Dylan Field：规模化 Figma 与设计的未来

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摘要

本文整理自 Figma 联合创始人兼 CEO Dylan Field 在 Y Combinator 的深度对话。Dylan 回顾了 Figma 从布朗大学宿舍到拥有 1700 名员工、八款产品的设计平台巨头的完整历程。他讲述了与联合创始人 Evan Wallace 在 WebGL 技术上的早期探索，经历了从无人机、迷因生成器到最终聚焦浏览器端设计工具的曲折之路。Dylan 坦承 Figma 花了太长时间才正式上线，并强调尽早发布、尽早收费的重要性——这一教训源于微软主动要求付费的关键转折点。对话深入探讨了设计的时代意义：在 AI 降低开发门槛的当下，设计、工艺与独特视角正成为产品的核心差异化因素。Dylan 详细介绍了 Figma 在 Config 大会上发布的 Draw、Buzz、Sites、Make 等新产品，以及将设计行为从 Figma Design 中剥离为独立产品的战略逻辑。他还分享了对 AI 时代用户界面范式（"我们正处于 AI 的 MS-DOS 时代"）、设计师角色的演变、AI 伦理挑战、人机交互前景等前沿话题的独到见解，并鼓励更多设计师走向创业之路。

从布朗大学到 Figma 的诞生

Dylan Field 和联合创始人 Evan Wallace 最初相识于布朗大学（Brown University），Evan 是 Dylan 的助教（TA）。两人最初探讨的问题是"为什么是现在？"——什么技术正在改变世界？他们给出了两个答案：无人机/四旋翼飞行器（Quadcopter）和 WebGL。大约一个月后，Evan 表示对无人机不感兴趣，于是两人决定押注 WebGL。WebGL 是一种在浏览器中调用 GPU 的技术，其继任者是 WebGPU。

确定 WebGL 方向后，他们很快将探索范围缩小为两个方向：游戏或工具。两人选择了工具，随后进入了一段漫长而曲折的深度探索期。从 2011 年 12 月开始讨论，到 2012 年 8 月才真正正式启动，直到 2013 年 6 至 7 月才全力投入构建今天意义上的 Figma，而即使那时，产品形态仍在不断收敛和细化。

Thiel Fellowship 与创业初衷

Dylan 最初就抱着创建可规模化的创业公司（Startup）这一目标出发。他的最差预期是能和 Evan——他心目中最聪明的人——共事几年，学到很多东西后再回学校继续学业。而最好的预期则是建立一家出色的公司。Thiel Fellowship（蒂尔奖学金）提供的两年 10 万美元资助起到了关键作用：不仅提供了资金保障，更重要的是给予了时间。Dylan 强调，如果他们在六个月时就做出判断而停止，Figma 就不会存在。因此，创始人必须想方设法为自己争取时间。

迷因生成器与探索期的低谷

在探索过程中，Dylan 曾一度确信"迷因（Meme）会爆发"，并说服 Evan 构建了一个迷因生成器。虽然这个产品在技术上确实出色，Dylan 的预测也事后被证明是正确的——自 2012 年以来迷因确实呈指数级增长——但仅一周后两人就都想放弃了。Dylan 开始质疑自己为何从布朗大学辍学来做这件事。这大概是早期的一个低谷。

在反复追问"我们在做什么？大目标是什么？"的阶段，Dylan 认为联合创始人之间的互补至关重要：一方的低谷可以被另一方的高峰所抵消，彼此支撑前行。

第一批用户的获取

Figma 的首批用户主要通过两种方式获得：冷邮件（Cold Email）和人脉网络。Dylan 曾在 Flipboard、LinkedIn 和 O'Reilly Media 实习，从中积累了可联系的人脉。同时，他也在网上寻找自己崇拜的设计师，主动发邮件邀请对方喝咖啡。令他惊喜的是，很多人确实会回复冷邮件。更重要的是，设计师群体善于提供精准反馈——他们不只是说"产品不行"，而是会具体指出问题所在、改进方向以及什么条件下他们才会使用。Dylan 持续跟进这些反馈，产品不断改善，用户逐渐开始转化。

获得风险投资后，Dylan 开启了一场"巡回推广"。整个夏天，他每周与五到七家公司会面，有时一天安排好几场，进行产品演示并询问对方是否愿意使用。转化率极低——整个夏天只有 Notion 和后来更名为 Coda 的 Krypton 两家公司真正开始使用 Figma。有趣的是，这两家都是与 Figma 理念相似的云端文档工具。但上线后，越来越多用户开始认同 Figma 的理念，用户增长虽然缓慢但持续上升。核心始终是获取反馈、理解问题、持续改进。

尽早发布、尽早收费

Dylan 坦率承认，Figma 花了太长时间才正式发布。他强烈建议创业者尽可能快地发布产品并开始收费，以验证商业模式是否成立——除非你在做某种天才级的消费品（Consumer Product），那需要另当别论。

对 Figma 而言，用户反馈始终是"还没准备好"，这导致团队不敢过早发布。但回顾过去，Dylan 认为他们当时有充足资本，应该更快扩招团队以加速推出。如今在 Figma 内部，当团队提交庞大的路线图（Roadmap）时，Dylan 的第一个问题永远是"如何精简？如何让范围更小、更早地在用户中测试？"他推动团队采用一到三个月的迭代周期，对九个月甚至一两年的计划则持强烈反对态度。

Dylan 认为，限制（Constraints）实际上能催生创造力和有趣的问题解决方式。创业的核心循环是：识别自己做得最多的事 → 找人帮忙或用 AI 替代 → 寻找资源支持 → 不断重复。

产品市场拉力与微软的转折点

Dylon 坦言，他相信 Figma "可能真的能成"的时间点远晚于用户的判断。用户很早就告诉他"这太棒了"，甚至附上 12 页的功能需求文档。但 Dylan 真正的顿悟时刻来自微软：微软告诉 Figma 团队，产品在内部"像野火一样蔓延"，他们正在讨论是应该封禁还是继续使用——而核心问题是 Figma 没有收费，所以他们问"你们是不是应该收钱？"

这个时刻 Dylan 意识到"也许有什么东西正在起作用，我们大概应该收费了"——而这已经是创业五年之后。他强调，产品市场拉力（Product Market Pull）比产品市场契合（Product Market Fit）更重要。当用户高度参与、对产品痴迷、能看到你描绘的愿景时，这就是应该全力加码的信号。许多人将用户的大量功能需求误读为"还不够好"，但正确的思维方式是"他们竟然在乎到愿意给出如此详细的反馈，这太了不起了"。

面对拒绝与反馈的心态

Dylan 将自己积极寻求反馈的心态归因于童年的经历——他曾是一名儿童演员，主要出演广告和一些电视节目。在试镜过程中，他不断被拒绝，对此早已习以为常，甚至享受这个过程。因此他建议：主动寻求拒绝，因为拒绝中蕴含有价值的数据。

设计的黄金时代

对话转向了设计领域的近期动态：Airbnb 和 Netflix 的大规模重新设计、Apple 的液态玻璃 UI（Liquid Glass UI，颇具争议）、Figma 在 Config 大会上的重磅发布，以及 OpenAI 以超过 60 亿美元收购 Jony Ive 的公司。Dylan 认为，设计的重要性在过去十年中呈指数级增长。设计已从"最后给猪涂口红的装饰环节"转变为"贯穿全程深度思考如何运作"的核心思维方式。

在 AI 时代，如果开发变得越来越容易、创建软件越来越快速，那么差异化因素是什么？答案是设计、工艺（Craft）、对细节的关注和独特观点。Airbnb 明确表示其差异化就是设计；而关于 OpenAI 收购 Jony Ive 公司的 60 亿美元交易，Dylan 建议不要轻易否定自己不理解的事物——Sam Altman 在很多事情上都被证明是对的，如果只是简单地嗤之以鼻，可能恰恰错失了学习的机会。

Config 大会新产品与产品战略

Dylan 介绍了 Figma 的核心产品战略模式：观察 Figma Design 中的用户行为 → 将该行为剥离为独立产品 → 让 Figma Design 专注于产品设计工具本身。

设计与开发的边界消融

Dylan 认为，产品、设计、开发甚至研究之间的界限正在变得越来越模糊。这一趋势在 AI 出现之前就已经开始，但 AI 加速了这一进程。AI 有一种赋能通才行为（Generalist Behavior）的特质。不过他也指出，当前的 AI 模型在开发的早期阶段（零到一）表现更好，而在成熟代码库上的表现相对较弱。但这一切可能在一周之内就会改变。

AI 时代的用户界面范式

Dylan 提出了一个引人深思的判断："我们正处于 AI 的 MS-DOS 时代。" 十年后回看，人们会惊讶于我们居然只有聊天框（Chatbox）这种交互方式。

核心难题在于：如何向用户展示这些模型的所有能力？Midjourney 最初在 Discord 中的成功部分归功于用户能快速看到他人的创作，这是一种展示可能性的方式。Meta 的新 AI 应用的社交分享功能也有类似效果——尽管隐私争议被广泛报道，但另一面是用户能了解 AI 能做什么。

未来，AI 将更加情境化（Contextual），融入各种应用中。同时，交互界面（Surface）将大幅扩展——不仅仅是手机、笔记本电脑和平板，还包括眼镜和生活中各种新型显示设备。界面将成倍增加，AI 将作为上下文层贯穿其中，这对设计如何保持一致性和可导航性提出了巨大挑战。

设计在研究中的角色

Dylan 认为，许多研究者受学术训练影响，倾向于以抽象方式思考问题。但在应用研究（如 AI）中，像设计师一样思考或与设计师合作至关重要。Figma 发现，将设计师嵌入研究团队（因为他们正在构建面向设计师的 AI 工具）起到了关键作用——研究者需要理解设计师思维方式的直觉，没有紧密协作就难以奏效。

Dylan 进一步指出，设计师的思维方式——为受众构建、理解受众问题——对研究语境非常有价值。定性研究（Qualitative Research）需要与深度 AI 研究相配合，越是能通过定性方法揭示人们真正想做的事和思维方式，研究推进就越快。

在模型评估（Eval）方面，Dylan 提出了一个重要观点：评估不应仅由工程师和研究员负责，设计师和产品人员也应该参与，因为他们与终端用户的接触和理解更为深入。

设计师的未来角色

Dylan 对设计师角色的演变充满期待。他认为设计师在未来将拥有远超今天的杠杆效应（Leverage），设计的价值只会持续上升。设计师创始人（Designer Founder）的数量将大幅增长——Brian Chesky（Airbnb）、Jori Lallas（Linear）等成功案例已经证明了这一点。担任大规模业务负责人和总经理（GM）的设计师也会增多。

Dylan 用了一个精妙的类比：就像今天每个公司都有最优秀的作家或编辑，但人人都拥有文字处理器并能写作一样，未来设计师可能是最擅长问题解决和方案构思的专家，但公司中大多数人都会参与设计过程。这将需要大量的策展（Curation）和领导力，设计师必须挺身而出。

给 AI 时代年轻人的建议

Dylan 认为，历史上用于培养批判性思维和广泛学习以建立心智连接的方法仍然重要。他建议尽可能深入地探索自己好奇的领域，亲身体验世界，保持与人的真实关系。

他特别表达了一个担忧：当下年轻人社交和约会减少的趋势，在未来可能因 AI 伴侣而加剧。他直言，AI 男友和女友如果被允许大规模发展并成为主要关系模式，将是对社会的自我伤害（Societal Self-own），是"对社会的积极毒害"。这需要全社会层面的广泛讨论。

Figma 最有趣的时期

当被问及 Figma 历史上最有趣的时期时，Dylan 的回答是"现在"。Figma 拥有众多可以做的事情、最优秀的人才团队、源源不断的创意和用户需求。最大的挑战不是缺少想法，而是确保做正确的事——这是一个令人兴奋的位置。

问答环节精选

关于 Cursor 与竞争：Dylan 不认为 Cursor 是竞争对手。Figma 刚刚发布了 MCP 服务器（MCP Server），正是为了让设计能更快地进入 Cursor、Windsurf 等 AI 代码编辑器。他认为 AI 生成的一次性结果不太可能成为赢家，差异化在于设计，因此要思考得比首次生成更远。在开源方面，Figma 刚刚宣布收购 Payload CMS——一个开源项目，展示了 Figma 对开源的更多承诺。

关于设计原则：Dylan 重复最多的一条原则是——"保持简单事物的简单性，让复杂事物成为可能"（Keep the simple things simple and make the complex things possible）。如果为了追求功能全面而牺牲了产品的可接近性和直觉性，那就是本末倒置。

关于如何联系仰慕的创始人寻求天使投资：发送一封附带 Loom 视频的邮件。异步沟通更便于对方安排时间。如果有共同联系人会更有帮助，但冷邮件同样有效。

关于如何发现用户新用途：综合多种信号——客服请求、定性访谈、观察用户工作方式、数据分析、社交媒体反馈等。消化所有信号后建立直觉和可测试的假设，这是艺术与科学的结合。

关于初期是否聚焦特定行业：Figma 最初非常聚焦于数字产品设计领域——更准确地说，是在乎设计的人群中。Dylan 一开始声称要做所有事情，但团队的反推动让 Figma 从更窄的切入点开始，逐步扩展。

关于 AI 伦理挑战：从推理的能源消耗到模型可能复制他人作品，伦理挑战众多。目前 Figma 的 AI 工作主要依赖第三方模型，控制力有限。随着更多自主研发，这些问题将变得更加紧迫。

关于 AI 与人类意识：Dylan 预测，将意识投射到 AI 上的人数将会增加。这涉及唯物主义（意识源于物质）与宗教世界观（灵魂存在）的根本对立，将引领我们进入难以应对的领域。对于人机交互（HCI）领域而言，这是一个被严重低估的探索方向。