Figma 在 AI 上远谈不上成功，但肯定是 SaaS 转 AI 的一个典型样本。它的产品和增长策略，对其它 SaaS 公司应该有不少启发。
最近几个季度的财报也能看到，Figma 正在尝试通过 AI 改变自己的收入结构。
它不是给设计师加一个 AI 助手，而是把原来只看稿、评论、拿设计稿的人，推到创作和交付里。
PM 用 Make 做原型，工程师用 MCP 接设计上下文，业务团队基于 design system 做 dashboard / presentation，设计师则上移到系统定义和质量控制。
收入逻辑也随之变了：更多低权限用户有了升级理由。
一旦从“围观”变成“参与”，就会需要生成、编辑、分享、发布、接入开发流程，也就更容易需要 Full seat、更高 rate limit、更多 AI credits。
所以 Figma 的 AI 商业化，不只是一个 AI add-on，而是 seat expansion + usage monetization + enterprise governance。
对其他 SaaS 的启发，我觉得主要是两点。
第一，找到软件里的高价值动作。
Figma 是创作和连接开发。CRM 是 follow-up、客户状态、deal risk。客服是回复、升级、赔付。数据工具是查询、dashboard、异常解释。项目管理是拆任务、排期、识别 blocker。
AI 的机会不是加聊天框，而是让更多人能执行这些原来只有专业用户才能做的动作。
第二，把“围观结果的人”变成“参与者”。
很多 SaaS 都是少数人操作，多数人看结果。分析师写 SQL，业务方看 dashboard；销售一线更新 CRM，管理层看报表；PM 维护项目，其他人看进度。
如果 AI 能让这些围观者也开始动手，商业化空间就打开了。因为参与者比围观者更容易付费。
所以 Figma 给出的样本不是“赶紧加 AI”。而是把 AI 放在能改变收入结构的位置上。
最近几个季度的财报也能看到，Figma 正在尝试通过 AI 改变自己的收入结构。
它不是给设计师加一个 AI 助手，而是把原来只看稿、评论、拿设计稿的人，推到创作和交付里。
PM 用 Make 做原型，工程师用 MCP 接设计上下文，业务团队基于 design system 做 dashboard / presentation，设计师则上移到系统定义和质量控制。
收入逻辑也随之变了：更多低权限用户有了升级理由。
一旦从“围观”变成“参与”，就会需要生成、编辑、分享、发布、接入开发流程，也就更容易需要 Full seat、更高 rate limit、更多 AI credits。
所以 Figma 的 AI 商业化，不只是一个 AI add-on，而是 seat expansion + usage monetization + enterprise governance。
对其他 SaaS 的启发，我觉得主要是两点。
第一，找到软件里的高价值动作。
Figma 是创作和连接开发。CRM 是 follow-up、客户状态、deal risk。客服是回复、升级、赔付。数据工具是查询、dashboard、异常解释。项目管理是拆任务、排期、识别 blocker。
AI 的机会不是加聊天框，而是让更多人能执行这些原来只有专业用户才能做的动作。
第二，把“围观结果的人”变成“参与者”。
很多 SaaS 都是少数人操作，多数人看结果。分析师写 SQL，业务方看 dashboard；销售一线更新 CRM，管理层看报表；PM 维护项目，其他人看进度。
如果 AI 能让这些围观者也开始动手，商业化空间就打开了。因为参与者比围观者更容易付费。
所以 Figma 给出的样本不是“赶紧加 AI”。而是把 AI 放在能改变收入结构的位置上。
