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The Decoder 34일 전

피그마, 외부 AI 의존 속 '인간의 직관'에 베팅하다

IMP
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핵심 요약

피그마가 Config 2026에서 코드, 애니메이션, 3D 등 종합 디자인 워크스페이스로 캔버스를 대폭 확장했습니다. 자체 AI 모델 개발 대신 외부 모델을 도입해 수익성이 악화되자, 토큰 사용을 최적화하고 팀 간 프롬프트 공유 기능을 강화하여 대응하고 있습니다. 이는 실무자들이 평범한 AI 결과물을 넘어 세밀하게 제어 가능한 디자인 산출물을 도출하게 돕는 데 중요한 의미가 있습니다.

번역된 본문

제목: 외부 기업에 속한 AI 캔버스를 활용하며, 피그마는 Config 2026에서 '인간의 판단'에 베팅하다 작성자: 조나단 켐퍼 (Jonathan Kemper) 게시일: 2026년 6월 24일

핵심 요약:

  • 피그마는 정적인 레이아웃을 넘어 코드, 애니메이션, 3D 효과를 디자인 캔버스에 포함시켜 사용자를 플랫폼 내에 계속 머물게 하고자 합니다. 이는 앤스로픽(AI 경쟁사)과 오픈AI 같은 기업들이 직접 인터페이스를 생성하는 도구를 제공함에 따른 방어 전략이기도 합니다.
  • 이번에 도입된 협업 기능을 통해 팀은 성공적인 AI 프롬프트, 워크플로우, 맞춤형 플러그인을 서로 공유하여 기존 결과물 위에서 더 쉽게 발전시킬 수 있게 되었습니다.
  • 외부 AI 모델을 사용함에 따른 높은 추론 비용이 피그마의 수익률을 압박하고 있습니다. 이에 회사는 디자인과 코드의 통합을 강화하여 토큰(Token) 소비를 줄이고 효율성을 높이는 데 집중하고 있습니다.

본문: Config 2026 행사에서 피그마는 자체 AI 모델 구축 대신 인간의 판단과 더 똑똑한 토큰 사용에 베팅했습니다. 회사의 핵심 성장 동력인 AI는 수익률을 갉아먹고 있으며, 이 모델들은 경쟁 제품을 만들고 있는 앤스로픽 같은 제공업체로부터 오고 있습니다.

샌프란시스코에서 열린 연례 콘퍼런스에서 피그마는 디자인 캔버스를 코드, 모션, 깊이, 표면 효과 및 AI 에이전트를 위한 워크스페이스로 탈바꿈시키는 대대적인 업데이트를 선보였습니다. 포춘 500대 기업의 95%가 피그마에서 제품을 디자인한다고 회사는 밝혔습니다.

AI로 인터페이스, 텍스트, 코드를 생성하는 것은 저렴해졌습니다. 하지만 이 모든 결과물이 다투는 '인간의 주의력(Attention)'은 늘어나지 않았습니다. 두각을 띄려면 인터넷의 평범한 콘텐츠로 학습된 모델이 내놓는 수준을 넘어서야 합니다. 회사는 새로운 기능을 통해 디자이너가 결과물에 대한 통제권을 포기하지 않으면서도 그 이상을 달성할 수 있는 더 많은 도구를 제공한다고 밝혔습니다.

코드, 모션, 깊이, 셰이더(Shaders)를 단일 캔버스 위에서 이 모든 변화는 코드에서 시작됩니다. 작년에 피그마는 'Figma Make'를 통해 처음으로 캔버스에 코드를 도입했습니다. 이제 'Make'는 팀의 프로덕션 코드를 가져와 터미널 없이도 브랜치, 커밋, 풀 리퀘스트(Pull Request)를 통해 변경 사항을 적용할 수 있습니다. 이 기능은 현재 베타 버전으로 롤아웃 중입니다.

새로운 '코드 레이어(Code Layers)'를 통해 디자인과 코드는 동일한 공간에 공존합니다. 사용자는 디자인에서 코드를 생성하거나, 에이전트에 프롬프트를 입력하거나, GitHub에서 리포지토리를 가져올 수 있습니다. 코드 레이어에서는 편집 가능한 디자인 레이어를 드래그하여 직접 수정한 다음 다시 코드로 변환할 수 있습니다. 피그마는 이러한 속도가 디자이너들이 기존에 디자인 레이어로 다양한 변형을 만들어내는 과정과 동일하다고 설명했습니다.

모션은 캔버스에 추가된 두 번째 요소입니다. 과거에 외부 도구가 필요했던 애니메이션, 트랜지션, 타임라인이 이제 디자인 시스템의 일부가 되었습니다. 이를 공동으로 편집하고, 에이전트를 통해 생성하고, Dev Mode와 MCP를 통해 프로덕션 환경까지 푸시할 수 있습니다.

이와 별도로 피그마는 3D 변환 기능인 깊이 레이어를 추가했습니다. 지금까지 인터페이스의 공간적 깊이는 대부분 겹겹의 그림자로 가짜로 구현했습니다. 이제 디자이너는 원근감을 직접 조형할 수 있습니다. 새로운 셰이더(Shader) 기능은 디더링, 픽셀화, 다양한 유형의 블러 등의 효과와 서리 유리나 광택 크롬 같은 표면을 구현하기 위해 WebGPU를 사용합니다. 이전에는 그래픽 프로그래밍 지식이 필요했지만, 이제는 사용자가 원하는 효과를 설명하기만 하면 에이전트가 조정 가능한 컨트롤과 함께 생성해 냅니다.

이러한 모든 기능에 담긴 철학은 동일합니다. AI는 단순히 무조건 수용하거나 다시 프롬프트를 입력해야만 하는 완성된 결과물을 뱉어내서는 안 됩니다. AI는 계속해서 조정하고 다듬을 수 있는 도구를 제공해야 하며, 그 결과물은 팀 전체가 공유할 수 있어야 합니다.

마지막으로, 피그마는 작년에 인수한 워크플로우 시스템인 'Weave'를 이른바 'AI 소재'로 통합했습니다. Weave를 사용하면 팀은 여러 모델과 이미지 소스를 하나의 일관된 디자인 방향(예: 캠페인)으로 결합할 수 있습니다. 이번 주부터 20개 이상의 Weave 도구가 캔버스에서 사용 가능합니다. 피그마는 이를 첫 번째 단계로 부르며, 올해 하반기에는 완전한 통합을 목표로 하고 있습니다. 브랜드 및 제품 팀에게 공유된 워크스페이스를 제공하는 것이 궁극적인 목표입니다.

공유되는 프롬프트, 스킬, 그리고 맞춤형 도구 발표의 후반부는 i...

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Figma bets on human judgment at Config 2026 while the AI powering its canvas belongs to someone else Jonathan Kemper View the LinkedIn Profile of Jonathan Kemper Jun 24, 2026 Figma Key Points Figma is expanding its design canvas beyond static layouts to include code, animations, and 3D effects, aiming to keep users on its platform as AI competitors like Anthropic and OpenAI increasingly offer tools that generate interfaces directly. The company is introducing collaboration features that let teams share successful AI prompts, workflows, and custom plugins, making it easier to build on each other's results. High inference costs from using external AI models are squeezing Figma's profit margins, prompting the company to focus on tighter integration of design and code to reduce token consumption and improve efficiency. Ask about this article… Search At Config 2026, Figma is betting on human judgment and smarter token usage instead of building its own models. AI, the company's key growth driver, is eating into margins and comes from providers like Anthropic that are building competing products. At its annual conference in San Francisco, Figma rolled out a wave of updates that turn the design canvas into a workspace for code, motion, depth, surface effects, and AI agents. The company says 95 percent of Fortune 500 companies build their products in Figma. Generating interfaces, text, and code with AI has gotten cheap. Human attention, the thing all that output competes for, hasn't grown. Standing out means going beyond what models trained on the internet's average content can produce. The new features give designers more tools to do that without giving up control over the result, the company says. Ad Code, motion, depth, and shaders on a single canvas It starts with code. Last year, Figma brought code onto the canvas for the first time with Figma Make. Now Make pulls in a team's production code and applies changes through branches, commits, and pull requests, all without a terminal. The feature is rolling out in beta. Ad DEC_D_Incontent-1 With the new Code Layers, design and code live side by side in the same space. Users can generate code from a design, prompt it through an agent, or import a repo from GitHub. From a code layer, they can drag out editable design layers, tweak them directly, and convert them back to code. Figma says the speed matches how designers already iterate through variations with design layers. Motion is the second element coming to the canvas. Animations, transitions, and timelines that used to require external tools are now part of the design system. They can be edited collaboratively, generated through an agent, and pushed all the way to production via Dev Mode and MCP. Ad Separately, Figma is adding a depth layer with 3D transformations. Until now, spatial depth in interfaces was mostly faked with stacked shadows. Now designers can shape perspective directly. The new shader feature uses WebGPU for effects like dithering, pixelation, and various types of blur, plus surfaces that look like frosted glass or polished chrome. This used to require graphics programming knowledge. Now users describe the effect they want, and an agent generates it along with adjustable controls. Ad DEC_D_Incontent-2 The idea across all these features is the same. AI shouldn't just spit out a finished result you either accept or re-prompt. It should give you a tool you can keep tweaking. Results can be shared across the team. Ad Finally, Figma integrates Weave, the workflow system it acquired last year, as what it calls an "AI material." Weave lets teams combine multiple models and image sources into a cohesive design direction, say, for a campaign. Starting this week, over 20 Weave tools are available on the canvas. Figma calls this a first step. Full integration is expected later this year. The goal is to give brand and product teams a shared workspace. Shared prompts, skills, and custom tools The second half of the announcement is about collaboration. AI has made solo work easier but teamwork harder. Teams get bogged down in reviews and lose track of shared progress. Figma's fix focuses on the prompts themselves. Every interaction with an agent produces a workflow and a prompting technique. Users will be able to search through the work done by teammates' agents and reuse it as a starting point. Found a good way to solve a problem? Share it with the team. Frequently used workflows can be saved as skills and deployed team-wide, like checking a design's regulatory compliance. Skills like these aren't new in agent products. They're table stakes. Agents can also pull in extra context through third-party connectors, web searches, and file attachments. Generative Plugins let users build their own reusable tools through prompts, no dev environment needed. Figma gives the example of a fintech designer who regularly needs certain diagrams and can create a custom tool for that. The company says it's been using this feature internally for several months. Rented intelligence, your own risk This year's Config comes at a tense moment. With Claude Design, Anthropic can generate a clickable, reasonably polished interface from a prompt in minutes. "Vibecoding" tools like that challenge the basic premise of Figma's business, that a digital product starts with a design file. And Claude Design comes from Anthropic, one of the model providers whose AI Figma uses in its own features. The supplier is building the competition. Code Layers, Motion, Shaders, and Weave workflows are Figma's answer. They bring AI generation onto the canvas so it happens inside Figma rather than around it. If you're going to build your interface through prompts anyway, Figma wants to make sure you don't cut it out of the process. The supplier becomes a competitor That dependency has a price. Figma's AI runs on rented models from OpenAI, Anthropic, and Google, and it hits the margin directly. Gross margin fell from about 92 to 86 percent over the course of 2025, with the decline tied to large-scale AI inference costs. Every new AI feature that drives engagement adds to the bill. One of those suppliers is also a competitor, and that now worries shareholders. Activist investor Findell Capital demanded a governance review of the board's ties to Anthropic after Claude Design launched. A few days before the release, Anthropic's head of product, Mike Krieger, had stepped down from Figma's board. In-house models? Sort of The media briefing featured CEO Dylan Field and Chief Design Officer Loredana Crisan, who moved from Meta to Figma in 2025. When THE DECODER asked whether Figma trains its own foundation models and how it views its dependence on API providers, Field dodged. The company had trained models at various points, he said, but most were small models built to improve efficiency. "W e're in a place where we're set up to benefit from all of the innovation in the market when it comes to models and to train our own," he said. Figma isn't trying to replace frontier models, just avoid getting locked into any single provider. Weave, which chains together any image models in sequence, is exactly that safeguard. Canva is taking the opposite route, training its own models to break free from API providers. To fight margin pressure, Figma banks on more efficient usage rather than model ownership. CodeConnect links the design system to the matching code, so the AI has less to regenerate. In specific, measured cases, this cuts inference costs by about 30 percent. Field also took a shot at the economics behind some of the AI hype. When someone brags about an AI-generated design, he likes to ask how long it took and how many tokens it burned. Measured against human labor time, the result is "sometimes completely irrational." The bet on human judgment The machine makes creation cheap. The judgment about it should stay human. AI is a tool and a material, Crisan said, but not the only way to bring an idea to life. F