研究結論先行（Executive Summary）
FIG 上市後的劇烈修正，市場表面上說的是「估值太高」、「內部人拋售」、「AI 成本侵蝕毛利」，但真正的主因只有一個：
市場開始懷疑：Figma 是否會被 Agentic Layer 抽走入口權。
本篇研究將所有市場恐慌拆成 6 個「Bear Thesis」，逐一對照 FIG管理層在Q4 earnings call的回覆與10-K的正式風險揭露，並提出結論：
1）市場的恐慌有部分合理，但多數是「錯誤歸因」。
2）Claude Cowork 的威脅不是功能取代，而是敘事層級的入口權重分配。
3）FIG 的應對策略是吸收 agent，並把 MCP server 變成 ecosystem 的 round-trip backbone。
4）FIG的最大風險不是Claude，而是 AI credits monetization的變現斜率是否能抵消 inference成本。
結論：FIG 現在不是成長股，而是一檔平台信用測試股。
投資的核心不是「它能不能長」，而是「它能不能維持為決策層」。
一、先把戰場講清楚：市場在賣的不是 FIG，而是「UI/UX 的入口地位」
我們必須先拆掉一個錯誤前提：FIG 股價修正並非因為營收或留存崩壞。
事實上，公司 Q4 交出：
- Revenue $304M，YoY +40%
- NDR（ARR>10k）升至 136%
- Gross retention 97%
- 非 GAAP operating margin 14%
這些數字對任何 SaaS 而言都是強勢。
但市場依然砍殺估值，原因是：
市場開始相信：AI agent 將改寫軟體供應鏈，UI/UX 會變成附屬層。
因此 FIG 的下跌，是一場典型的：
「敘事清算」而非「基本面清算」。
二、Bear Thesis #1：Claude Cowork 會取代 Figma，UI/UX 變成次要層
這是最致命的恐慌，也是所有 sell-side 問題的核心。
市場負面版本
- 未來工作從 Claude Cowork 開始
- 需求由 agent 生成
- UI 只是最後呈現
- Figma 變成「輸出工具」而非「入口工具」
這個恐慌非常具破壞力，因為它直接否定 FIG 的平台倍數。
官方回應：UI 不會消失，因為人類需要 audit、trust、visual reasoning
Dylan Field 在 Q&A 中的回答其實是整場 call 的戰略核心。
他提出三個判斷：
1）把 mission-critical work 全交給 agent 是高風險行為
他甚至用玩笑語氣說：
「如果你願意讓 agent 無監督做關鍵工作，你很勇敢。」
這句話的潛台詞是：
agent 是工具，不是裁決者。
2）人類天生依賴視覺處理資訊
就算 agent 做更多工作，人類仍需要：
- 看懂它做了什麼
- 驗證它是否合理
- 比較不同方案
- 信任最終輸出
這需要 human-readable interface。
3）interaction paradigm會改變，但 UI 的需求只會變成更多 surfaces
他提出「agents與humans將同步或非同步協作」，這代表UI形態會擴張，而不是消失。
研究判斷：Cowork不會消滅Figma，但會逼 Figma 升級定位
Cowork 的威脅不是「做出設計」，而是：
把工作流的第一步搬離 Figma。
FIG 的策略是承認這點，並把自己變成 round-trip 必經節點（下一段會講 MCP）。
因此 Bear Thesis #1 的正確版本是：
Claude Cowork 不是要取代 Figma，
它是在逼 Figma 必須證明自己是「決策層」而非「繪圖層」。
三、Bear Thesis #2：Figma 與 Anthropic 整合，等於「引狼入室」
Morgan Stanley 提問非常精準：
你們跟 Anthropic 深度整合，會不會把核心價值讓給 Claude？
這個問題本質上不是合作，而是：
平台主導權與價值捕捉權的邊界在哪裡？
官方回應：Figma的AI策略是「模型越強，Figma 越強」
Dylan 回答的核心是：
- Figma 要確保所有策略都符合一句話：
as models get better, Figma gets better - 但同時要確保自己有 edge
他提出一個非常重要的區分：
verifiable vs non-verifiable tasks. 程式碼可以驗證，設計不可驗證。
因此 Figma 的價值不會被模型取代，反而會因為模型降低產出門檻而上移。
研究判斷：Figma 不怕 Claude 強，怕的是「Figma 不夠像 OS」
這句話可以直接當第三篇的核心句：
Figma的風險不是 Claude 太強，而是 Figma不夠像決策 OS。
Claude 越強，越多人能生成設計草稿，那麼最稀缺的資源會變成：
- 版本管理
- 多人協作
- 比較與對齊
- 最終裁決
- design system governance
這些正是 Figma 擅長的領域。
四、Bear Thesis #3：AI 會讓 seat 數下降，SaaS 進入「座位壓縮期」
這是市場空方派（bear）最常用的論點，也是市場普遍擔心的現象。
市場負面版本
AI agent 能把原本 5 個人的工作變成 2 個人完成。
那 SaaS seat growth 就會停滯，甚至萎縮。
官方態度：公司不否認，甚至在10-K裡承認這是風險
這裡 FIG 的處理方式很關鍵：
它沒有否認，反而在年報風險揭露中承認：
- AI 可能提升效率
- 可能降低使用者或席位需求
- 可能影響收入成長
這意味著：市場擔心的不是陰謀論，而是 FIG 自己承認的現實。
官方應對：把商業模式推向 seat + consumption
CFO Praveer 在 call 裡給出的答案是：
- 75% ARR>10k 客戶每週使用 AI credits
- 2026/3 開始 monetization credits(點數變現化)
- credits 可透過 subscription pack 或 pay-as-you-go
這是一個非常清楚的策略：
如果 seat 不一定成長，那就用 usage 來成長。
研究判斷：Seat compression不是FIG的死刑，而是FIG必須轉型的理由
Seat 壓縮是整個 SaaS 產業的共同問題。
FIG 的差異在於它的 usage 模型具備合理性：
- Make 是高頻工作流（會吃 credits）
- Weave（圖像/影片）是算力密集型
- Dev Mode agent integration 也會消耗 AI surfaces
因此 FIG 的 usage monetization 不像某些 SaaS 是硬塞的附加費，而是：
有真實算力成本、有真實價值交換的 consumption model。
五、Bear Thesis #4：AI inference cost 會吃掉毛利，FIG 會失去 SaaS 高毛利敘事
市場空方bear派最常用的數據就是：
- FIG 毛利率低於 Adobe
- AI infra 成本壓縮 margin
- 估值不應該給高倍數
官方回應：毛利壓力存在，但 infra optimization 已在改善
CFO 提到：
- Q4 gross margin 86%（非 GAAP）
- Make usage +70% QoQ，但透過 infra optimization 使 margin 穩定
同時他也坦白：
- 2026 將加速投資 AI inference
- operating margin 指引下降至 8%
Dylan 的補刀：現在就是該踩油門的時候
Dylan 的話非常直接：
If there's ever a time to put your foot on the gas, this is the time.
這是一句典型「平台公司」的宣言：
它在說 FIG 不打算短期最大化 margin，而是要最大化平台滲透。
研究判斷：市場殺 FIG 的倍數，其實是在殺「AI SaaS 的毛利不確定性」
FIG 的估值壓縮，是市場在做一個非常典型的行為：
把 SaaS 從「高毛利」重新定價為「算力驅動服務」。
這會使 FIG 從傳統 SaaS 倍數，轉向更接近：
- hybrid SaaS
- consumption model SaaS
- AI workflow platform
因此市場會要求更長時間的驗證期。
六、Bear Thesis #5：內部人拋售與 lock-up 解禁，會造成結構性賣壓
這是空方派人士的主要攻擊點。
市場負面版本
- IPO 後 insiders 拋售
- lock-up 到期後還會繼續賣
- 股價會被 supply 壓垮
官方回應：財報call沒正面回應，但10-K其實已經把dilution/SBC 講清楚
CFO 在 call 中談 SBC：
- 2025 SBC 偏高
- 原因包括 IPO、RSU vesting、ESPP、併購發股
- 多數屬一次性
- 未來 revenue scale up 後，SBC % revenue 會改善
- 公司承諾控制 dilution
這是標準的 IPO 後語言，但對 buy-side 而言重點是：
FIG 不否認供給壓力，但它在建立「可預期的稀釋框架」。
研究判斷：Insider selling 是短期股價壓力，但不是基本面風險
Insider selling 會造成：
- sentiment 崩潰
- technical breakdown
- valuation multiple compression
但它不會直接影響：
- NDR
- product adoption
- enterprise expansion
因此這是市場價格行為，不是 business deterioration。
七、Bear Thesis #6：估值仍高，FIG 不應該比 Adobe 貴
這是空方派人士的核心估值論點：
- Adobe 規模更大
- Adobe 毛利更高
- Adobe 有 Firefly 生態
- FIG 不該享受 2.5x PS premium
官方回應：FIG 的說法不是「我們比 Adobe 強」，而是「我們在不同賽道」
FIG 的策略並不是與 Adobe 比拼創意軟體，而是把敘事往上抬：
- Make → prototype workflow
- Dev Mode MCP → design-to-code loop
- Weave → motion + video generation
- Sites/Buzz → publishing & marketing surfaces
這代表 FIG 想吃的是：
product development OS + enterprise collaboration + AI workflow
而不是 Adobe 的創意工具套件。
研究判斷：FIG 的估值不是拿來跟 Adobe 比，而是拿來跟「平台型工作流公司」比
如果市場把 FIG 定位為 design tool，它永遠輸 Adobe。
但如果市場把 FIG 定位為：
- product workflow platform
- system of record
- round-trip infrastructure layer
那它的比較組會變成：
- ServiceNow(NOW)
- Atlassian（TEAM）
- Datadog（在 platform adoption 角度）
- Shopify（在 workflow OS 角度）
這也是市場多方派的核心立場。
八、把兩派觀點整理成「市場分歧地圖」
現在我們可以把多空雙方的差異整理成一句話：
🟥 Bear 派的核心假設
AI 降低設計門檻 → UI/UX 工具失去護城河 → seat growth 停滯 → 毛利下降 → 估值應降到工具公司水平。
🟩 Bull 派的核心假設
AI 降低產出門檻 → 更多人參與設計 → 協作與決策變稀缺 → Figma 的平台價值上升 → TAM 擴張 → usage monetization 開啟第二曲線。
FIG 官方的立場其實更接近 bull 派，但它承認 bear 派的風險
這就是 FIG 10-K 與 Q4 earnings call 的組合訊號：
- 它相信 design/craft 不可替代
- 它相信協作價值會放大
- 但它承認 seat compression 與 margin 壓力是真風險
這是一種「平台公司語言」：
我知道風險存在，但我們會用產品閉環與商業模式轉型，把風險轉成槓桿。
九、最關鍵的一段：Claude Cowork恐慌到底有沒有被高估？
這裡必須給出研究判斷，而不是站隊。
我的研究結論是：
Claude Cowork 的威脅被市場放大，但它確實迫使 FIG 必須證明一件事：
Figma 不是設計工具，而是協作決策 OS。
如果 FIG 無法做到這件事，Cowork 會侵蝕它的入口地位。
但如果 FIG 做到，Cowork 反而會成為它的流量入口。
十、FIG 的真正護城河是什麼？答案不是 UI，而是「多人決策成本」
市場常用「AI 讓設計變簡單」攻擊 FIG。
但這其實是把競爭點看錯。
Figma 的護城河從來不是畫 UI 的能力，而是：
- 多人同時編輯
- 設計系統的版本一致性
- 元件庫的治理
- 不同角色的對齊成本
- 大型組織內部的協作摩擦
這些東西，Cowork 反而會放大，而不是消滅。
因為 agent 增加的是「可能性」，不是「一致性」。
可能性越多，決策成本越高。決策成本越高，協作 OS 越值錢。
十一、投資結論：FIG 現在不是高成長股，而是「平台倍數再認證」
FIG 的估值修正，已經把市場帶入一個新的階段：
FIG 必須用 2026 的 AI credits monetization 與 Make adoption，證明平台化能轉化成收入曲線。
因此 FIG 未來一年股價的核心催化劑不是：
- 又推出新功能
- 又收購新公司
而是兩個指標：
1）AI credits monetization 的實際收入貢獻（2026/3 後）
市場要看到 consumption revenue 不是故事，而是營收成長曲線。
2）Make 是否帶來 seat expansion，而非僅使用率提升
Make 若只提升設計師效率，價值有限。
Make 若帶來 PM、行銷、IT、工程師席位擴張，才是平台化成立。
十二、最後一句話：FIG 的下跌不是結束，而是定價方式改變
FIG 現在的狀態可以用一句話總結：
它不是跌深買點，而是估值清算期。
市場不是在賣營收，而是在賣「入口權信仰」。
FIG 能否重新獲得高倍數，不取決於它是否還能成長，而取決於它是否能證明：
- 它是 Agentic workflow的決策層
- 它能用 consumption model 把AI變成收入，而不是成本
- 它的 round-trip（code↔canvas）閉環能成為Ecosystem標準
如果 FIG 做到，今天的修正就是平台信用測試。
如果做不到，今天的修正只是「從平台回歸工具」的第一步。
附錄｜個股FIG追蹤清單
核心追蹤 KPI（2026）
- Make weekly active users 成長率（QoQ）
- ARR >100k 客戶 weekly Make usage（50% → ?）
- AI credits monetization 後的 revenue disclosure（pack vs pay-as-you-go）
- gross margin 走勢（AI inference cost 是否被 infra optimization 抵消）
- NDR 是否維持 >130%
- Dev Mode MCP adoption 是否帶動 engineering seat 擴張
- international revenue 占比是否逐季上升
- SBC % revenue 是否開始下降（dilution control）
