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高盛认为AI对Figma更像顺风而非逆风,但维持 Neutral 并下调目标价

机构
Goldman Sachs
日期
2026-05-18
作者
Gabriela Borges, CFA、Selina Zhang
公司
Figma Inc.
代码
US.FIGMA
行业
Americas Software / AI / AR
评级
Neutral
中性信心弱维持 Neutral 评级,因1Q26基本面表现和AI采用数据偏正面,但估值倍数下调、毛利率波动和AI原生竞争仍需观察。
作者Gabriela Borges, CFA、Selina Zhang
目标价$30.00
资产类别权益/股票
业务部门design collaboration platform、AI product features、Figma Make、MCP server、enterprise and organization customers
研究机构部门/子公司Goldman Sachs(其他)

AI 摘要卡

高盛认为AI对Figma更像顺风而非逆风,但维持 Neutral 并下调目标价

报告指出Figma 1Q26收入、利润率和现金流显著超预期,AI采用与变现早期信号积极,但毛利率短期承压、竞争与估值重估使高盛维持 Neutral,12个月目标价降至$30。

评级:Neutral;12个月目标价:$30.00;当前价:$20.24;隐含上行约48%;评级动作:维持评级、下调目标价。
公司研究业绩点评人工智能软件美国股票Neutral
  • 1Q26收入为$333mn,同比+46%,较高盛和市场预期均高约5%;经营利润、EPS和自由现金流也明显超预期。
  • AI采用没有造成明显使用降级:超过75%的Org和Enterprise用户在超额后继续消耗AI credits,超过95%仍保持平台活跃。
  • 高端客户使用Figma Make更深,约60%的$100K+ ARR客户每周使用Figma Make,高于4Q的50%。
  • 信用额度和AI credits机制推动更高层级席位升级,新Pro团队转化同比约+150%,缓解了市场对seat compression的担忧。
  • 目标价从$35下调至$30,基于10x EV/sales,低于此前13x,反映可比公司倍数刷新。

研报解读

概览

这是一篇高盛对Figma Inc.的业绩点评。报告核心判断是,尽管市场担心LLM和AI原生设计工具会削弱Figma的设计与工程用户基础,但1Q26数据和客户行为显示AI目前更像是需求顺风:收入、指引、客户增长、AI credits消费和高端用户参与度均表现较强。与此同时,高盛仍维持Neutral评级,因为毛利率受AI推理成本和再投资影响短期不稳定,且AI原生竞争、定价包装和估值倍数仍构成约束。

核心观点

高盛认为Figma 2026年基本面表现进一步转强:1Q26收入较市场预期高5%,EBIT margin较市场高约650bps,2Q收入指引较市场高6%,2026年收入指引上调4%(真实上调约3%)。AI adoption的关键不是单纯使用量,而是是否能在不损害平台活跃度的情况下变现;当前证据显示用户在超出credit limits后仍继续消费,Pro团队购买AI credit add-ons后的平均年化支出超过未购买团队的3倍。报告同时指出,AI可能扩大设计参与人群,使设计成为产品经理、营销人员和非技术角色参与创作的抽象层。

分析框架

报告结合业绩对比、管理层指引、客户分层指标、AI credits消费行为、席位升级、估值倍数和高盛因子框架进行判断。短期重点是1Q26实际值相对高盛与市场预期的偏离,中期重点是AI采用是否转化为收入、毛利率能否修复,以及Figma在多人协作架构、产品和设计上下文、AI与代码及自由形态操作统一平台方面的护城河是否可持续。

方法论与常识提炼

  • 因子分析GS Factor Profile

    从成长、财务回报、估值倍数和综合得分四个维度比较个股与市场及行业同业。

    Figma在成长因子上相对美股覆盖 universe 较强、相对软件同业中等;财务回报偏弱;估值倍数分位很高,综合得分较为温和。

  • 并购概率框架M&A Rank

    高盛用1到3对潜在被收购概率进行排序,1代表高概率,3代表低概率。

    图表显示Figma的M&A rank为3,意味着并购概率被视为低,通常不会显著进入目标价构成。

  • 财务数据库Quantum

    高盛用于财务历史、预测和比率比较的专有数据库。

    报告披露Quantum可用于单家公司深度分析,也可用于跨行业和跨市场公司比较。

  • 估值方法EV/sales multiple

    以企业价值相对销售收入倍数估算目标价。

    本次12个月目标价$30基于10x EV/sales,低于此前13x,原因是可比公司倍数刷新。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要(优势、劣势、对比与风险)。

  • Figma Inc. equity
    核心研究标的
    优势
    收入、经营利润、EPS和自由现金流均超预期;AI采用和高端客户参与度提升;企业客户净收入留存和大客户增长加速。
    劣势
    毛利率受AI推理成本和提前投入影响短期承压;财务回报因子相对软件同业偏弱;估值倍数仍高。
    对比
    相对美股覆盖 universe 成长分位较高,但相对Americas Software同业成长仅中等;估值倍数分位接近高位,综合因子得分不突出。
    风险
    AI原生竞争、定价和包装压力、产品市场匹配风险、AI投资无法带来足够收入贡献。
  • Adobe Inc. and software coverage peers
    覆盖 universe 对比对象
    优势
    作为Figma评级相对比较的同业集合,用于判断总回报潜力和估值相对位置。
    劣势
    报告未逐一比较每家同业的运营指标。
    对比
    Figma的评级相对Adobe、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Snowflake等软件覆盖 universe。
    风险
    同业估值倍数刷新会直接影响Figma目标价倍数。

关键数据

  • 当前股价$20.24报告首页披露价格。
  • 12个月目标价$30.00较此前$35下调。
  • 评级Neutral高盛维持Neutral评级。
  • 1Q26收入$333mn同比+46%,较高盛预期高5.2%,较市场预期高5.5%。
  • 1Q26经营利润率16%较市场预期高约650bps。
  • 1Q26毛利率82%低于高盛预期约334bps,低于市场预期约110bps。
  • 1Q26 EPS$0.11高于高盛预期$0.07和市场预期$0.06。
  • 1Q26自由现金流$89mn较高盛预期高$45mn,较市场预期高$66mn。
  • 2026E/2027E/2028E收入预测$1,428mn / $1,729mn / $2,039mn此前预测为$1,374mn / $1,643mn / $1,929mn。
  • 2026E收入增速35.3%之后预计2027E为21.1%、2028E为17.9%。
  • 2026E毛利率82.7%预计2027E和2028E稳定在约83.1%。
  • $100K+ ARR客户Figma Make周活使用率约60%高于4Q的50%。
  • 超额后继续消耗AI credits的Org和Enterprise用户>75%显示AI credit limits未导致明显使用中断。
  • 超额后仍保持平台活跃的用户>95%支持AI采用未显著削弱平台黏性。
  • 购买AI credit add-ons的Pro团队平均年化支出>3x相对未购买add-ons团队。
  • 新Pro团队转化约+150% yoycredit limits推动更高层级席位升级。
  • 市值$12.4bn图表关键数据面板披露。
  • 企业价值$11.9bn图表关键数据面板披露。

影响与含义

报告对Figma的投资含义偏均衡:基本面和AI变现证据改善,可能支撑收入预期上修和盘后股价反应;但估值下调、毛利率压力和竞争不确定性限制评级上调。若AI credits持续转化为付费、用户活跃度保持、动态模型路由和自有模型降低推理成本,Figma的收入增长与毛利增长差距可能收窄。反之,如果AI原生工具将用户拉向代码优先环境,或价格竞争压缩变现空间,Neutral评级背后的谨慎立场将更有依据。

风险

  • 新定价和包装可能带来压力,或价格竞争加剧。
  • 产品市场匹配可能出现偏差。
  • AI投资升级可能在收入贡献不足时压低利润率。
  • AI原生竞争者可能削弱Figma的差异化和用户工作流控制力。
  • 毛利率可能因推理成本、Weave等新增长领域再投资而继续波动。
  • 估值倍数下修可能继续压制目标价,即使收入预测上调。

后续跟踪

  • 2Q收入是否继续高于市场预期,以及2026全年收入指引是否进一步上修。
  • AI credits超额后的持续消费率和平台活跃度是否保持。
  • Figma Make在$100K+ ARR客户中的周活使用率能否继续提高。
  • 购买AI credit add-ons的团队支出倍数是否稳定高于未购买团队。
  • credit limits是否持续推动Pro和Enterprise层级升级,而非导致seat compression。
  • 动态模型路由和1P模型是否改善AI成本曲线和毛利率。
  • AI原生设计和代码生成竞争者是否把用户迁移到代码优先环境。
  • 高盛后续是否再次调整EV/sales倍数、目标价或评级。
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