Figma营收超预期却仍录得1.17亿美元亏损,原因如下

Rexielyn Diaz6 分钟读数
评论者: Rexielyn Diaz
最后更新 Aug 20, 2026

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FIG股票关键数据

  • 过去一周表现: -1.3%
  • 52周价格区间:$17 至 $78
  • 估值模型目标价: $32
  • 隐含上涨空间: 未来2.4年内上涨22.6%

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增长超预期,但成本也超预期

Figma (FIG) 本季度交出了软件行业最强劲的收入报告之一,但股价仍大幅下跌。收入增长48%至3.701亿美元,轻松超过分析师预期的3.516亿美元,非GAAP每股收益为8美分,而预期为4美分。从纸面上看,这似乎是一场明确的胜利。

FIG收入 (TIKR)

复杂之处在于实现这一增长的成本。这是Figma首个完整季度对AI积分进行货币化,客户购买了超出标准席位定价的套餐。首席执行官Dylan Field表示,随着公司为AI调整工作流程,他们正在"加倍押注Figma"。他引用了第三季度加速增长作为该策略正在奏效的证据。

但为这项AI推动提供资金是昂贵的。研发支出增加了一倍多,达到1.673亿美元,总运营支出几乎翻倍至4.269亿美元。结果是GAAP运营亏损1.173亿美元,与一年前210万美元的运营利润相比出现急剧逆转。非GAAP运营利润率从上一季度的16%降至10%,自由现金流利润率从24%压缩至14%。

Figma将全年收入展望上调了4000万美元,至14.63亿至14.67亿美元,意味着中点增长率为39%。投资者需要AI积分收入能够快速规模化,以抵消拖累利润率的推理成本。

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在下跌67%之后,Figma是否被低估?

FIG指导估值模型 (TIKR)

根据截至2028年12月31日实现的估值模型假设,该股票模型使用了以下参数:

  • 收入增长率(复合年增长率):8.0%
  • 运营利润率:11.4%
  • 退出市盈率倍数:95.2倍

基于这些输入,该模型估计目标价为32美元,意味着较当前股价有22.6%的上涨空间,未来2.4年的年化回报率为9.0%。

Figma的交易价格较其52周高点78美元低约67%,而估值模型的增长假设与该公司刚刚公布的48%收入增长率相比显得保守。模型预测的8.0%复合年增长率与Figma实际增长率之间的差距表明,市场以及该模型都在为显著的增长减速定价。

FIG指导估值模型 (TIKR)

更大的问题不是增长,而是实现盈利的路径。Figma过去十二个月的息税前利润率为负123.7%,这主要是由大量的AI基础设施投资和尚未产生付费积分的测试版产品所驱动。管理层已明确表示,像Figma Make这样的新SKU主要是在现有大型客户中扩大使用量,而不是增加新客户,这支持了业务的持久性,但无法立即缓解利润率压力。

对于长期投资者而言,投资逻辑取决于AI消费收入是否能像基于席位的定价模式那样实现规模化。136%的净美元留存率表明现有客户已经在增加支出,即使在利润率承压的情况下,这也是一个令人鼓舞的早期信号。

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Figma 对比 Adobe:增长与盈利

Figma最直接的比较对象是Adobe (ADBE),这是其在设计软件领域最大、最成熟的竞争对手。Adobe第二季度收入同比增长仅为13%,不到Figma 48%增速的三分之一,但Adobe的GAAP运营利润率接近35%,而Figma过去十二个月的息税前利润率为负123.7%。这正是投资者直接权衡的取舍。

FIG收入 vs ADBE (TIKR)

Adobe也在追逐AI货币化,其AI优先的年度经常性收入同比增长了两倍,达到5亿多美元,但这仍只占Adobe约271亿美元总ARR基础的一小部分。Figma的AI积分业务在绝对规模上较小,但在其未来的增长故事中占据了更大的份额。

Figma最大的私人竞争对手Canva不公开披露财务数据,但它继续在同一设计工作流市场中积极竞争,主打价格和易用性。Figma的公开上市为投资者提供了Canva所没有的透明度,这也是FIG的利润率轨迹每个季度都受到如此多审视的部分原因。

追踪推动Figma加速收入曲线的席位增长、AI积分货币化及企业采用情况>>>

未来推动FIG 股价的因素是什么?

最直接的催化剂是AI积分货币化是否如管理层在电话会议上所暗示的那样,在第三季度继续加速。Figma曾表示其测试版产品尚未纳入业绩指引,这意味着其中任何产品转化为付费积分都将代表对当前预期的纯粹上行空间。

产品扩张也是值得关注的因素。像Figma Agent和Code Layers这样的工具旨在将AI消费的应用范围从设计工作扩展到代码生成领域,在这个市场中,Figma更多地是与开发者工具竞争,而不是与传统设计软件竞争。

利润率轨迹仍然是最大的摇摆因素。首席财务官Praveer Melwani表示,公司正在投资于基于Figma自身设计数据训练的第一方AI模型,旨在在不牺牲质量的情况下降低推理成本。如果这一努力成功,毛利率的恢复速度可能会快于市场目前的预期。

下一份财报将是检验AI积分增长能否跟上其所需基础设施支出的关键测试。

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