Figma CEO 的反直覺策略：跟最可能顛覆你的公司合作

本文整理自 CNBC Tech Live 2025 年 2 月 17 日播出的直播訪談。

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當 AI 能直接寫出一個完整的軟體介面，你還需要設計工具嗎？

這個問題正在讓整個 SaaS 產業焦慮。過去幾週，軟體股經歷了一波拋售潮，核心恐懼就一個：AI agent 越來越強，企業軟體的價值是不是正在歸零？大多數軟體 CEO 的應對方式不外乎三種：塞 AI 功能進產品祈禱就好、削減成本等風暴過去、或者乾脆裝作沒看見。但 Figma 的 Dylan Field 選了一條完全不同的路，他跟最有可能顛覆自己的公司簽了合作。

跟「敵人」結盟

Figma 宣布跟 Anthropic 合作推出 Code to Canvas。這個功能讓使用者把 Claude Code 生成的程式碼直接匯入 Figma 的設計畫布，變成可編輯的設計稿。以前 Figma 的 dev mode MCP 已經能把設計檔轉成程式碼，現在這條路反過來也通了。設計跟程式碼之間不再是單行道，而是雙向的來回迭代。

Field 解釋，這其實是工作流程改變的必然結果。以前做產品的流程是線性的：先發想、再設計、再寫程式。現在人們會在不同階段之間跳來跳去。有人先用 AI 寫出一個原型，然後才回頭想這個東西長怎樣才對。問題是，當你用文字指令讓 AI 改一個 icon 從 12 像素變 16 像素，那根本是拿錯工具在做事。有些事情就是需要視覺化操作，需要把多個版本攤開來比較，需要拉同事進來一起看。

所以 Code to Canvas 的邏輯是：你在 Claude Code 裡快速生成介面原型，然後拉進 Figma 的無限畫布，跟團隊一起看、比較、修改、再推回程式碼實作。Field 很直白地說，速度快不代表方向對。你跑得再快，如果跑錯方向，那更糟。

「歡迎來到設計的世界」

CNBC 直播間的觀眾直接問了那個最尖銳的問題：AI 會不會讓 Figma 這種設計工具變得毫無意義？

Field 的回答值得仔細看。他說，我們現在進入了一個建造東西變得極快、極便宜的時代。所以光是能建造出來已經不夠了，你必須建造對的東西。「good enough, it works」已經不是合格的標準。當一個工程師能在幾小時內把東西做出來，他下一個問題必然是：我到底應該做什麼？Field 的結論是六個字：「歡迎來到設計的世界。」

這個論點的邏輯鏈條很清楚。AI 讓建造的邊際成本趨近於零，但「決定建造什麼」的成本並沒有降低，反而因為選項爆炸性增加而變得更高。品味、工藝、獨特的觀點，這些過去被認為是「加分項」的東西，現在變成了必需品。因為當每個人都能用 AI 做出「能跑的軟體」，區別你跟競爭對手的只剩下設計品味和產品觀點。

Field 認為世界正在從封閉系統轉向開放系統。在封閉系統裡，你可以在腦袋裡模擬所有競爭對手的動態，預測市場走向。但在開放系統裡，變數多到無法模擬，你唯一能做的就是對未來的體驗建立一個強烈的觀點，然後堅持執行。這不是新鮮事，他說。歷史上每次技術大躍進，最後都會得出同樣的結論：設計和工藝才是真正重要的東西。

第一個 prompt 不是最終成品

直播觀眾問了另一個好問題：人們對 AI 輔助設計最大的誤解是什麼？

Field 的答案一針見血：以為第一個 prompt 的輸出就是最終成品。無論是程式碼、圖片還是設計稿，一次 prompt 就搞定的想法根本不切實際。他把 AI 的輸出比喻成黏土，你拿到的是原材料，接下來需要一層一層塑形、修改、迭代，才能得到真正好的結果。

為了解決這個問題，Figma 收購了 Weevy（現在叫 Figma Weave），做的是節點式的編輯流程。你可以把多個 AI 模型的輸出串成 pipeline，一步步精煉，而不是指望一次 prompt 就到位。這個思路其實跟軟體工程裡的 CI/CD 很像，重點不是一次做對，而是建立一個能持續改進的流程。

AI agent 會取代設計師嗎？五年內不會

主持人 Georgia 追問：如果 AI agent 變成了整合層，那 Figma 的位置在哪？她舉了 OpenAI 的例子：你讓 agent 在另一台電腦上自己跑，誰有時間坐在旁邊盯著？

Field 在這裡做了一個很有用的區分。他把任務分成兩類：可驗證的和不可驗證的。寫新聞摘要是可驗證的，你可以對照原文檢查。但設計是不可驗證的，一個按鈕放左邊還是右邊，不存在客觀正確答案，你需要考慮的是 UX 一致性、商業目標、歷史數據、文化語境、行銷策略，這些維度加在一起，AI 目前做不到，Field 說「那可能永遠都做不到」。

但他也沒有完全否定 agent 的價值。他描述了一個比較務實的近期願景：agent 不是在暗處獨立運作，而是在 Figma 的多人協作畫布上跟人類並肩工作。你能看到 agent 的游標在螢幕上移動，知道它正在做什麼，隨時可以介入。這跟現在你在 Figma 上看到同事游標的體驗一樣，只不過其中一個游標是 AI 的。

他補了一句實話：「如果你現在就完全信任 agent，你很勇敢。」至少在未來五年內，任何長期存在的創意產出，比如一本書、一部電影、一個會持續演進的軟體產品，都還需要人類在 loop 裡。

上市第一年遇到軟體股暴跌

訪談的後半段聊到 Field 作為上市公司 CEO 的體驗。Figma 上市不到一年就碰上軟體股大幅波動，這種時機不算太好。

他的回應很直接：我們內部根本不討論股價。他說他跟員工和創業朋友說的話一模一樣：「我們控制投入。每天出現，盡全力為客戶打造對的東西，其他的自然會跟上。」他認為波動長期來看反而有益，能活過來的公司會變得更強韌。

他也被問到是否建議其他公司上市。Field 的回答偏向肯定，但加了但書：要看公司和個人的具體情況。不過他的一般性建議是早一點上市，理由很實際：讓一般投資人也能參與財富創造。

中國 AI 模型？先通過審計再說

在訪談尾聲，主持人提到字節跳動的影片生成模型表現驚人，問 Field 是否考慮在 Figma 平台上提供中國的 AI 模型。

Field 的回答很謹慎。Figma 目前沒有提供任何中國模型的整合。他強調，無論是美國、中國還是歐洲的模型，都必須通過 Figma 的安全和可解釋性審計才會上架。他沒有把這個定位成地緣政治問題，而是定位成品質控制問題：所有模型一視同仁，標準是安全性和可解釋性。

他同時也點出了現在影像和影片生成模型的一個根本限制：你可以生成令人驚艷的內容，但缺乏直接操控特定元素的能力。你沒辦法說「把這個角色的手往左移兩公分」，模型做不到這種精確控制。Figma Weave 想解決的正是這個控制力的缺口。

我的觀察

Field 在這場訪談裡展示了一套完整的策略思考，值得拆解。

他的核心洞察是：AI 不會消滅設計，反而會讓設計變得比任何時候都更重要。這聽起來像是自我安慰，但他的邏輯經得起推敲。當建造成本趨近於零，瓶頸必然轉移到「決定建造什麼」。而「決定建造什麼」正是設計的核心命題。

更有意思的是他對 AI agent 的分類框架。把任務分成「可驗證」和「不可驗證」兩類，這個區分比「AI 能做 vs 不能做」精確得多。寫程式碼是可驗證的，跑測試就知道對不對。但選擇一個按鈕的顏色、決定導航的層級結構、權衡簡潔和功能性之間的取捨，這些都是不可驗證的。你只能靠判斷力，而判斷力背後是對使用者、市場、文化、商業模型的深度理解。這不是一個 prompt 能解決的問題。

但我也注意到 Field 迴避了一個關鍵問題。有觀眾問到：如果 AI 讓開發團隊變小了，Figma 按人頭收費的模式怎麼辦？他直接說「明天看財報」就帶過了。這是合理的，畢竟有靜默期限制。但這個問題不會消失。如果 AI 真的大幅縮減了需要 Figma 帳號的人數，再好的策略也擋不住商業模式被侵蝕。這可能是 Figma 未來兩到三年最大的懸念。

最後一點：Field 對 AI 生成內容「需要塑形」的比喻很到位。黏土不是成品，是素材。很多人（尤其是第一次用 AI 寫程式碼或做設計的人）都會經歷這個認知落差：為什麼 AI 做出來的東西看起來 80% 對了，但剩下 20% 怎麼都修不好？因為那 20% 才是品味和判斷力發揮作用的地方，也是最難被自動化的部分。