雲端設計平台 Figma 宣布與 OpenAI 建立合作關係，將 AI 編碼工具 Codex 整合至其設計生態系統，讓用戶可在編碼環境中直接建立和修改設計，並透過 MCP（Model Context Protocol）伺服器在兩個平台之間無縫切換。這次合作距離 Figma 與 Anthropic 就 Claude Code 達成類似整合僅隔 1 星期，反映設計工具行業正加速擁抱 AI 編碼技術，亦揭示 OpenAI 與 Anthropic 在企業級開發工具市場的激烈角力。
Figma 的雙線 AI 策略：同時牽手兩大 AI 巨頭
Figma 在短短 1 星期內分別與 OpenAI 和 Anthropic 締結合作，展現一套「不把雞蛋放在同一個籃子」的 AI 整合策略。2 月 17 日 Figma 先與 Anthropic 聯手推出名為「Code to Canvas」功能，讓用戶將 Claude Code 產生的介面程式碼轉換為可編輯的 Figma 設計檔案。到了 2 月 26 日 Figma 再公布與 OpenAI 的 Codex 整合計劃。
Figma 設計總監 Loredan Crisan 表示透過這次整合，團隊可以結合程式碼的實用性和 Figma 無限畫布帶來的創意與協作能力，加深最佳構想而非停留在第 1 個想法。Codex 產品負責人 Alexander Embiricos 則指出這次整合令 Codex 對更廣泛的使用者和企業發揮更大作用。因為它不會預設用戶屬於「設計師」還是「工程師」，工程師可在不離開工作流程情況下進行視覺化迭代，設計師亦可在不需要成為全職程式開發員前提下更貼近真實產品實作。
這個策略的核心邏輯在於 Figma 認為 AI 編碼工具不會取代設計，反而會令設計變得更加重要。程式碼擅長收斂和執行，而設計畫布擅長發散、探索和決策。將兩者連接起來，產品團隊就能同時享有速度與質素。
MCP 協議：打通設計與編碼的技術橋樑
支撐 Figma 與 OpenAI Codex 整合的關鍵技術是 MCP（Model Context Protocol）。Anthropic 於 2024 年 11 月發布 MCP 作為開放標準，期望能讓 AI 助手連接至資料來源、商業工具和開發環境。2025 年 12 月 Anthropic 將 MCP 捐贈給 Linux Foundation 轄下的 Agentic AI Foundation（AAIF），OpenAI 亦是共同創辦成員之一。
在實際操作層面開發者可將 Codex 工具（無論透過 VS Code、命令列還是獨立應用程式運行）連接至 Figma 的 MCP 伺服器。連接完成後開發者只需複製 Figma 檔案中特定框架的連結，貼入編碼環境並輸入提示指令，AI 便能讀取設計檔案中的組件名稱、品牌色值、字體大小和間距等資訊，繼而產生相應的程式碼。過去用戶已可將 Figma 設計檔案、Figma Make 或 FigJam 的資料匯入 Codex 進行程式碼實作，而新整合令這過程變得更加流暢和雙向。
MCP 的價值在於解決 AI 工具生態系統中長期存在的「N 乘 M」整合難題。在 MCP 出現之前每一個 AI 工具要連接每一個資料來源都需要建立獨立的自訂連接器，開發和維護成本極高。MCP 提供標準化的雙向通訊協議，令 AI 代理可在統一框架下存取外部系統的資料和觸發操作。目前社群已建立超過 1,000 個 MCP 伺服器，覆蓋 Google Drive、Slack、資料庫等常見企業系統。
Codex 的崛起：從命令列工具到百萬下載應用程式
要理解 Figma 與 OpenAI 合作的商業意義，有必要回顧 Codex 近期的發展軌跡。OpenAI 於 2025 年 4 月首次推出 Codex CLI 命令列編碼助手，隨後在同年 5 月發布雲端版本 Codex 直接與 Anthropic 的 Claude Code 競爭。其後 OpenAI 將 Codex 整合至 ChatGPT，並於 2026 年 2 月 2 日推出專屬的 macOS 桌面應用程式。
Codex macOS 應用程式在發布首星期錄得超過 1,000,000 次下載，用戶增長速度達到每星期 60%。OpenAI 行政總裁 Sam Altman 在社交平台 X 上確認這一里程碑。根據 OpenAI 在公布 Figma 合作時同步發表的數據，自 2026 年初至今 Codex 的使用量已增長超過 400%，每星期有超過 1,000,000 人使用 Codex。自 Codex 應用程式 2 月推出以來超過 500,000 人透過 ChatGPT Free 和 Go 方案使用 Codex。Cisco、NVIDIA、Ramp 和 Datadog 等大型企業，以及 Harvey 和 Sierra 等初創公司均已採用 Codex。
OpenAI 在推出 macOS 應用程式後數天內又發布 2 個新的 Codex 模型。GPT-5.3-Codex 於 2 月 5 日發布，GPT-5.3-Codex-Spark 則於 2 月 12 日推出。後者運行在 Cerebras 晶片上，速度可達每秒超過 1,000 個 token。Codex 應用程式的設計理念是成為 AI 代理的「指揮中心」，讓開發者同時管理多個 AI 代理、平行處理不同項目的任務，以及與代理在長時間運行的任務中協作。
值得留意的是 OpenAI 為了推動普及，限時向 ChatGPT Free 和 Go 用戶開放 Codex，並為所有付費用戶暫時加倍速率限制。不過 Sam Altman 已暗示免費用戶的使用額度日後可能會收緊。ChatGPT Plus（每月 20 美元，約港幣 HK$156）、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 訂閱用戶可長期使用 Codex，並可按需購買額外額度。
企業應用前景：設計與開發融合帶來的商業價值
對於企業產品開發效率方面，設計師和開發者之間的交接流程歷來是產品團隊的一大痛點。傳統模式下開發者需要手動將設計稿轉換為程式碼，過程中充滿反覆溝通和手動翻譯的成本。Codex 整合令開發者可直接從 Figma 設計檔案中擷取上下文資訊，AI 會讀取組件結構、色值和排版規格，自動產生與設計一致的程式碼。這大幅壓縮從設計到實作的週期，令產品團隊能夠更快地測試和驗證多個設計方案。
在團隊協作模式上，AI 編碼工具正在模糊設計師與工程師之間的界限。工程師可在不離開程式碼環境的前提下進行視覺化修改，設計師亦可更直接地參與產品實作的決策。Figma 的「Code to Canvas」功能讓團隊將 AI 產生的介面帶回設計畫布上進行協作審視、並排比較和迭代，令跨職能協作更加緊密。
能夠利用 AI 工具加速原型製作和介面開發，意味著企業可用更少的人力和時間完成同等規模的項目。根據業界報告採用 MCP 協議的企業平均可將 AI 代理的部署時間縮短 40% 至 60%。對於中小企而言這種效率提升尤其具有吸引力，因為它降低高品質數碼產品開發的門檻。
企業在採納 AI 工具時最關心的問題包括資料安全、私隱合規（如 GDPR、SOC 2）和資料保留政策。Figma 選擇與 Anthropic 和 OpenAI 這兩家主流 AI 公司合作，而非自行開發 AI 模型，部分原因正是借助這些公司在企業級安全方面的能力和信譽。Codex 應用程式採用原生的開源沙盒機制，預設限制 AI 代理只能在指定的工作資料夾內編輯檔案，需要提升權限時則要求用戶明確授權。
SaaS 行業的 AI 焦慮與 Figma 的逆勢增長
Figma 與 AI 公司的合作背景，是整個 SaaS（軟件即服務）行業正面臨一場被華爾街交易員稱為「SAASpocalypse」的拋售潮。投資者擔心生成式 AI 會顛覆傳統 SaaS 商業模式，因為如果 AI 可設計介面和編寫程式碼，企業對人力的需求便會減少，軟件訂閱收入亦會隨之下降。iShares 軟件 ETF 已跌入熊市區域，Salesforce、ServiceNow、Intuit 等知名 SaaS 公司的股價均錄得雙位數跌幅。
Figma 同樣未能倖免，公司於 2025 年 7 月 31 日在紐約證券交易所上市，招股價定於每股 33 美元，首日收市報 115.50 美元，較招股價飆升 250%。股價其後在 8 月一度攀升至 52 星期高位 142.92 美元，但隨即捲入 SaaS 行業拋售潮，急劇下挫至約 23 至 24 美元水平，較高位回落約 85%。
然而 Figma 的實際業務表現卻與股價走勢形成鮮明對比。公司 2025 年第 4 季度收入達到 3.038 億美元（約港幣 23.7 億元），按年增長 40%，較第 3 季度的 38% 增速有所加快並超出分析師預期。淨收入保留率達到 136%，為 10 個季度以來最高。2025 年全年收入約為 11 億美元（約港幣 85.8 億元），首次突破 10 億美元大關。管理層預計 2026 財年收入介乎 13.66 億至 13.74 億美元（約港幣 106.5 億至 107.2 億元），意味著持續約 30% 的增長率。
Figma 將於 2026 年 3 月起對 AI 額度實施限制，並推出按用量計費方案。這標誌著公司從純粹的按席位訂閱模式轉向混合收費模式，加入消費型收入元素。隨著 AI 使用量擴大，這種架構為每用戶平均收入提供顯著的上行空間。
AI 原生工作流程將重塑產品開發
AI 編碼工具正從「自動補全」層級進化為能夠獨立執行複雜任務的自主代理。Codex 應用程式可同時運行多個代理，在不同項目之間平行處理任務，甚至可設定自動化排程在後台執行重複性工作。OpenAI 曾展示 Codex 僅憑 1 個初始提示便能獨立消耗超過 7,000,000 個 token 來建立一款完整的 3D 賽車遊戲，過程中同時扮演設計師、開發者和測試員的角色。
設計工具平台的角色亦在轉變，Figma 不再局限於設計編輯器的角色，而是逐步演化為產品開發的中央作業系統。透過與多家 AI 公司合作並擁抱 MCP 開放標準，Figma 選擇一條互通性優先的路線，而非建立封閉的圍牆花園。這種生態系統導向的策略與一些初創公司推出的「一站式 AI 設計工具」形成對比。
市場研究機構 Gartner 預測到 2026 年底 40% 的企業應用程式將包含特定任務的 AI 代理，這比例在目前不足 5%。在 AI 輔助軟件開發領域 AI 目前已產生全球 41% 的程式碼。Cursor 在 2025 年 6 月已達到 5 億美元（約港幣 39 億元）的年度經常性收入，從 1,000,000 美元（約港幣 780 萬元）增長至 5 億美元僅用 12 個月。Anthropic 的 Claude Code 據報在推出 6 個月內年化收入已達 10 億美元（約港幣 78 億元）。
對於正在規劃 AI 採納策略的企業決策者而言，這場設計與編碼融合的趨勢帶來幾個啟示：AI 工具的價值不在於取代設計或開發中的某一環節，而在於壓縮整個產品迭代週期；選擇支援開放標準（如 MCP）的工具能夠避免供應商鎖定風險；混合型收費模式將成為 SaaS 行業的新常態，企業需要重新評估軟件採購的成本結構。
設計與編碼之間的壁壘正在被 AI 工具逐步消解，Figma 的策略印證，在 AI 時代平台價值不再取決於單一功能的深度，而在於能否成為跨職能團隊協作的核心節點。
來源：TechCrunch