Figma 是一个高质量设计平台/生态，核心壁垒在于协作产生的网络效应
Figma 是一个高质量的平台型产品，从 Figma Design 延伸到 FigJam、Dev Mode、Figma Slides 等，逐步从 工具拓展至平台乃至生态。Figma 的防御力并非源于其作为最佳设计工具，而是其作为整个产品开发生命周期 中不可或缺的协作结构。Figma 描述为连接不同团队（设计、产品、工程、营销）的中央“流水线”或“桥梁”。 这个平台凭借其深厚的企业渗透率（95%的财富 500 强公司使用其产品，78%的财富 2000 强公司使用其产品）、 强大的网络效应，创造了极高的转换成本。 AI 原生工具例如 Lovable、Vercel v0 等聚焦从 0 到 1 构建 Most Viable Product（最小可行产品），但 Figma 控制着整个协作工作流（构思、设计、反馈、开发者交接）。因此，Figma 在整合、收购或自建“足够好”的 AI 功能方面处于独特地位，能够将 AI 层商品化，并在其现有、高粘性的平台内捕获价值。我们认为，市场对 于平台护城河的持久性认可度尚不够明确，且 Figma 将其庞大、已嵌入的用户基础（尤其是开发者和非设计师） 进行变现的空间也非常广阔。
虽然面临一定分歧，例如 Figma 的起点是否正被 Lovable/Cursor等AI工具侵蚀，或者Figma 新产品 Dev Mode 反馈不一，但整体上我们仍然看好 Figma 在市场中不断整合客户的工具预算，向平台化发展。例如 AI 工具的侵 蚀主要发生在低端市场（独立开发者、初创公司、内部原型），但在大型企业环境中，这种威胁被高估了。在 企业级，Figma 在安全性、协作性和设计系统集成方面的价值主张至关重要。AI 工具尚未为“生产工程环境”做 好准备，并且在精确复制 Figma 设计方面存在困难。Figma 的平台扮演着“特洛伊木马”的角色；一旦一个组织 将其作为协作标准，在其他地方开始一个项目的动机就会显著减弱，其作为“单一管理平台”的价值凸显。另外， Figma 可以引入 AI 工具强化对于低端市场的服务能力，利用平台优势交叉销售。而 Dev Mode 真正的价值在于 作为一个沟通协议和检查器，通过消除手动的“红线标注”过程，节省了“无数个小时”的时间。变现的成功并非 因为代码完美，而是因为它为企业客户在交接过程中节省了大量时间和金钱，关键在于对工作流效率的变现， 而非代码输出本身。
论点兑现路径 (催化剂)
短期 (1-2 个季度)：IPO 后的财报将显示持续高位的净收入留存率（Net Dollar Retention，目前为 132%）， 证明尽管宏观环境存在挑战，平台的粘性和扩张动力依然强劲。 中期 (2-4 个季度)：公司关于席位组合的披露，特别是展示新的“开发者”和“协作者”席位成功的变现 和增长。这将是开发者和非设计师变现论点的首个量化证据。 长期 (4-6 个季度)：成功整合并变现 AI 功能（例如，为 Make/Buzz 推出高级付费版）或在 AI 领域进 行战略性收购的证据，展示 Figma 从 AI 浪潮中捕获价值的能力。
Figma 早期技术驱动，反复打磨后围绕设计流程打造协作产品
Figma 的核心洞察是，设计不仅仅关乎设计师。设计是设计师与产品经理之间关于要构建什么的全部对话： 它是设计稿和原型，以及对它们的反馈；它是规格和资产的交接，以及工程师实现它们的难易程度。为整个过 程构建功能并不会削弱设计师的重要性——反而让他们在公司做出核心决策时拥有席位。因此 Figma 最大的创 新在于绕过最佳单点工具的想法，为设计全流程提供解决方案，并且以一种可扩展的方式实现，从而不断切换 增长飞轮，形成可持续增长至今。 与其他平台型产品类似，例如 Google Apps、Monday.com、Crowdstrike，Figma 创始人最重要的洞察驱动其 构建了 Web 原生协作产品 Figma Design，且利用 CRDTs（无冲突复制数据类型，Conflict-Free Replicated Data Types）等新技术，显著与过去本地存储+云端编辑/本地编辑的产品区分开来。 2012 年，当时年仅 19 岁的 Field 获得著名且备受争议的蒂尔奖学金（Thiel Fellowship），该奖学金为他提 供 10 万美元的资助，条件是他必须从大学辍学去追求自己的创业项目。Field 申请奖学金的最初构想并非设计 工具，而是为无人机开发软件。然而，在获得奖学金并与 Wallace 正式合作后，他们迅速放弃了这个想法。他 们的结论是，他们“想不出一个既不伤害他人也不侵犯隐私的无人机点子”1，同时也发现硬件的开发周期令人 沮丧地缓慢。由于 Thiel 奖学金具有强制属性，为获取奖学金必须辍学，因此半途放弃成本太高，Dylan Field 与 Evan Wallace 此后短暂尝试 Meme-generator（网络热梗生成器）后转向基于 Evan Wallace 过去的项目构建一 款 Web 端的 PhotoShop，即 Figma 的雏形2。
由于 Figma 是基于 Evan Wallace 的项目，因此其技术架构与 Evan Wallace 过去的个人项目经历高度相关3。 Dylan Field 接受访谈时提到4，Evan Wallace 向 Field 展示了一个用 WebGL 编写的水池中球体的 demo，让 Field 意识到基于浏览器可以构建的交互效果超出想象5。这次演示后团队开始探索基于 Web 浏览器中构建创意工具 （早期使命是构建基于浏览器的 PhotoShop）。 技术架构上，不同于传统的基于 HTML+CSS+JavaScript 的 web 应用开发，Figma 选择用 C++构建了一个高 性能引擎，然后通过 WebAssembly 编译以在浏览器中运行，这个引擎将所有内容渲染到一个空白的 WebGL 画 布上6。通俗地解释是，传统 Web 应用中 HTML如同建筑的骨架，定义了页面的结构和内容，比如标题、段落、 图片、按钮；CSS 则相当于装修，它负责页面外观，规定标题字体、按钮颜色、元素排列；JavaScript 如同建筑 里的水电和机关，它负责页面的交互和动态功能。比如，你点击一个按钮，JavaScript 会执行相应的操作。问题 在于 1）传统浏览器的架构是为了文档服务的，这套架构是为了处理文档和简单网页设计的，当一个设计文件 包含成千上万个复杂的矢量图形、图层、蒙版和效果时，让浏览器来管理和渲染这一切，会变得极其缓慢和卡 顿。2）控制颗粒度不够精细，HTML 和 CSS 提供的是一种“声明式”的控制。你告诉浏览器“我想要一个红 色的圆圈”，但具体这个圆圈如何被绘制到屏幕上，很大程度上是由浏览器自己决定的。对于一个需要像素级 精确控制的专业设计工具来说，这种控制精度是远远不够的。 Figma 选择 WebGL、C++、Assembly 这套方案也并非独创，这套方案在 2016 年 Figma 正式发布前已经 在游戏行业得到验证。2013 年，Mozilla 推出 asm.js7，作为 C/C++等语言的编译目标。通过 Emscripten 这样的工具链，开发者能够将现有的 C++代码库（例如物理引擎、图形渲染管线）编译成可以在浏览器中高效运行的 JavaScript 代码。Figma 之所以选择 WebGL、C++、Assembly 这套方案，与创始人跟 Mozilla 前 CEO John Lilly 高度相关。据《Figma 的早期投资人》8，Figma 创始人 Dylan Field 和 Evan Wallace 因为 John Lilly 曾担任 Mozilla CEO 的背景以及 Mozilla 在 WebGL 技术上的开创性地位，而对他非常尊敬。因此，他们在种子轮融资时就主动 找到 John Lilly。尽管 John Lilly 在种子轮时拒绝投资，但这次拒绝并没有中断他们的联系。相反，Dylan Field 与 John Lilly 约定每隔 1-2 个月就见面交流一次，Lilly 在此期间会持续提供建议和资源。因此，John Lilly 的过 往背景以及其与 Figma 创始人的密切沟通，可能推动 Figma 转向采纳 Mozilla 这套方案。
2013 年 6 月确立技术架构后，Figma 仍然受困于模糊的产品定位，早期 Figma 定位为基于 web 的 Photoshop， 但 Mozilla 前 CEO John Lilly 认为“你们还不知道自己在做什么。”9虽然产品酷炫，但缺乏焦点，什么方向都 尝试最终反而适得其反。另外，早期用户反馈也直指 Figma 产品没有切中用户价值，仅仅是把本地工具搬到浏 览器上10。直到某一天11，Field 召集全体员工讨论放弃动画、3D 设计、照片编辑和绘画等功能，专注于界面设 计，后续公司产品开发进度加快。此外，2015 年 8 月 Field 引入 Adobe 资深员工 Sho Kuwamoto 担任产品总监 也助推了公司管理现代化，此前 Field 过度聚焦微观管理，将精力消耗在大量细节问题中，反而导致项目进度拖 延12。
Figma 团队决定放弃动画、3D 设计、高级照片编辑和数字绘画等功能，原因如下：1）市场需求的崛起： 应用程序的激增导致产品设计和开发市场的增长，因为设计师需要布局各种不同的应用视图，而开发者则需要 知道设计师具体想要他们构建什么；Photoshop 和 Illustrator 主要专注于单文件的创建和编辑，完全不适合这种 需求。Sketch 于 2010 年作为 macOS 应用程序发布（至今仍仅限 macOS，但现在已经可以查看网页文件），彻 底改变了这一类别。
2）现有工具存在缺陷：例如 Photoshop/Illustrator 虽然功能强大，但前者可扩展性弱，一旦缩放容易丢失分 辨率，后者虽然为矢量图标创建，但主要面向静态印刷品，缺乏交互能力。因此新兴的 App UI/UX 市场实质上 无法利用现有工具满足需求。
3）新兴玩家 Sketch 局限于 MacOS，且仍然基于本地运行：Sketch 抓住了 UI 设计的机遇，但它是一个仅 限 macOS 的桌面应用，其协作模式仍然是基于文件的异步共享，这在日益强调团队合作的环境中造成了巨大的 沟通障碍。 总结下来，Figma 的产品定位之路可以总结为：从一个宽泛的技术驱动愿景（基于 Web 的 Photoshop）出发。 在内部混乱和外部负面反馈的压力下，被迫进行战略收缩。战略梳理后团队选择了一个已被验证且存在明显痛点（协作不便）的细分市场（界面设计）作为突破口。后期在实践中发现并放大了其架构带来的核心优势（实 时协作），最终将产品定位从一个设计师工具升维为一个服务于整个产品团队的协作平台。
传统的设计流程通常是本地编辑，云端同步，例如设计团队将所有文件都保存在 Google Drive/Dropbox等 共享文件夹中，因此每次同事进行修改时，他们都会收到通知。而且，为了确保大家使用的是正确的版本，一 般团队通常会制定复杂的命名规范15。Figma 则直接基于浏览器提供协作，简单来讲就是所有人的编辑立刻同步 至其余同事界面，不再需要从本地拖拽文档上传到云端，与 Google Docs 等云文档的逻辑类似。因此，Figma 极大简化了 UI/UX 设计师的协作成本，且这一优势得益于 WebGL、CRDTs 等技术，传统设计软件很难模仿。
此外，Figma 团队更进一步，不仅仅提升设计师的协作效率，还通过链接分享等方式渗透至非设计师团队， 例如产品团队，产品经理可以直接打开链接网页对设计进行交互评论。更宏观来看，Figma 实质上打造了一个 服务设计全流程的平台，而不仅仅是服务设计师的单点产品。
在基础层，我们认为 Figma 的核心壁垒在于 1）本地文件格式极其复杂，版本多元且难以统一，软件厂商很难同时维护本地及云/浏览器两套格式之间的统一，因此除非完全抛弃本地，全面转向云端/浏览器协作，否则 Adobe 等厂商的产品很难在协作效率方面赶超 Figma。2）兼容性，本地软件往往维护多个版本，新版本为了吸 引老用户往往需要向老版本兼容，这就导致技术债务，这种时候加入协作功能，对老版本软件是巨大挑战，客 户迁移意愿通常不高。 LiveLoop 创始人 Amal Dorai 提到16，传统的应用程序使用“文件”这一概念。基于文件的语义使用户能够 在离线状态下工作，并保持对数据的控制权。但文件有两大局限性：①首先是 PSD 文件格式有数千页的规范， 其中没有任何内容是为多人应用设计的。你不能直接替换文件格式，因为这样旧版本的 Photoshop 将无法访问 新的文件格式。因此，改变文件格式需要在不影响旧客户端的情况下，强行加入实时协作所需的功能。这是可 以解决的问题，但无法解决的是文件概念与协作应用不兼容的问题：文件只需在用户打开时更改，但协作程序 必须允许任何用户随时编辑，因此它保存在服务器上并通过网络访问。因此，任何存储在系统外部的文件都会 立即失效。
另外，关于兼容性，如果 Photoshop CS5 创建的文件让 CS4 用户无法使用，用户将很难升级到 CS5。这将 打破基于升级的商业模式。如果你在 Photoshop 中添加类似高色深的功能，很容易实现向后兼容，只需在旧客 户端上以标准颜色显示文件即可。但多人协作功能改动太大，无法以向后兼容的方式实现。为了避免必须支持 两个截然不同的软件版本之间的多人协作，必须通过 Web 或桌面容器提供多人应用程序，其中每个人都运行相 同的代码。Photoshop、Office 等软件并非为通过 Web 交付而设计的。它们都是数 GB 大小的应用程序，前后 端之间没有清晰的划分。像 Figma 这样的应用程序在架构上尽可能地将大部分功能放在后端，以最大程度地减 少 Web 应用的大小。 总结来看，技术架构设计导致从本地交付的软件转向云协同软件成本过于高昂，反倒限制 Adobe 这类大企 业转型，但这无法限制其他中小企业模仿 Figma 构建基于 Web 的协作设计产品（Figma 的技术架构确实取得一 定先发优势），因此 Figma 的第二层壁垒在于围绕设计流程推出多个产品，并构建插件和开发者生态，形成第 二层网络效应。
一个佐证是 Figma 前员工发布博客提到17，就产品形态而言，虽然 Figma 链接相比旧的设计工作流程有较大改进，但竞争对手也在迅速追赶上，Sketch Cloud 和 Adobe XD Cloud 文档都在与 Figma 竞争。XD 在原型 设计方面更胜一筹，并且拥有 Adobe 的巨大资源，而 Sketch 则已有用户基础，并开始接受风险投资。真正令 Figma 脱颖而出的是，浏览器优先的链接分享让我们能够将非设计师也纳入设计流程，这与强大的粘性功能（如 设计系统）结合在一起，产生了赢家通吃的网络效应。另外，多人协作技术对于 Adobe 和 Sketch 来说复制起 来相当困难。这更多是一个“现有的产品要实现协作真的很难”而不是“协作算法真的很难实现”的问题。
Figma 的社区和插件：差异化网络效应
Figma 2016 年正式推出产品后，2017 年推出插件生态系统，允许第三方开发者创建扩展程序，本质上是将 定制化开发的部分负载转移至客户（同时也分享收入），而 Figma 团队聚焦标准化的研发工作。Figma 的插件 使其具有扩展性，设计师可以增强自己的工作流程，获得原本无法实现的新能力，并轻松与他人分享。无论是 创建图表、自定义地图、将数据导入设计、进行工程交接的红线标注，还是随机的图形，插件都能提升设计师 的生产力。而像 Figma Chat 这样的插件则展示了通过启用全新的设计能力，可以进一步拓展设计的边界。
与 Sketch 相比，由于 Figma 建立之初就是基于 Web 浏览器，因此插件不涉及同步/下载安装的问题，开发 者仅聚焦功能开发，后端的安全、性能均由 Figma 工程团队维护，相比之前 Sketch 由于是本地软件，插件开发 者需要维护功能开发、安全、性能等各方面属性，总体插件质量参差不齐。
另一方面，在产品侧 Figma 从 Design 开始拓展，2021 年发布 FigJam（在线白板），团队在 FigJam中绘制 的用户流程图、线框图或头脑风暴便签，可以一键复制粘贴到 Figma Design 中，直接作为高保真设计的起点。 反之，Figma 中的设计组件也可以轻松放入 FigJam 中进行讨论。FigJam 主要是设计上游延申，将产品经理、市 场人员、研究员等非设计角色，也变成了自己的活跃用户。一旦团队习惯了在 FigJam开始工作，整个产品开发 的源头就被“锚定”在了 Figma 生态内。从 Miro 导出再导入 Figma，远不如在 Figma 体系内无缝流转来得高效。 这极大地增加了整个团队的迁移成本。
向下游拓展方面，1）Figma 推出 Dev Mode 尝试取代第三方交付工具。在此之前，设计师需要将 Figma 文 件同步到 Zeplin 等第三方工具中，工程师才能查看标注、获取代码。这个过程同样存在版本同步的延迟和数据 丢失风险。Dev Mode 让工程师可以直接在 Figma 文件本身进行代码审查、获取 CSS/Swift/XML 代码片段、查 看组件属性。这使得工程师也被拉入了 Figma 的协作网络。当设计师和工程师在同一个“画布”上沟通时，效 率远超在两个不同软件之间切换。2）Figma 推出 Figma Slides，尝试取代 PPT/Keynote。设计师不再需要截图、 导出图片，再粘贴到 PPT 或 Google Slides 里制作评审文档。他们可以直接在 Figma 中创建交互式的、始终保持 最新版本的演示文稿。当 CEO、部门总监等决策层习惯于通过一个 Figma 链接来评审项目进度时，Figma 就从 一个生产力工具，上升为了一个管理和沟通平台。
界面设计和原型制作是所有数字化产品开发的基础，也是设计工具竞争最为激烈的核心战场。正是在这两 个领域，Figma 率先取得了决定性胜利，为其后续的全方位市场扩张铺平了道路。
Interface Design & Prototype：Figma 占据统治地位
Figma 的统治地位首先在界面设计领域得以确立。其采用率呈现出爆炸性增长，彻底改写了市场版图：2020 年 Figma 的 UI 设计采用率从 2019 年的 37%飙升至 66%。这一飞跃很大程度上归因于全球范围内远程工作模式 的普及，凸显了 Figma 云端协作模式的时代优势。这主要得益于 Figma 产品战略的精准定位。首先，其基于 Web 的特性使其天然跨平台，打破了 Sketch 仅限于 macOS 的生态壁垒，赢得了广大的 Windows 用户群体。其 次，其标志性的“多人实时协作”（multiplayer）功能，将设计过程从孤立的个人创作转变为透明、高效的团队活 动。最后，其慷慨的免费版本极大地降低了个人设计师和小型团队的使用门槛，通过社区驱动的方式迅速积累 了庞大的用户基础。 值得注意的是，在达到 2022 年的顶峰后，Figma 在 UI 设计领域的增长率开始放缓，甚至出现了轻微回落。 这一现象并非其市场地位的削弱，而是市场发展规律的体现。当一款工具的市场份额超过 80%时，意味着它已 经完成了对主要竞争对手（如 Sketch 和 Adobe XD）用户的转化，潜在的新增用户池已急剧缩小。市场进入了 高度饱和状态，增长的边际成本变得极高。 因此，数据上的小幅波动更多是统计噪音或成熟市场中的正常浮动。这背后反映出 Figma 战略重心的转移： 从早期的用户获取阶段，过渡到当前的用户留存与价值深化阶段。既然 UI 设计市场已经基本饱和，那么未来的 增长点必然来自于如何利用这个庞大的、高度活跃的用户基础，向价值链的上下游延伸，从而在邻近的工作流 中开辟新的收入来源。这也解释了为何 Figma 近年来在高级原型制作、设计系统管理和企业级功能上投入了大 量研发资源。
在原型设计领域，Figma 已经完成市场整合，并向高端市场拓展。2022 年以前， Figma 凭借其在 UI 设计 和原型制作之间无缝集成的体验，迅速占领了市场。2022 年的调查数据显示，其在基础原型制作（主要指创建 可点击的、页面跳转式的原型）领域的采用率达到 91%。这一胜利并非源于 Figma 在原型功能上超越了所有专 业工具，而是便利性战胜专业性。对于绝大多数设计团队而言，在一个工具内完成从设计到原型的全部工作流 程，远比在 Figma 中设计、再导出到 InVision 等专业原型工具中进行连接要高效得多。这种一体化的工作流极 大地减少了工具切换带来的摩擦和文件同步的麻烦，即使早期的 InVision 在交互细节上更胜一筹，也无法抵挡 这种流程上的简化所带来的巨大吸引力。Figma 的策略是提供一个“足够好”的原型功能，使其成为设计师默 认的、最便捷的选择。 在巩固了基础原型市场后，Figma 开始向更高价值的高级原型制作领域进军。这一领域要求工具具备处理 条件逻辑、变量、数据输入等复杂交互的能力，传统上由 ProtoPie、Axure 等专业工具占据。2023 年，随着 Figma 发布了变量（Variables）和条件逻辑等高级功能，其在该领域的采用率实现了从 4%到 30%的飞跃20，仅用一年 时间就改变了市场格局。这标志着 Figma 在占领了低端市场后，直接向高保真、高复杂度的专业工具发起正面 挑战，意图将整个原型制作价值链纳入业务范围。
在线白板：FigJam 的成功验证设计领域平台化逻辑
2021 年 FigJam正式发布。当时，数字白板市场由 Miro 这样的成熟工具主导。2022 年尽管 Miro 仍是排名 第一的单一白板工具，但如果将 FigJam 和 Figma（许多设计师直接在 Figma 画布上进行白板协作）的用量相加， 其总体使用率已经超过了 Miro。2023 年在 UXTools 的调查中，FigJam 首次作为单一工具，在主要使用率上正 式超越 Miro。2024 年 FigJam进一步巩固了其领先地位，市场份额达到 48.8%。 FigJam成功的关键并非产品功能在第一天就全面超越竞争对手，而是其与 Figma 的无缝集成。对于数百万 已经将 Figma 作为日常核心工具的设计师来说，尝试和采用 FigJam 的摩擦成本几乎为零。它就在他们最熟悉的 环境中，共享相同的文件系统和账户体系。这种利用庞大存量用户基础实现的低成本、高效率的市场渗透，是 独立工具 Miro 难以匹敌的优势。
另一方面，Figma 在非设计师群体中受欢迎程度低于 Miro 等独立工具，例如 Miro 凭借其更丰富的模板库、 更强大的促进工具（如投票、计时器）以及对非设计流程（如敏捷开发、战略规划）的更好支持，仍然是跨职 能大型研讨会的首选工具21。
设计系统：Figma 生态的核心壁垒，强锁定效应&高切换成本
如果说 UI 设计是 Figma 帝国的基石，设计系统就是其最深、最宽的护城河。2020 年 Figma 在设计系统管 理领域的采用率从 2019 年的 26%大幅增长至 47%。2022 年 UXTools 报告将 Figma 列为设计系统领域的首选工 具。2024 年 Figma 在该领域的市场份额高达 59.2%，与排名第二的 Storybook 形成 25:1 的悬殊使用比例。 比市场份额更重要的是“生态系统锁定”效应。2024 年，86.7%的受访设计师表示，由于公司已经建立了完 善的设计系统，更换主要设计工具将是“困难”或“非常困难”的。这一数据的背后逻辑在于：一个成熟的设计系 统远不止是一系列 UI 组件库。它是一个深度嵌入到企业产品开发流程中的、包含组件、样式、代码、文档和治 理规则的复杂生命体。企业在 Figma 中构建设计系统，投入了数千甚至数万小时的研发和设计资源。将这样一 个庞大且复杂的系统迁移到另一个工具平台，其成本是极其高昂的。这不仅需要几乎完全重构所有设计资产， 还面临着破坏现有工作流程、引发产品线上出现大量视觉不一致的巨大风险。因此，设计系统成为了一个强大 的退出壁垒。即使市场上出现了一款在某些功能上略优于 Figma 的新工具，绝大多数企业也会因为无法承受迁 移设计系统的巨大成本而放弃转换。这使得 Figma 从一个“更好用的工具”转变为企业产品开发流程中不可或 缺的基础设施，从而确保了其长期而稳固的市场统治地位。
Dev Mode & AI：利用平台优势快速抢占份额，但尚未达到企业级水平
Figma Dev Mode 目前反馈褒贬不一，主要集中于代码质量以及可维护性。Dev Mode 的优势/价值在于通过 自动化标注来节省设计师/开发者的时间，并为开发者提供一个检查设计规范（如间距、颜色、Token 等）的界 面，从而简化设计到开发的交接流程，确保开发代码的前后一致性。但另一方面，AI 在生成复杂代码方面能力 尚未达到人类开发者水平，尤其在 UI/UX 设计领域。用户普遍反馈这些代码不符合企业级的编码标准，难以维 护，最终开发者还是需要重写。现有的 Dev Mode 缺乏足够的上下文和注释功能，导致其代码生成能力与直接 将截图喂给 ChatGPT 等通用 AI 工具没有本质区别 。
在 AI 产品方面 Figma 2024 年 Config 大会推出 Figma Make/Figma Buzz/Figma Sites，分别用于原型设计/营 销资产生成/网站。目前客户反馈集中于 AI 生成代码/营销资产质量与 Canva、Webflow 等工具差距较为明显。
Figma Make 主要用于快速生成原型，例如招股书中披露的案例中产品经理将网页概念截图发送给 Figma Make，让其参考截图设计一个原型。目前 Reddit/G2 等社区的用户集中反馈 AI 生成原型设计仍处于早期阶段23， 构建从 0 到 1 的原型勉强可用，但代码质量比较低24，可能可以用于批量生产粗制滥造的网站设计，但也会带 来额外的维护成本25。此外，Figma Make 生成的原型与后续 Figma 模块集中度一般26，大部分原型都被废弃， 没有正式进入设计流程。总体而言，目前 Lovable/Cursor/Figma Make 这类 AI 工具仍处于初步测试阶段，没有 显著改变设计流程。
Figma Buzz 主要在于规模化地生成营销素材，将同一创意适配到不同尺寸和平台，从而节省大量机构或人 力时间。与 Canva 相比，Buzz 被认为“远没有那么先进”，其目标用户（市场营销团队）通常不是 Figma 的重度用户，他们更习惯于 Canva 的工作流。
Figma Sites 主要用于网站构建，产品旨在简化开发部署，用户可将设计发布为简单的网站，适用于个人作 品集或小型项目。用户反馈仅适用于个人作品集或小型网站，网站功能相对受限，无法推向企业级生产环境部 署。Figma Sites 产出的一些网站可能不符合无障碍法案规定，欧盟《无障碍法案》(Accessibility Act，2025 年 6 月 28 日生效)规定下，除非是员工少于 10 人或年营业额低于 200 万欧元的微型企业，否则网站必须符合对残障 人士友好的设计标准，如果不符合则面临处罚风险，美国也有类似法案。28另外，Figma Sites 的工作流程被指不 连贯，并非“一键发布”，而是需要用户在 Figma Design 中以特定方式构建，再复制到 Sites 工具中，感觉像是 两个独立的产品。与 Webflow 等成熟的竞争对手相比，功能非常有限，无法满足企业级的复杂需求。
一个典型的担忧在于AI工具如 Claude、Lovable 和v0在原型设计方面表现良好，可能对设计流程产生冲击， 例如一些观点认为 AI 工具从根本上改变软件的创建方式。这些工具不再遵循传统的设计到编码的线性流程，而是允许用户通过简单的自然语言提示，直接生成功能齐全、可交互的全栈 Web 应用。但目前的反馈集中于 AI 工具在生成 Demo 层面令人惊艳，但部署到企业级生产环境，乃至后续运营维护的成本仍然高于传统流程。
相比于其他单点工具，客户的切换成本体现在：1）技术迁移成本。例如文件格式壁垒，Figma/Sketch/Adobe XD 等工具使用专有文件格式（如.fig），迁移需第三方转换工具（如 Penpot），易导致图层错乱、组件库断裂 （部分组件需手动修复）。此外，设计系统重建，业级设计系统（如 Atlassian 的 DSM）深度绑定工具生态，切 换需重写组件代码规范（大型企业迁移至 Figma 耗时 9 个月重构 DSM）。 2）功能兼容性差距。例如协作功能缺失，Figma 的实时多人在线编辑（如光标追踪、评论嵌入）在 Sketch 中需依赖InVision 插件实现，增加协作断层风险。此外，还存在原型交互局限，Figma 的动效逻辑（Smart Animate） 无法直接迁移至 Adobe XD，需重新设计交互流程。3）协作网络重构成本。例如跨角色适配成本（包括产品经理/开发团队），Dev Mode 生成的代码参数（间 距、颜色变量）与工程师工作流强绑定，切换工具需重新培训开发人员读取设计规范。产品经理/营销人员一旦 习惯 Figma 的评论标注功能，转用 Canva 需学习新反馈机制。 4）在开放性方面，Figma 与 Jira/Slack 的深度集成（自动生成设计任务）在 Canva 中需定制开发接口。且 Figma 的插件生态难以替代，依赖 Figma 插件（如 A11y 色彩检测）的团队需寻找替代方案或定制开发。 总结来看，对于深度集成企业工作流（如 Figma+Jira）、持有大量设计资产（＞1 万文件）、跨角色协作强 依赖（设计师/开发/PM 联动）的场景，客户从 Figma 的生态迁移的成本非常高，而 Figma 正在不断打磨产品替 代垂直场景的单点工具；而对于轻量级设计需求（如 Canva 做社交媒体图）、新团队无历史包袱、工具仅用于 个人创作，Figma 的切换成本相对较低，这部分市场仍然由开源工具、单点产品占据。
用户规模：2024 年潜在用户达 2400-3550 万规模
我们认为 Figma 的目标用户可以划分为三个相互关联的群体：1）核心用户，包括 UI/UX 设计师、产品设 计师和 UX 研究员。他们是设计工具的主要使用者和购买决策的核心影响者。2）与设计流程相关的技术用户， 主要由软件开发人员和产品经理构成。随着敏捷开发和 DevOps 理念的普及，这两个群体越来越多地直接在设 计工具中工作，或使用其特定功能（如开发者模式、评论、原型测试）来完成任务。他们是协作功能的重度用 户，也是设计平台实现价值扩张的关键。3）泛化用户，包括市场营销人员、高层管理者、法务、质量保证（QA） 等。他们虽然不直接参与设计创作，但需要评审、评论和批准设计方案。他们的参与构成了设计协作流程的“最 后一公里”，也是现代协作工具（如 Figma、Miro）通过提供“仅查看/评论”席位进行商业化的重要目标。 软件设计市场正在从一个“按创作者付费”的模型，转变为一个“按协作者付费”的模型。Figma 的成功 正是建立在这一转变之上，其基于浏览器的实时协作功能打破了设计工作的孤岛，将开发人员和产品经理等非 设计角色整合到设计流程中。因此，市场增长的驱动力不仅在于向设计师销售更多的席位，更在于通过货币化 整个产品开发生命周期来实现价值最大化。
全球软件开发者规模预估在 2000-3000 万之间。软件开发人员构成了目标劳动力中规模最庞大、最具潜力 的群体。根据 SlashData，2025 年全球软件开发者总数预估达到 4720 万29，同比增速放缓至 10%（2023-24 年同 比增速 21%）。Evans Data 的调查则更为保守，其测算 2024 年全球开发者数量为 2870 万30。JetBrains 模型预 估 2024 年全球专业开发者数量约为 1960 万31。三者在统计口径上存在一定差异，SlashData 统计包含专业开发 者、业余开发者以及学生，而 Evans Data 和 JetBrains 主要统计专业开发者，但二者采用的统计模型和样本数据 存在差异，总体来看，全球软件开发者（专业）规模 2024 年预估在 2000-3000 万区间。 开发者与设计师协作非常紧密。据 xrilion，84%的设计师每周都会与开发人员进行协作32，这表明两者间的互动极为频繁。可以合理推断，几乎 100%的前端开发者和相当一部（例如 50%）的后端开发者，至少需要作为 设计规范的查看者和消费者参与到工作流中。他们是 Figma Dev Mode 或 Zeplin 等设计交付工具的直接用户，构 成了设计软件市场中一个庞大且不断增长的付费用户群体，其中 Figma 披露 1300 万 MAU 中 30%为 Dev Mode 用户，对应 455 万用户，而 Zeplin 2022 年用户突破 500 万33，因此 UX 直接相关开发者 1000 万区间差异不大。 间接相关则包括后端开发者、嵌入式应用开发、桌面/企业应用开发等，但预计渗透率不高，我们粗略估计 300-500 万用户。
全球 UX 专业人员规模大约在 168-200 万人，全球 UX 社区用户规模达 2400 万人。设计师和研究员是软件 设计市场的基石和最高价值的用户群体。根据 Nielsen Norman Group估算，2017 年全球 UX 专业人士的数量 约为 100 万34，结合 Live Data 35/Nielsen Norman 的测算，2024 年全球 UX 专业人士规模大约在 168-200 万。这个 群体虽然在数量上远小于开发者，但这些用户是设计工具的深度用户和核心购买决策者，市场渗透率极高，构 成市场收入的稳定基础。结合 Dribbble/Behance 等 UX 专业社区的用户规模，其分别为 1600 万36/2400 万37，因 此考虑业余设计师群体/爱好者/学生后，全球 UX 社区用户规模可达 2400 万人。 2024 年全球产品经理规模大约为 240-350 万人。产品经理在现代产品团队中扮演着不可或缺的角色，他们 深度参与设计评审、原型测试和用户流程定义，是协作和白板工具的核心用户。根据 Linkedin，James Gunaca 测算全球产品经理人数大约为 240 万人38。另一个途径是，结合 echometerapp39披露的团队配置比例，一个产品经理通常会与 7±2 名开发人员协作。基于前文估算的 2000-3000 万专业开发者基数，理论上全球产品经理的数 量可能在 277-500 万人，按照中位数计算对应 357 万人（2500 万/7 人）。考虑到不同公司和行业的配置差异， 我们采用一个相对保守的范围，即全球约有 240 万至 350 万名产品经理。这些用户是 FigJam 和 Miro 等白板工 具的主要付费用户，也是设计流程中至关重要的协作者。
初步测算潜在市场规模可达 310 亿美元，未来增速在 15-17%左右
首先，需要确定各群体的人均年收入贡献（ARPU）。2025 年 3 月 Figma 调整产品定价策略，过去客户可 以针对具体模块单独购买，但 2025 年 3 月后则按照套餐购买，基础套餐为协作工具（FigJam、Figma Slides）， 内容资产管理（额外加入 Figma Buzz、Figma Sites CMS）、开发工具（加入 Dev Mode）、全套餐（包含 Figma Design、Figma Draw 等），不同规模企业还分别按照 Starter、Professional、Organization、Enterprise 计划定价。
不考虑营销市场情况下，软件设计工具市场总规模估算约 68.9 亿美元。1）设计师市场：200 万用户×80% 渗透率×800 美元 ARPU（Organ + Enterprise Plan Blended）+ 2200 万用户×30%渗透率×216 美元 ARPU = 27.1 亿美元；2）开发者市场：2500 万用户×40%渗透率(核心 UX 用户)×340 美元 ARPU + 400 万用户×162 美元 ARPU = 40.5 亿美元；3）产品经理市场：300 万用户×70%渗透率×60 美元 ARPU = 1.3 亿美元。 另外Figma 2024-25 年 Config 大会陆续推出 Figma Buzz/Figma Make/Figma Sites/Figma Draw等，据 Linktree40， 1K-10K 粉丝数的博主达 1.39 亿，10K-100K 粉丝博主达 0.41 亿，10 万以上粉丝博主达 400 万。按照后续测算 对应 293 亿美元。动态来看，软件工具市场增速未来有望维持 17.5%41增速，营销工具市场则预计维持 14.5%的复合增速增长。
创意营销市场结构：1）核心用户~3200 万人。据 photutorial，Adobe Creative Cloud 目前订阅用户大约为 3200-3300 万人43。这是传统创意软件市场的核心高价值用户。他们对专业级工具（如 Adobe Creative Cloud、Figma） 有强烈的支付意愿，形成了市场中平均用户收入（ARPU）最高的群体。 2）创意沟通者~1.1 亿人。这一群体主要由白领知识工作者构成，例如市场营销人员、销售、顾问、人力资 源等。他们在日常工作中需要制作视觉材料（如演示文稿、报告、社交媒体帖子），但并非全职设计师。该群 体规模为 1.1 亿人。该群体的支付意愿主要由生产力提升驱动，采购决策通常由企业预算支持，是市场中增长 最快、潜力最大的收入来源。 3）创意消费者~8 亿人。包括学生、业余爱好者以及为个人生活和社交媒体创作内容的用户。这部分用户 支付意愿极低。其主要商业价值在于通过免费增值模式，在他们进入职场后转化为付费用户，是构建品牌资产 和未来用户管道的关键群体。
进一步估算可触达市场 165 亿美元+70 亿设计核心市场（剔除 Adobe 占据市场）
如果我们对用户规模做进一步分解，此前核心用户采用 Adobe Creative Cloud 订阅用户 3200-3300 万规模估 计可能过于乐观，由于 Adobe 采用捆绑销售的模式，一些客户可能冗余购买，如同 Microsoft Office 一样，采购 套件但并非真正使用每一个软件产品。根据美国营销协会估计，全球共有 650 万营销人员，以及 1500 万营销相 关职位的专业人士，其中美国共有约 250 万营销人员，其中从事销售、公共关系、筹款、用户体验和平面设计 等与营销相关的职位的人数为 600 万44。且这部分市场空间被 Adobe 长期垄断及充分挖掘（核心产品不断提价& 搭售）。
Canva/Figma 等厂商主要受益的是腰部市场（中小型企业以及大企业中的小团队），这部分市场不完全被专 业设计/营销工具占据，通过降低用户采用门槛，快速用免费增值模式捕获用户，这部分增量市场在 165 亿美元 左右。具体预算来源则是替代印刷/设计外包，以及部分替代 Office 套件（类似 Google Docs 等），后续增长动 力在于教育用户不断转化，学生培养习惯后职场中不断替代 Office 等本地生产力工具。
从市场渗透角度看，Canva 与 Figma 在头部企业的渗透率均相对饱和，但头部企业的采购单价并不高，即 企业级销售尚未成熟。后续增长动力转向存量交叉销售，Figma 核心动力是 Dev Mode 及 AI 工具，尤其是 Dev Mode 明确从设计师群体向开发者群体扩张，Figma Config 2024 大会明确指出“Cross-functional workflows are our next $1B opportunity”（交叉销售多职能模块是下一个 10 亿级别收入的机会），而渠道跟踪反馈开发者群体的 目前渗透率远不如设计师饱和（80-90%）。我们看到，2025 年 3 月 Figma 已经调整销售模式，从菜单式改为套 餐式，结合平台优势搭售所有非设计类产品，我们认为这是 GTM 策略朝正确方向迈进的一步。 相比 Figma，Canva 更多依靠 500 万+素材库及模板库，结合 AI 工具的易用性吸引用户，其学习成本更低， 适应更广泛的用户，但也缺失 Figma/Adobe 深入嵌入企业工作流的能力，导致客户切换成本比较低，一旦Cursor/Lovable 等工具发展较快，可能面临用户流失的风险。因此 Canva 是一个 TAM 更大，发展速度更快，但 壁垒更浅的状态，而 Figma/Adobe 则是自上而下竞争，利用协同效应锁定核心设计师群体，再进一步投资 AI 工具等吸引泛化用户。在外围市场，我们注意到 Canva 面临微软 Designer（免费）、Adobe Firefly 等竞争，一 旦 Figma 切入 Dev Mode 市场，其切换成本进一步加深。
目前潜在市场空间 235 亿（165 亿+70 亿）中，Canva 2024 年收入 27 亿46，Figma 2024 年 7.5 亿美元收入47， 大体上还有 200 亿左右的空间。引入 AI 工具后，Seat-based 的收入可能变化，但短期我们看 2019-24 年 UX design 相关岗位仍然是产品相关岗位中趋势最坚挺的，因此 AI 工具对于 Figma/Adobe 的冲击相对最小。长期看，需要 关注 Figma/Adobe AI 插件/产品追赶第三方供应商的速度，否则面临一定份额被侵蚀的风险，现阶段 AI 工具的 消耗更多是实验性的，受限于版权/合规等风险很难直接投入企业级生产环境。 退一步说，生产效率的提升会扩大市场空间，例如 Figma 进入市场之前，UI/UX 市场由 PhotoShop、Illustrator、 Sketch、InVision 等工具占据。引入 Figma 后，市场增量预算来自于 1）协作损耗转化，传统流程中设计师→产 品经理→工程师的文件传递/沟通耗时被压缩，这部分时间成本转化为 Figma 订阅预算；2）工具链合并，企业 将原本分散的预算（Sketch+InVision+Zeplin）集中投入 Figma，单工具支出提升但总成本下降（隐形的 DevOps 成本）。 AI对 UI/UX 设计的影响集中于开发效率提升，例如 Figma Make 自动生成按钮/表单等原子组件，Vercel v0 将 Figma 设计实时转 React 代码，Midjourney+Galileo AI 输入文案输出完整页面。综合来看，AI 工具使低保真 原型制作时间缩短（在此前协作周期缩短基础上进一步优化时间成本），同时降低对于外包设计/开发团队的依 赖，转向算力资源消耗。Figma 的应对措施包括 1）推出专属数据训练，2）集成 Github/Jira，3）人工审核层等， 转型设计 OS，并强化企业服务能力（企业为合规付费），降低企业部署 AI 成本。我们认为 AI 对于 Figma 的 冲击相对有限。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
