Figma 上市的大功臣與下一步 - Evan Wallace & 設計界的 GitHub？
這是我寫過最長的一篇電子報（對不起 XD），但我保證值得。因為 Figma 掛牌上市，讓我第一次真正 Dig in 這家公司的技術奇蹟──從 Evan Wallace 如何把專業設計工具塞進瀏覽器，到 Figma 是否能成為「設計界的 GitHub」；此外，這期也會帶你看 Anthropic 超車 OpenAI、Meta 的個人超級 AI 助理願景，以及 AI 界的 Netflix Showrunner。還有，我們 8/14 也要辦第一次實體小聚，真的很想和你碰杯聊聊！
我對於本週電子報的字數感到非常的抱歉，這次是我寫過最長的一篇電子報，超過四千字了，我下次會改進，但我保證這次是值得的 XD
會那麼長全都怪 Figma 掛牌上市。坦白說，我以前對 Figma 只有「使用者」的理解，覺得它就是一個大家一起畫 wireframe、改設計稿的協作平台，很好用是沒錯，但沒有像專業的設計師一樣對它這麼有感情。但這次，我特別 Dig in 了這家公司背後的技術故事，才發現 Figma 完全是憑一己之力，把「設計這件需要極致運算、渲染的專業工作」，硬生生塞進瀏覽器這個根本不適合的環境裡，做出了一場前所未有的技術奇蹟。所以這次的內容，也許多花你一點閱讀時間，但我保證，會讓你重新認識這間公司。
然後，回到一件有點害羞的事。我們決定在 8/14 辦一場 AI郵報首次實體小聚。這是一場我們想和你「面對面碰杯」的活動，不用螢幕、不用聊天室，純粹就是找一個晚上，大家一起聊聊 AI。這天你會遇見我們內容製作、產品、行銷與社群夥伴，創辦人 Davin 也會帶來他對 2025 下半年 AI 趨勢的分享。我們還準備了一些小驚喜，也許是創投，也許是技術大神，會在現場跟大家即興對談。我們會準備紅白酒、氣泡飲與小點心，讓聊天輕鬆破冰，也想聽聽你對 AI郵報內容的需求、靈感與回饋，讓這個社群能變得更貼近大家的真實需求。
接著，就讓我們進入本週的焦點事件吧！
本周焦點事件
- Figma 上市的大功臣與下一步 - Evan Wallace & 設計界的 GitHub？
- Anthropic 超車 OpenAI，成為企業最愛用的 AI
- Mark Zuckerberg「個人超級 AI 助理」願景，Meta 要從眼鏡下手
- Stargate 登陸歐洲，OpenAI 正在為 GPT-5 打地基？
- 「AI 界的 Netflix」上線，亞馬遜押注 Showrunner
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Figma 上市的大功臣與下一步 - Evan Wallace & 設計界的 GitHub？
Figma 於 2025 年 7 月 31 日 在紐約證券交易所正式掛牌上市（代號 FIG），以每股 33 美元定價，募集約 12 億美元。首日股價從開盤 85 美元一路飆升至 124.63 美元，收盤在 115.50 美元，市值一度逼近 68 億美元，大家不要覺得這些數字看起來很無感，覺得只是一波炒作，要知道 Figma 目前不管在毛利率、淨保留率等等數字都遠優於 Adobe 和大多數 SaaS 企業。而這不僅是設計軟體史上的一場 IPO，更是 Figma 從一個「設計師專用的工具」，正式蛻變為跨部門協作平台的轉捩點：不只是 UI 設計師，PM、工程師、行銷，甚至學生簡報，都能透過 Figma 進入設計流程。這也是為什麼他們敢喊出那句話：Design is Everyone's Business。
但 Figma 能做到「讓每個人都能設計」，背後有個關鍵人物你不能不知道——Figma 共同創辦人/前 CTO Evan Wallace。
如果說 Dylan Field ( Figma 共同創辦人，CEO ) 是那個把「設計民主化」喊出口號的人，Evan Wallace 則是那個用一行行程式碼，把專業級設計軟體塞進瀏覽器，實現口號的背後功臣。這個難度，大概就像賈伯斯當年把 FaceTime 塞進 iPhone 裡，讓每個人打開就能用一樣瘋狂。
專業設計所需的渲染效能、向量圖形計算、設計工具邏輯與繪圖算法，這些都仰賴 GPU 的運算資源。但瀏覽器天生是為了「顯示畫面」而非「即時運算」而生，更別說 Figma 還要讓數十人同時在線協作，畫面更新卻得像 Google Docs 一樣順暢。
為了讓這件「不可能的任務」成真，Evan 從最底層的渲染引擎開始，親手重寫了整個瀏覽器上的繪圖流程，把每一個圖層的向量運算、像素渲染，精確到毫秒級同步，讓瀏覽器在「資源有限」的情況下也能跑出媲美桌面軟體的體驗。他甚至自己設計了一套資料同步架構，讓十幾個人在同一個設計稿上編輯時，滑鼠移動、物件變動都能即時同步。
這不是單純的效能優化，而是在「瀏覽器這個先天殘缺的舞台上」，硬生生打造了一個專業設計軟體運行的環境。有人形容 Evan 的這套程式碼，是一台「安裝在每個瀏覽器裡的高效能渲染伺服器」，不用像 Adobe 一樣安裝個 30 Gb 的檔案在電腦，還要定時清理緩存（我上個禮拜刪了剪映 90G 的資料...）。
有前 Figma 工程師說過：「Evan 早就離開公司了，但你今天打開 Figma，那些順暢得不像話的滑動縮放、那些同步到毫秒不掉格的多人協作，全都還是靠他當年寫的那套底層系統在撐著。」
觀察筆記
Evan Wallace 最讓我佩服的是，當他離開 Figma 之後，並沒有選擇去當投資人或顧問，而是又跑去寫了一個會讓所有前端工程師跪著叫爸爸的開源專案：esbuild。esbuild 是一個超高速的 JavaScript / TypeScript 打包工具，速度比傳統工具快上百倍。我發現 Evan 的執念從來不是「做一個工具」，而是讓開發者、設計師的生產力直接升一個數量級。
說回來 Figma 上市，設計業的協作方式，其實還停留在「檔案格式」這種交付層級，如：AI 檔、PSD 檔這些格式，本質上還是「你做完存檔 → 傳給下一個人」的傳遞邏輯。即便有雲端、元件庫，但跨團隊修改、版本管理依然很零碎，沒有像 GitHub 那樣「流程驅動」與「動態供應鏈整合」的協作標準。
Figma 這次 IPO 募資超過 12 億美元，這筆資金不會只用來「做出更好用的 Figma」。市場對它的期待，已經變成「能不能成為設計流程的基礎建設」——設計界的 GitHub。
這不只是做出更強的協作功能，而是要讓設計變成「可 API 化、可追蹤、能進入產品供應鏈」的一個節點。如果 Figma 能打通這最後一哩路，它就不會只是一個工具，而是設計產業的供應鏈標準。
Anthropic 超車 OpenAI，成為企業最愛用的 AI
Menlo Ventures 最新發布的 LLM 市場報告，丟出了一個所有人都該正視的訊號：企業級 AI 支出正在加速狂飆。短短半年內，企業在 LLM API 上的支出就翻倍到 84 億美元，而且市場版圖正在快速重組。其中，最大的變化來自 Anthropic 的 Cladue。
根據調查，Anthropic 目前已經以 32% 市佔率 超越 OpenAI（25%）與 Google（20%），成為新的企業 LLM 使用領導者。這對比 2023 年時 OpenAI 50% 壟斷市場的情況，無疑是一場權力位移。Anthropic 不只是「做出了一個強大的模型」，而是透過產品穩定性與企業級支援，把自己塞進了企業技術決策的核心位置。
這份報告還提到一個有趣現象：Code Generation（程式碼生成）成為 AI 的最熱點的應用。過去工程師可能只會用 Copilot 或一兩款 AI 輔助工具，但現在，開發團隊已經開始導入一整套「AI Coding Agents + IDE 生態系」，AI 不再只是幫你補一句 code，而是成為整個開發流程的核心夥伴。
更關鍵的是，這些企業一旦選定了平台，幾乎不會輕易更換。有 66% 的受訪企業表示，他們寧願在原本的生態系中升級模型，也不會跳槽到其他供應商。這意味著，AI 供應商只要在初期贏得客戶，就能用「平台黏著性」與「持續升級」築起護城河，形成一個「贏者通吃」的市場格局。
至於大家過去寄予厚望的「開源 LLM 進入企業」這件事？這份報告指出，現階段企業對於開源模型的熱情已經降溫，大家開始更重視性能與可靠性，而非單純的成本考量。
觀察筆記
這份報告表面上看起來像是一場「產品競爭」：誰的模型準確率更高、誰的回應速度更快。但從我們的視角來看，這其實是一場「誰才是頂尖掠食者？」的獵人試驗。
裡面最值得注意的是「黏著性」這件事——66% 企業不會換供應商、開源模型沒能成為選項，這意味著 LLM 市場正在朝著「贏者通吃」的方向發展。這跟 App Store 一樣，當用戶數量達到臨界點時，開發者、工具商、應用商會因為網絡效應與轉移成本，自然被困在這個平台上。
Anthropic 這次能超車 OpenAI，最大的關鍵並不是「模型好用」這麼簡單，而是誰能最快建立起「企業級的供應鏈黏著性」。這場比賽贏的不是單次產品評測，而是整個技術堆疊與企業運營的長期綁定，而 AI 平台要能勝出，不是在於你能吸引多少 C 端用戶，而是在於有多少企業，將「業務核心流程」綁在你的服務上。
Mark Zuckerberg「個人超級 AI 助理」願景，Meta 要從眼鏡下手
Meta 執行長 Mark Zuckerberg 最近發表了一封 AI 策略公開信，提出一個明確的願景：「將個人超級智能（personal superintelligence）帶給每個人」。與許多 AI 公司強調「自動化所有工作」不同，Meta 的路線是打造能夠協助個人達成目標的 AI 助手。
Zuckerberg 認為，未來的主要運算裝置將不再是手機或電腦，而是像智慧眼鏡這類可以感知周遭環境的「多模態個人設備」，讓 AI 能夠結合影像、聲音與空間資訊，提供更貼近生活的助理體驗。
不過，Meta 也開始對「開放模型」這件事變得謹慎。信中提到，隨著 AI 能力快速提升，Meta 會更小心選擇哪些模型會公開，哪些會保留內部使用，這與他們過去推廣開源 LLaMA 模型的策略有明顯轉變。近期也有傳聞指出，Meta 已暫停開發 Behemoth 這款原訂開源的高性能模型，轉而專注於封閉式的商業化產品。
這段時間，Meta 四處網羅頂級 AI 科學家的消息已經成為業界焦點，而這次公開信則是首次清楚說明，Meta 不打算打「模型規模戰」，而是把重心放在如何讓 AI 真正變成每個人生活裡的專屬助理。
觀察筆記
當大家還在討論 AGI 會不會取代人類工作時，Zuckerberg 已經給出另一條路線：AI 不是來取代人類，而是讓每個人都擁有一個「超級助理」。
這封公開信裡，他反覆強調一件事：產業裡有太多人把超級智能（Superintelligence）視為「中央集權式」的自動化機器，想像 AI 會接管大部分有價值的工作，人類則靠這些機器產生的資源過日子。但扎克伯格的看法是，真正能帶來價值的，是把超級智能分發到每個人手上，讓人們自己去選擇這些智能應該被用來做什麼。
這條路線跟 Meta 一直以來的產品邏輯非常一致：
- Facebook 幫你連接人脈網路
- Instagram 讓你成為內容創作者
- 現在，Personal Superintelligence 讓你擁有「一位能讀懂你生活脈絡的 AI 助手」
特別是當他提到「眼鏡會成為未來最重要的運算裝置」，這不只是硬體產品，而是 Meta 想拿下「用戶感知數據」這條 supply chain 的起點。因為只有手上有這些「你看到的、聽到的、正在做的」資料，Meta 的 AI 才能做出比其他平台更貼近人生活的體驗。
這種從「個人助理場景」打進市場的戰略，不是短期能看出勝負的商業競賽，但一旦建立起來，它會比雲端大模型 API 更難被取代。因為別人只擁有算力和模型，而 Meta 擁有的是「數十億用戶的生活上下文」。
Stargate 登陸歐洲，OpenAI 正在為 GPT-5 打地基？
最近大家都在猜 GPT-5 到底會不會在 8 月正式發布？但比起新功能有多強，OpenAI 反而把重心放在一件「比較沒那麼酷炫」，但更重要的事情上——建資料中心。
他們剛宣布要在挪威蓋一座超大型 AI 資料中心，會放進 10 萬顆 Nvidia GPU，預計 2026 年啟用。這地方不只用綠能發電，還會把 GPU 排放的廢熱拿來回收利用。聽起來很遠對吧？但這其實是 OpenAI 能不能做 GPT-5 的關鍵。
另外其實我也很好奇這樣一座超大型資料中心背後的耗電量。這 10 萬顆 GPU 一旦全開，每秒鐘就要燒掉超過 70 萬瓦的電力，加上冷卻、網路設備，整座資料中心的耗電功率會超過 100MW，這相當於一座中型城市的用電量。每一秒鐘，這些 GPU 都像是在燒掉一座小型發電廠，雖然跟台灣的晶圓產業來比還算是九牛一毛，因為以台積電來說年度佔電的比例約為 7-8 %，而這樣一座資料中心會佔到 0.5-1%，也算是吃電怪獸了。
所以，GPT-5 不只是一個「AI 模型升級」的問題，而是 OpenAI 能不能打造出一條夠大的供應鏈，讓這些模型不只是 demo 出來給大家看，而是真正讓全世界用得起來。沒有足夠的資料中心，沒有全球佈局的運算能力，再強的 GPT-5 也只是空談。
「AI 界的 Netflix」上線，亞馬遜押注 Showrunner
亞馬遜最近悄悄投資了一家新創 Fable，他們推出的平台 Showrunner，被稱為「AI 界的 Netflix」，正式進入 Alpha 公測。這個平台的核心玩法很簡單，但也很瘋狂：只要打字，就能生成一集屬於你的動畫影集。
Showrunner 這週公開上線，首波會有兩個原創影集 IP，使用者可以進入這些既有世界觀，自由決定劇情走向，甚至直接生成一整集屬於自己的動畫。未來，Showrunner 還會開放讓用戶「把自己上傳成角色」，官方說這是「動畫的未來」，將會是 可重混（remixable）、多人互動、個人化、遊戲化 的新型態內容。
平台目前免費試用，未來會採用「生成點數制」月費訂閱，並計劃開放創作者與用戶共創的內容進行收益分潤，真正做到「內容可以 remix，收益也能共享」。
這家公司去年曾因為推出一個「用 AI 做出專屬你的南方公園劇集」的實驗作品而爆紅，雖然當時因為 IP 授權問題沒有正式商用，但這次 Showrunner 上線，標誌著他們正式將這套「用戶生成影集」的模式商品化。
觀察筆記
遊戲產業早就走過這條路。Roblox 把「做遊戲」這件事從專業開發者手上釋放給用戶，讓人人都能參與創作、上架販售，甚至賺到分潤，這不只是遊戲工具，而是一個用戶參與的內容生態系。
現在，Showrunner 正在把這套「用戶生成內容＋分潤經濟」的模式，從遊戲搬到影視娛樂上。用戶不再只是坐著看劇，而是能自己決定劇情走向、生成一整集屬於自己的動畫影集，未來甚至能把自己上傳成主角，這讓「看影集」這件事，變成一個互動式、多人參與的體驗。
但這場革命會遇到的挑戰也更現實。影視產業的 IP 控管遠比遊戲產業嚴格，這些傳統影視公司是否願意把內容主導權讓出來，讓用戶自由 remix 自家 IP，會是這場「內容生態革命」能不能走得動的關鍵。
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—AI郵報 編輯團隊
