Figma(FIG.US)毛利承壓 Arm(ARM.US)營收創新高 華爾街承認 AI 回報難測

據 Woofun AI 消息，Figma(FIG.US) AI 功能已滲透至八成大型客戶工作流程，Arm(ARM.US) 第二財季營收創下 14.4 億美元的季度紀錄，確立行業基調。儘管技術滲透率顯著提升，但 Figma 毛利率承壓與 Arm 業務轉型背後的成本結構變化，共同勾勒出當前 AI 基礎設施與應用層在商業化初期的複雜圖景。華爾街高管公開承認難以預測 AI 長期回報，投資者開始要求企業證明技術進步究竟能轉化為多少利潤，而非僅僅依賴敘事驅動估值。

Figma 公布 2026 年第三季度財報，營收達到 3.914 億美元，同比增長 43%，比此前指引上限高出 1,640 萬美元。公司將全年營收預期提高至 14.97 億至 14.99 億美元，非 GAAP 營業利潤預期提高至 1.58 億至 1.63 億美元。

然而，市場並未完全買帳，股價在盤後交易中一度下跌約 7%。公司對四季度的營收指引為 4.02 億至 4.04 億美元，意味增速將從三季度的 43% 放緩至約 33%，這才是盤後承壓的直接原因。市場審視的不只是毛利率，還有增速本身的換擋。Woofun AI 整理數據顯示，Figma 第三季度 GAAP 毛利率為 80%，非 GAAP 毛利率為 82%，後者低於上年同期的 86%。毛利率下滑主要源於 AI 使用量增長帶來的推理成本增加。公司正在增加自研模型承擔的任務比例以改善成本效率，但尚未披露具體節約金額。Figma 已經證明大型客戶願意持續使用 AI，下一步需證明的是這些使用量能夠創造多少增量利潤。

若 AI 積分收入增長快於推理成本，Figma 就可能建立新的收入來源；反之，AI 也可能成為一項持續擠壓毛利率的服務成本。

AI 產品使用數據是本次財報最值得關注的部分。截至 10 月 31 日，在年化合約價值超過 1 萬美元的付費客戶中，超過 80% 每週消耗 AI 積分，65% 每週使用 Figma Agent。Figma MCP Server 第三季度整體使用量環比增長 3 倍，其中寫回操作增長 4 倍。公司還在 10 月推出 Code Layers 公測，允許用戶直接在設計畫布中構建和編輯基於程式碼的原型。這些變化正在重新定義 Figma 的產品邊界。

傳統設計工具的核心是讓人更高效地繪製界面，而 Agent、MCP 與 Code Layers 則讓軟體可以直接參與設計、程式碼生成與修改。Figma 正試圖從設計編輯器發展為連接設計與開發的工作平台。商業模式也在發生變化。過去，Figma 主要通過席位訂閱獲得收入；現在，AI 積分增加了與實際使用量掛鉤的收費方式。10 月推出的 Code Layers 公測進一步模糊了設計與開發的界限，使得 80% 的高價值客戶不僅使用 AI 輔助設計，更開始依賴 AI 進行程式碼層面的互動。

這種從「工具」到「平台」的轉變，使 Figma 的收入結構更加複雜，也對其成本控制提出更高要求。82% 的非 GAAP 毛利率雖然仍處高位，但較 86% 的歷史高點回落，顯示出 AI 規模化應用初期的成本壓力正在顯現。

Arm 公布截至 9 月 30 日的 2027 財年第二季度業績，營收達到 14.4 億美元，同比增長 27%，為公司第二財季的歷史最高水平。授權及其他收入為 7.73 億美元，同比增長 50%；版稅收入為 6.7 億美元，同比增長 8%。其中，資料中心版稅收入同比翻倍。Arm 的業務正在發生更深層的變化。公司過去主要通過向晶片設計商授權架構獲得收入，如今開始直接提供自主設計的 Arm AGI CPU。公司表示，已獲得多家客戶延續至自然年 2027 年的採購訂單，首批商業交付計劃在 2027 財年第四季度進行。管理層預計，該產品在 2027 和 2028 兩個財年合計最多可能貢獻 20 億美元收入。這是公司預測，而非已確認的銷售收入。Arm 還披露，在主要超大規模雲服務商中，Arm 架構伺服器的份額從 2024 年的 15% 上升至 2025 年的超過 50%。

這一統計僅針對特定大型雲服務商，不能直接視為全球伺服器市場份額。這些數字反映了 AI 基礎設施需求的擴散。GPU 負責大量並行運算，但 CPU 仍承擔通用運算、任務調度與系統管理。隨著 AI Agent 需要運行程式、呼叫工具並執行複雜工作流程，CPU 的性能與能效也將影響資料中心的整體成本。對 Arm 而言，機會與風險同時擴大。銷售自主設計的 CPU 可能帶來比架構授權更大的單客戶收入，但也意味公司必須承擔晶片交付、供應鏈與產品競爭風險。Arm 正從主要出售晶片設計知識產權，轉向同時參與晶片產品市場。

香港國際金融領袖投資峰會上，高盛(GS.US) CEO David Solomon、Citadel Securities CEO 彭兆和 TPG(TPG.US) 創始合夥人 Jim Coulter 等金融界人士討論了 AI 的長期發展。有評論指出，這場峰會最值得關注的不是金融機構對 AI 的樂觀態度，而是多位高管公開承認長期預測存在巨大不確定性。Solomon 認為短期算力需求依然強勁，但長期發展路徑難以判斷。

彭兆提出了一個更直接的問題：技術發展的速度已經超過投資週期，資本市場必須在缺乏可靠長期預測的情況下做出巨額投資決策。Coulter 則提醒投資者，網路泡沫時期的經驗顯示，即使正確判斷一項技術將改變世界，也可能因押錯企業而損失資金。這揭示了 AI 投資的一項結構性矛盾。資料中心、晶片與電力基礎設施需要提前數年投入資本，但模型成本、應用方式和最終商業模式卻可能在幾個月內發生變化。基礎設施的投資週期與技術迭代週期並不匹配。

峰會 11 月 2 日的歡迎晚宴上，中國 AI 企業提供了另一種觀察角度。Moonshot 創始人楊植麟在沈南鵬主持的「科技致善」閉門對談中，回應了開源與閉源之爭，並談及模型的遞歸自我改進能力以及向物理世界泛化的路徑。與單純擴大算力投入相比，將 AI 嵌入現有產業可能提供更直接的商業價值驗證路徑——香港財政司司長陳茂波在午餐會上的說法是，中國內地的工廠、醫院與物流網絡是 AI 應用的沃土。但應用價值並不自動等於投資回報。模型提供商、雲端運算企業、晶片廠商與應用開發者都可能創造價值，最終利潤卻未必平均分配。這也是 AI 行業目前最重要的投資問題：市場已經相信 AI 會改變經濟，但尚無法確定誰能夠獲得與資本投入相匹配的收益。

美國五大科技巨頭市值單日合計增加近 8,000 億美元。民主黨贏得國會兩院後，亞馬遜(AMZN.US)、蘋果(AAPL.US)、微軟(MSFT.US)、Alphabet(GOOGL.US) 和 Meta(META.US) 股價集體上漲。投資者認為，如果資料中心新建項目受到限制，已經擁有龐大算力基礎設施的科技巨頭反而可能受益。亞馬遜上漲約 6.1%，蘋果上漲約 5.3%，與部分資料中心營運商的下跌形成對照。選舉結果明朗疊加油價大跌，道瓊斯指數 11 月 4 日上漲 1,569 點、漲幅 3.03%，標普 500 上漲約 1.6%。不過能源板塊因油價重挫反而下跌 4.77%，是當日表現最差板塊，領漲的則是非必需消費與金融。

布倫特原油下跌約 8.7%，至每桶 94.62 美元。能源價格回落緩解了市場對通脹的擔憂，但伊朗戰爭和美國政治變化仍可能影響後續走勢。美國選民開始直接否決 AI 資料中心擴張。2026 年中期選舉中，多地選民支持限制資料中心建設的候選人或政策措施。德克薩斯州民主黨州長候選人 Gina Hinojosa 意外擊敗現任州長阿博特，成為該州首位拉丁裔州長，也是 1990 年以來首位民主黨州長。她主張暫停審批新建資料中心，這場勝利因此成為 AI 基礎設施業關注的焦點。資料中心耗電、用水及推高居民電價的問題，正在從地方爭議演變成全國性政治議題。

Uber(UBER.US) 在自動駕駛領域遭遇變數，但方向並非自身收縮布局。Waymo 聯席 CEO Tekedra Mawakana 已確認，將於 2028 年 1 月結束與 Uber 在奧斯汀和亞特蘭大的獨家 Robotaxi 合作，改用自有應用接單，而原協議本應執行至 2028 年 5 月。Uber 方面表示，在自家應用內為 Robotaxi 開設專屬入口「並非 Uber 的選擇」，並強調仍與多家自動駕駛企業保持合作：公司三季度電話會稱，年底將有約 700 輛全無人駕駛車輛上線，2027 年超過 2,000 輛。真正的壓力來自供給端與出行主業。CEO Dara Khosrowshahi 稱，燃料價格高企疊加司機供給受限，拖累多個國際市場的供應增長；三季度出行預訂額 295.12 億美元、同比增長 18%，但收入 75.20 億美元、同比下降 2%，主因英國市場商業模式變更。整體來看，當季總預訂額增長 20%、非 GAAP 每股收益 0.88 美元、同比增長 35%，均高於市場預期。自動駕駛商業化的關鍵仍是營運效率，而不只是技術成熟度。

加州第 40 號提案擬對淨資產超過 10 億美元的居民一次性徵收 5% 財富稅，初步結果顯示反對票占 55.6%，提案面臨失敗。該提案此前引發矽谷企業家和投資者關注，爭議集中在財富徵稅、資本遷移與地方財政之間的取捨。