例如自动命名图层、图像去背景、对FigJam会议记录进行要点总结等。这些功能虽小,但解决了许多日常操作中的低效痛点。Figma在这个阶段的策略是谨慎试水,以辅助为核心,而非替代。

design by Figma

design by Figma

真正的转折发生在2024年,Figma发布了“First Draft”功能。用户只需输入一句自然语言提示,如“为一款社交App设计一个消息页面”,系统便会自动生成一套风格统一、交互合理的UI界面草图。尽管仍需设计师后期完善,但这种从“语言直接生成视觉”的能力,已足以重塑初稿阶段的工作模式。Figma的身份也由“协作工具”正式向“创意平台”过渡。

而2025年初发布的Figma Make,则是这条AI路径的顶点。Make不仅能理解复杂prompt生成可编辑页面,甚至能直接输出响应式网页原型、绑定组件逻辑,实现端到端的交互体验。某种意义上,Make是第一个“生成即部署”的设计工具,它不仅覆盖了设计任务,更直接进入了产品构建环节,模糊了产品经理、设计师与前端工程师的职责边界。

Figma在多个场合将这种“从prompt到可运行产品”的能力称为“AI Native Workflows”,它不仅仅是为已有流程加速,而是重新发明流程本身。Figma CFO Praveer Melwani也曾表示:“我们嵌入了不同类型的AI——一方面降低门槛,让更多人参与设计过程,同时也提升上限,让个人和公司能在创作中实现更高的技术水平。”

然而,硬币的另一面是,Figma Make这类深度整合AI的核心功能,前所未有地放大了模型可靠性、版权界定模糊性以及输出偏差风险——这些风险将直接传导至用户最终产品中,其影响范围和潜在责任远超早期辅助功能。

正是这场由生存压力驱动、步步深入直至All in的AI战略转型,铸就了Figma今日的辉煌市值,但也同时为其埋下了系统性风险的种子。其核心价值创造流程、产品差异化壁垒乃至未来的增长引擎,都已深度嵌入并依赖于生成式AI技术,尤其是由OpenAI、Anthropic等第三方巨头掌控的大模型。

理解了这场豪赌的深度与彻底性,就不难明白为何在描绘AI驱动美好未来的招股书中,Figma会以如此大的篇幅和前所未有的坦诚,详尽剖析其“AI焦虑”。

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真正的AI平台,要敢于承认它的不确定性

Figma在其招股书中对AI技术的表达,并非出于矛盾或回避,而更像是一种成熟科技公司的现实主义选择。这种立场既不唱衰AI,也并非技术保守主义,而是基于对当前AI能力边界和潜在风险的冷静评估。正如经济学家丹尼·罗德里克所言:“在技术突破的背后,总有制度、规范与治理的滞后问题。” Figma所表达的,不是对AI趋势的否定,而是对AI整合路径中关键变量的系统性认知。

Figma没有选择将AI塑造为一个无条件的增长引擎,而是指出其复杂性和不可控性。在当前AI浪潮席卷硅谷的背景下,大多数公司将AI置于估值叙事的核心。Figma的表态显得格外冷静。它没有把AI作为唯一的增长杠杆,而是承认技术演化过程中的非线性风险。这种选择可能不是资本市场最希望听到的版本,却是最接近现实的一种表达。在IPO的光环下,选择讲一个复杂、真实、不完美的AI故事,本身就是一种信号,一种更接近现实的战略姿态。

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