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Figma这几天悄悄放出一个大更新，设计师和开发者之间的那堵墙，又被推倒了一块。

这次更新的核心，是把”代码层”直接搬上了Figma的协作画布。以前设计师做完稿，要交给开发者去还原——这个”交接”过程，往往是扯皮的重灾区。现在Figma说：别交了，直接在画布上写代码，大家一起看。

“多人协作画布的强大之处在于：这是一个你不需要关心代码质量的环境。如果你在快速探索方向，可以用这种空间化的方式来做。”——Figma首席产品官Yuhki Yamashita

代码层、动画、AI，一次全给了

具体来看，这次更新有三个值得说的地方。

第一是代码层。团队现在可以直接在Figma画布上克隆代码仓库，把代码里的流程提取出来变成设计层——用来做测试。Figma的意思很明确：设计师、产品经理、工程师，别分那么清楚，大家一起在画布上折腾。

第二是动画和3D变换。以前设计师要做动画，得去别的软件里做，再转成代码让应用去读。现在直接在Figma里做就行了，支持过渡动画、3D变换，还能用AI来生成这些资源。

第三是AI助手的能力升级。现在可以用文字提示词来创建”可复用的技能”，让AI代理去执行。还能接上Notion、Granola、Excel、GitHub这些工具，或者附上文件给AI更多上下文。

Figma的AI牌怎么打？

这件事背后有一个更大的趋势：设计工具不再满足于”只服务设计师”，它们在往”全栈协作平台”的方向走。

Figma去年收购了节点式工具Weavy，现在正在把两个产品打通。今年晚些时候，用户可以直接在Figma里生成Weavy的工作流。这个方向很明显：让设计师也能跑AI模型对比输出，而不只是画框框。

另外，Figma之前已经跟Claude Code和Codex做了集成。这次加代码层，等于把”设计→代码”的链路再缩短一截。对开发者来说，这可能是好事——少了一点”还原走样”的扯皮；但也可能是坏事——设计师会不会开始”写代码”，然后产出一些让工程师头大的东西？

• 代码层让设计师能直接在画布上操作代码逻辑
• 动画工具内置，不再需要第三方软件中转
• AI助手可连接Notion、GitHub等外部工具
• Weavy集成将在今年晚些时候上线

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Figma这次更新的底层逻辑很清楚：AI让”跨界”变得容易了，那不如直接把界限抹掉。以后还会有”专职设计师”和”专职开发者”这两种角色吗？这个问题，可能比这次更新本身更值得想想。

孙正义最近在软银股东大会上泼了一盆冷水。事情起因是马斯克一直在推销他的”轨道数据中心”愿景——把数据中心发射到太空，用卫星组成计算星座，从根本上解决AI算力短缺的问题。

孙正义的回应很直接：在太空建数据中心，降不了什么成本，而且耗时太久。他说：”AI竞赛接下来的几年，远比十年后可能发生的事情重要得多。”

“在AI的战斗中，接下来的几年远比十年后可能发生的事情重要。”——孙正义

不只是孙正义一个人怀疑

TechCrunch的Equity播客最近专门讨论了这个话题。几位资深记者拆解下来，发现这件事比马斯克在X上发几条推文要复杂得多。

Sean O’Kane提出了一个很犀利的观点：马斯克口中的”轨道数据中心”，本质上是在给SpaceX的发射业务拉更多订单。低轨卫星寿命就几年，要维持一个”数据中心星座”，得不停地发射替换卫星——这不就是给自己的火箭找长期饭碗吗？

Kirsten Korosec则觉得这件事”很讽刺”。软银历史上可是出了名爱下重注的——WeWork就是典型例子。现在孙正义跳出来当 skeptic，多少有点”我吃过的盐比你吃过的饭还多”的味道。

每个人都在这个过程中”自说自话”

播客里提到一个很有意思的概念，叫”talking your own book”——翻译过来大概是”只说对自己有利的话”。在AI基础设施这个话题上，几乎每个玩家都有自己的算盘。

马斯克推轨道数据中心，对SpaceX的发射业务是天大的利好。孙正义质疑轨道方案，是因为软银刚宣布要在法国投75亿欧元建地球上的数据中心——他当然希望算力缺口靠地面解决。Sam Altman也对外表示过对轨道数据中心”不看好”，他和马斯克之间的过节大家都知道。

• SpaceX推轨道数据中心 → 发射业务直接受益
• 软银质疑轨道方案 → 地面数据中心投资才是对的路
• OpenAI/Anthropic表态 → 关心的是算力成本和获取速度

说到底，这件事没有”客观中立”的观察者。每个人都带着自己的利益在发言，这是读任何AI新闻时都值得记住的一点。

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轨道数据中心到底靠不靠谱？

把技术问题先放一边，单从时间窗口来看，孙正义说得有道理。AI竞赛的窗口就是这两三年，Google、OpenAI、Anthropic都在拼命抢算力，谁能等得起十年？

但反过来说，如果轨道数据中心真的能做出来，先发优势会是压倒性的。问题是：技术问题（散热、维修、数据传输延迟）能不能解决？成本能不能降到比地面数据中心更有竞争力？目前看，答案都是”不确定”。

Conno Christou 是个对自己身体很较真的人。35岁，正在做第二家公司，睡眠用 Whoop 手环追踪，还交叉比对 Oura 戒指的数据，每年花大价钱做将近 100 项生物标志物检测。他跟着 Peter Attia、Rhonda Patrick 这些长寿研究者的方案走，补剂、昼夜节律、蛋白质摄入量，样样都要优化。

2025 年的体检报告，每一项都是绿灯。”那是我几年来最好的一次”，他说。

然后，一次健身之后，他的手臂肿了。

起初没当回事。拖了一个星期才去看医生，查出来静脉里有两个血栓，安排了手术。但术前检查把一切全改变了——医生走回房间，告诉他手术做不了。

“我们在你的胸骨后面发现了一个 11×11×8 厘米的肿块。”

活检结果证实了一个他从未想过的诊断：侵袭性非霍奇金淋巴瘤，一种罕见的恶性肿瘤，发病率大约是 42 万分之一，由随机基因突变引起，跟生活方式、饮食、压力都没有关系。

肿瘤只存在了大约三个月。再过三个星期，就会发展到第四期。

两个世界级的医生，给出了完全相反的建议

Christou 的第一个肿瘤科医生是一位知名专家，推荐的方案是两种可用化疗方案中较温和的那个。Christou 约了三天后做第一次输液。

然后，在输液前一天晚上，他去找了第二个医生要第二诊疗意见。

那个医生没有犹豫。他推荐了更激进的方案——住院连续输液，每三周一周期，持续六个月。依据是 Christou 的具体病理类型。较温和的方案对他的病例成功率大约 60%，激进方案能把这个数字推到 85% 左右。

两个世界级专家，截然相反的建议。

“作为创始人，我们握着方向盘”，Christou 这样形容很多人盲目接受医生建议的习惯——而他选择不这么做。”你会听到很多说法，但不一定非要照着第一个建议走。”

但他也没有直接照着第二个建议做。接下来两天，他一共问了 12 个医生的意见——动用职业人脉，联系美国和海外的血液肿瘤专家，能用的关系全用上了。11 比 1，投票结果支持激进方案。他选了那个方案。

这个决定在他口中不是勇敢，而是逻辑。”当赌注是生存的时候，你要收集数据。”

他把化疗当成开店在跑

六个月的疗程，Christou 用经营公司的方式对待化疗：一场由若干短跑组成的马拉松，每一个周期都是有限的，每一周都填满数据点。他 18 岁时在塞浦路斯做过 25 个月的强制兵役，那段经验也用上了。他告诉自己要当一个好士兵，相信流程，六个周期，扛过去。

整个期间他一直戴着 Whoop，发现它预测免疫力低谷日的准确度惊人，有时候症状还没出现就提前报警了。他用语音转文字记症状日记，每一次体温变化、每一个副作用、每一剂药和对应的对抗药物，全记下来。

他把注意力收缩到三个变量：睡眠、营养，以及——排在第一位的——心理状态。”它的作用比什么都大”，Christou 说，”我从来没有问过’为什么是我’——一次都没有。那个问题没有有用的答案。”

Claude 读片

他把所有东西——验血结果、扫描数据、可穿戴设备输出、日记条目——全部喂给了 Claude。

他远不是唯一一个转向聊天机器人寻求医疗指导的人。凯撒家庭基金会今年 3 月发布的民意调查显示，三分之一的美国成年人已经在用 AI 获取健康信息和建议。网上积累的故事显示，对某些病人来说，AI 正在交付现有医疗系统交付不了的东西。

专家们当然会提醒谨慎。麻省总医院布里格姆医疗系统的数据科学与 AI 临床负责人 Danielle Bitterman 近几个月告诉《纽约时报》，通用聊天机器人经常出错，针对个性化诊断”还没有经过充分评估”。Christou 不反对这个说法。

“它没有替代医生”，他说，”但它帮我问对了问题。”

对于一个像他这样罕见的病症——一个肿瘤科医生可能一年才见到一次——能够访问一个吸收了全部医学文献的模型，他说，这和谷歌搜索完全不是一回事。

这个区别在治疗结束时变得至关重要。他最后一次 PET 扫描——用来检测活跃病灶的影像学手段——结果模棱两可。他的肿瘤科医生开始讨论第二轮治疗方案，可能涉及放疗，位置靠近心脏和肺部。这是一个令人心惊的发展。

Christou 再次做了功课。他读到，对于他这种具体的淋巴瘤，治疗结束时的 PET 扫描假阳性率大约是 60%——这个统计数字至今让他感到震惊。”现在是 2026 年”，他说，”百分之六十。”

他把全部三次 PET 扫描和 MRI 影像喂给 Claude，模型标记出了一个已知但容易被忽略的现象：40 岁以下的患者在化疗后康复期间，胸腺可能会重新激活，在影像上看起来像活跃病灶。考虑到他的年龄和具体扫描特征，模型判断这种现象的概率大约是 90%。

他又找了三个医生咨询。第四个医生确认了：胸腺反弹。没有活跃病灶。不需要放疗。他干净了。

“不是十年后，是今天”

Christou 还在消化过去一年对他意味着什么——对他的健康，对他工作的方式，对他看待时间的方式。这场变故发生前，他已经在做 Keragon，一家用 AI 帮助医疗机构自动化行政操作的平台。

但作为病人走了一遍医疗系统，给了他新的视角。他看到护士和医生被跟护理毫无关系的任务埋没。他接受的化疗方案和一位 80 岁老太太一模一样，副作用通过一连串追加药物来管理，每一种都会引发自己的问题。他说，未来的人回头看这个时代的治疗方式，会感到尴尬。

他现在尽量把星期天空出来。努力活在当下——跟朋友吃午饭、在家跟狗待着、参与那些曾经觉得是工作干扰的对话。一位 VC 朋友几年前跟他说过一句话，他说治疗期间一直在脑子里回放：现在就快乐。他说这是最难做到的事情之一，但他终于开始理解它的重要性了。

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他说，如果有其他人正在经历类似的事情，愿意分享笔记、比对经验，他很乐意交流。说这话的时候，看起来是认真的。

“AI 能做到这些，不是十年后的事。是今天。”