Artemis: Figma Q2 财报回顾,乐观看待当前市场定价

marsbit发布于2026-08-10更新于2026-08-10

文章摘要

**Figma Q2'26财报回顾:被低估的设计层巨头** Figma发布2026年第二季度财报,营收3.701亿美元(同比增长48%),数据强劲,但股价却在财报后暴跌17%。分析认为市场可能误判了其长期价值。 核心观点在于,Figma正从“设计师专属工具”演变为连接所有软件创作者和AI代理的“事实设计层”。 **支撑其增长前景的三大驱动因素:** 1. **产品工程师崛起**:AI降低了编程门槛,使工程师能承担更多设计和产品工作。由于工程团队规模远大于设计团队,这将为Figma带来大量新用户。 2. **AI代理普及**:未来每个员工都可能拥有协助工作的AI代理(如Figma Agent)。Figma的商业模式将从单纯的“席位收费”演变为“席位+AI消耗积分”的混合模式,创造新的收入来源。 3. **利润率扩张潜力**:Figma通过对其AI产品(如Figma Make)的使用收取积分费用,已成功将AI推理成本转化为收入,推动非GAAP毛利率回升至85%。 **主要风险与护城河:** 风险在于Claude/OpenAI等AI工具可能颠覆“设计-代码”流程。但当前技术尚不成熟,且Figma已拥有庞大的客户基础、成熟的工作流和深厚的设计系统积累,构成了强大的护城河。 **市场为何定价错误?** 股价自上市高点已下跌约80%,但公司营收仍保持40%以上增长,净美元留存率高达136%。市场仍将其视为服务于设计师的软件公司,而忽视了其向更广阔的“软件创作设计平台”转型的巨大潜力。随着产品工程师角色的普及和AI代理的运作,其可触达市场将远超当前预期。

作者:Artemis Analytics

编译:深潮 TechFlow

深潮导读:Figma 财报后股价暴跌 17%,但分析师认为市场错了——随着产品工程师崛起和 AI 代理接管设计工作流,Figma 的 TAM(总可寻址市场)比华尔街预期大得多。这不再是「多卖几个设计师席位」的故事,而是整个软件生产方式的底层变革。

2026 年 8 月 5 日,Figma(纽交所代号:$FIG)发布了 Q2'26 财报。快速回顾:

  • 营收 3.701 亿美元(同比增长 48%)
  • 净美元留存率 136%
  • GAAP 毛利润 3.096 亿美元;GAAP 毛利率 84%
  • GAAP 净亏损 1.122 亿美元,主要由股权激励成本 1.476 亿美元 驱动
  • 15,964 个年合同金额超过 1 万美元的付费客户(同比增长 34%)
  • 1,635 个年合同金额超过 10 万美元的付费客户(同比增长 46%)

数据很强,但 Figma 财报后跌了 17%。我很好奇发生了什么,深挖后意识到:

我认为 Figma 将成为所有软件创作者和 AI 代理的设计层。

AI 出现之前,工作流很简单:

设计师 → Figma → 工程师 → 代码 → 软件

现在工作流变成了:

设计师 / 工程师 / PM / 产品工程师 / AI 代理

Figma / 设计系统

软件

以下三点支撑我的观点。

1. 产品工程师的崛起

「产品工程师」这个词由 Sherif Mansour、Jean-Michel Lemieux 和 Gergely Orosz 等人推广,塑造了我们今天对这个角色的理解。

什么是产品工程师?

产品工程师是那些既写代码、又理解客户痛点、还帮助塑造产品的人。

AI 让软件开发变简单。随着写代码成本下降,工程师开始承担更多产品和设计工作。这些边界正在模糊。

我认为这对 Figma 很重要,因为历史上工程团队一直比设计团队大得多。Figma 最大客户之一现在工程师席位已经超过设计师席位,这在未来会变得更普遍。

我好奇人们是否在搜索「产品工程师」。Google Trends 证实了我的想象。这个词在过去几年被显著搜索。

如果这个趋势持续,我相信产品工程师将成为 Figma 的关键增长驱动力之一。

2. 每个员工都会有一个代理(Figma Agent)

2026 年,人人都在谈 AI 代理。Figma 的下一个扩张方向是从人到代理。

传统 SaaS 变现很简单:

每席位成本 ✕ 席位数量

我相信在代理化的世界,每个员工会有一个或多个代理代表他们工作。这些代理会帮助迭代产品(编辑组件、把设计稿转成代码)。这些操作自然会消耗推理和计算资源。

未来 SaaS 商业模式会是这样:

(每席位成本 ✕ 席位数量)+(消耗积分 ✕ 每积分成本)

我相信 Figma 会继续对使用产品的人(席位)收费,也会对通过产品完成的工作(代理)收费。

3. 利润率扩张

AI 很贵。算力和推理是每个想启用 AI 的企业的成本。

Figma 推出 Figma Make 时,毛利率从 90% 跌到 80%,因为推理成为了营收成本的一部分。Q2 '26,非 GAAP 毛利率回升到 85%,因为 Figma 开始通过积分对 AI 使用收费。

我(和华尔街所有人)以为会成为 Figma 成本的东西,反而变成了额外收入来源。

我真心相信,随着 Figma 继续对其 AI 产品套件(Figma Make、Figma Agent、Figma Weave 和 Figma MCP)收费,他们的利润率会持续扩张。

AI 工具如 Claude/OpenAI 会取代 Figma

这个论点的最大风险是,这些 AI 工具变得太好,以至于整个「设计到代码」的工作流崩溃。如果用户能用自然语言描述产品的外观和感觉,然后端到端交付,Figma 可能就完了。

缓解因素:我认为这离现实还很远(或短期内不会发生)。Figma 已经拥有客户。客户熟悉当前工具,围绕它建立了工作流。此外,多年的设计系统已经嵌入 Figma,这是巨大的护城河。

为什么市场定价错了?

Figma 股价自首次收盘(2025 年 7 月 31 日 115.50 美元)以来下跌了 80%

在我看来,三件事说明 Figma 被错误定价:

Q2 '26 营收持续同比增长 40%(意味着即使 Claude 工具爆发,人们仍在用 Figma)

NRR(净美元留存率)为 136%(席位扩张仍然很高,市场对软件股极度悲观)

EV/ARR 以 7.3 倍交易,接近历史低点(不算便宜,但考虑到 Figma 的增长率,我觉得定价合理)

市场仍把 Figma 当作一家为设计师服务的软件公司。

我认为这错过了更大的机会。

随着角色边界持续模糊(新角色出现:产品工程师)和代理帮助构建软件,Figma 有机会成为连接所有人的事实设计层。

牛市叙事不再只是更多设计师付更多席位费:

更多创作者使用 Figma

更多代理通过 Figma 运作

更多 AI 使用在此基础上被变现

当这种情况发生时,Figma 的 TAM 将比市场今天定价的大得多。

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相关问答

Q根据文章,Figma在2026年Q2财报后股价暴跌的主要原因是什么?市场对其的错误定价可能源于什么误解?

A财报后股价暴跌17%的直接原因是市场对财报的反应。更深层次的原因是,市场可能仍将Figma错误地理解为一家仅仅为设计师提供工具的软件公司。文章指出,市场忽略了随着‘产品工程师’角色崛起、AI代理(如Figma Agent)介入工作流程所带来的巨大总可寻址市场(TAM)扩张机会。市场误读了其增长叙事已从单纯增加设计师席位,转变为服务更广泛的创作者和AI代理,并对AI使用进行变现。

Q文章中提到的“产品工程师”与传统工程师和设计师有何不同?这一角色的兴起对Figma意味着什么?

A‘产品工程师’是既编写代码,又理解客户痛点、还能帮助塑造产品的人。与传统工程师(主要写代码)和设计师(主要做设计)不同,他们的角色边界更加模糊。AI降低了代码编写成本,促使工程师承担更多产品和设计工作。由于工程团队规模通常远大于设计团队,因此产品工程师的兴起意味着Figma可以从更大的潜在用户群中获取增长,从而成为关键增长驱动力之一。

Q文章预测,在AI代理普及的未来,SaaS商业模式将如何演变?这对Figma的营收模式有何具体影响?

A文章预测,未来的SaaS商业模式将从单纯的‘每席位成本 ✕ 席位数量’,演变为‘(每席位成本 ✕ 席位数量)+(消耗积分 ✕ 每积分成本)’。这意味着除了对使用产品的‘人’(席位)收费,还将对代表用户工作的‘AI代理’完成的工作量(消耗的推理和计算资源,以积分计)进行收费。这为Figma开辟了新的、与AI使用挂钩的变现渠道。

QFigma的毛利率在推出AI产品后经历了什么变化?这一变化反映了什么趋势?

AFigma在推出AI产品‘Figma Make’后,毛利率曾从约90%降至80%,这是因为AI推理成本被计入了营收成本。但在Q2'26,其非GAAP毛利率回升至85%。这一回升是因为Figma开始通过‘积分’体系对其AI产品的使用进行收费。这一变化表明,AI功能最初带来的成本负担,正在通过有效的商业化转变为新的收入来源,并可能推动未来利润率的持续扩张。

Q文章认为AI工具(如Claude/OpenAI)直接取代Figma的最大风险是什么?有哪些因素可以缓解这个风险?

A最大的风险是这些AI工具变得过于强大,能够仅凭自然语言描述就‘端到端’地生成完整的软件产品,从而绕过或完全替代‘设计到代码’的流程,使Figma变得无关紧要。缓解这个风险的因素有:1. 这种情况在短期内还不太可能实现;2. Figma已经拥有庞大的客户基础和成熟的工作流集成;3. Figma中积累了多年的企业级设计系统资产,构成了强大的用户粘性和护城河。

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