估值 125 亿的 Figma IPO 招股书曝光:持有 6950 万美元比特币 ETF来源:cryptoslate
编译:区块链骑士
Figma 的首次公开募股(IPO)招股说明书显示,这家设计软件公司持有约 6950 万美元的 Bitwise BTC 交易型开放式指数基金(BITB)。
根据 7 月 1 日提交的文件,相关表格将该 ETF 列为一级流通证券,价值 6953.3 万美元。
文件还指出,公司董事会于 2024 年 3 月 3 日批准了 5500 万美元的购买计划,这意味着自购入以来,该投资头寸已增值约 27%。
另一则附注记录了董事会于 5 月 8 日通过的一项决议,即购买 3000 万美元的美元稳定币 USDC,「以便日后重新投资于 BTC」,这为公司提供了额外一笔以美元计价的资金,专门用于未来增持 BTC。
通过先积累稳定币,公司能够在不影响运营现金流的情况下,灵活把握转换时机,并在董事会批准至执行期间对冲短期价格波动风险。
此次披露表明,在 Figma 的现金管理组合中,BTC 与货币市场基金、美国国债和公司债券并列。
截至 3 月 31 日,这笔 6950 万美元的投资约占 Figma 10.7 亿美元现金、现金等价物及有价证券总额的 4%。公司未具体说明其持有的 BITB 股份数量。
Figma 提交 S-1 表格,计划在 2023 年 Adobe 200 亿美元收购要约失败后上市(现估值 125 亿美元)。
此次提交的文件证实了此前报道,即该公司于 4 月秘密提交了 IPO 申请,此时股权市场已重新对风险投资支持的软件公司开放。Figma 加入了一批将部分资金储备投资于 BTC 的运营公司行列。
招股说明书未设定 3000 万美元 USDC 资金转换为 BTC 的具体时间表,不过,这笔额外资金分配表明,公司将 BTC 视为战略储备,而非短期交易对象。
文件未就套期保值或减值政策发表评论。根据美国通用会计准则(US GAAP),被归类为证券的交易型开放式指数基金的未实现收益计入其他综合收益,在未出售相关股份的情况下,可使净利润免受按市值计价波动的影响。谷歌发布 Gemini Omni 1.1 Flash 视频模型,支持40秒场景扩展与4K升级Techub News 消息,谷歌发布原生多模态视频生成与编辑模型 Gemini Omni 1.1 Flash。该版本支持基于最长10秒上下文进行场景扩展,总扩展时长可达40秒,并能通过固定首尾帧控制摄像机运动。用户可提供视频片段作为参考以保持角色一致性,并支持以360p分辨率快速生成草稿,再升级至4K输出。
模型通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 提供,Adobe、Figma Weave、GMI Cloud 和 Runway 已作为生产用户接入。输入视频代币成本为每百万1.5美元,视频输出代币成本为每百万17.5美元,720p视频生成成本约为每秒0.1美元。所有生成视频均带有 SynthID 水印。(MarkTechPost)Anthropic 推出 Claude Design 与 Figma 形成直接竞争Techub News 消息,据 CryptoBriefing 报道,Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 于 4 月 14 日辞去 Figma 董事会职务,三天后 Anthropic 推出 AI 设计工具 Claude Design,导致 Figma 股价下跌 6% 至 7.7%。
该工具基于 Claude Opus 4.7 模型,面向产品经理和营销人员等非专业设计师,可生成交互原型和演示文稿。两家公司曾在今年 2 月合作开发 Code to Canvas 功能,此次产品发布标志着双方从合作伙伴转变为竞争对手。Figma 公布第二季度业绩报告:持有约 9080 万美元的比特币 ETFTechub News 消息,据智通财经报道,美国设计软件开发商 Figma 公布第二季度业绩报告,整体营收约为 2.496 亿美元,实现同比增长 41%,但略低于华尔街分析师们予以的 2.5 亿美元平均预期。
此外,文件显示,截至 6 月 30 日,该公司持有约 16 亿美元的现金、现金等价物和可出售证券,其中包括 9080 万美元的比特币交易型基金(即比特币 ETF)。该公司联合创始人兼 CEO Dylan Field 表示:「我们并不打算成为 Michael Saylor,这并不是一家类似于基于比特币持有的金库公司。这是一家设计公司,但我认为在资产负债表和多元化财资策略的一部分中,它有其位置。」Ark Invest 昨日增持约 693 万美元 Figma 股票Techub News 消息,Ark Invest Daily 数据显示,Cathie Wood 旗下 Ark Invest 昨日共增持 6 万股 Figma 股票,价值约 693 万美元。Figma 在纽交所上市交易,曾披露其持有近 7000 万美元比特币 ETFTechub News 消息,设计应用巨头 Figma 将 IPO 定价为每股 33 美元,估值为 193 亿美元,股票从 7 月 31 日在纽约证券交易所开始交易,股票代码为「FIG」。此次发行预计将于 2025 年 8 月 1 日完成,但须满足惯例成交条件。
Techub News 此前报道,设计应用巨头 Figma 披露其持有近 7000 万美元的比特币 ETF,并已获批可追加购买 3000 万美元的比特币。设计应用巨头 Figma 持有近 7000 万美元比特币 ETF,并获批可再购买 3000 万美元比特币Techub News 消息,据 Bitcoin Magazine 报道,设计应用巨头 Figma 披露其持有近 7000 万美元的比特币 ETF,并已获批可追加购买 3000 万美元的比特币。Figma 是一个矢量图形编辑器和原型设计工具,主要基于网页进行工作,通过 macOS 或 Windows 的桌面应用程序可激活离线编辑功能。Figma($FIG)股价在业绩公布后立即于盘后交易中上涨超过12%。超出市场预期的2026财年第一季度业绩以及上调年度业绩指引共同推高了股价。核心在于用户席位扩大与人工智能(AI)产品的初期成功同时得到了确认。 营收增长46%,全面超越市场预期 Figma公布,截至3月31日的2026财年第一季度调整后每股收益(EPS)为0.10美元。较去年同期的0.03美元有所改善。营收为3.334亿美元,同比增长46%。约合韩元4,998亿韩元。市场预期为每股收益0.06美元、营收3.16亿美元,该公司表现全面超越预期。 营收增长率已连续两个季度加速。继去年第三季度的38%、第四季度的40%之后,本季度提升至46%。不过,净亏损录得1.424亿美元,每股亏损0.27美元。上市后的首个完整季度中,计入了1.69亿美元的股票薪酬费用,影响较大。这约合韩元2,534亿韩元。 客户扩张显著……大型客户增长趋势突出 客户指标尤其强劲。年度经常性收入(ARR)超过1万美元的付费客户为15,218家,同比增长37%。ARR超过10万美元的客户为1,525家,同比增长48%。付费客户总数约为69万名,同比增长54%。 显示现有客户支出增长情况的净美元留存率为139%。这是两年多来的最高水平。这被解读为在现有客户群中,席位扩大与向上级套餐迁移同时发生。 AI功能使用增加……付费实验亦呈'积极' AI产品的普及速度也在加快。在ARR超过10万美元的付费客户中,约有60%在本季度每周都使用了基于自然语言的AI设计生成工具'Figma Make'。这一比例较上一季度的约50%有所上升。新的Pro团队转化数量同比增长超过150%。 Figma自3月18日起对所有用户席位应用了AI信用额度限制,以检验实际的付费需求。结果并不差。在之前超出额度的组织和企业用户中,超过75%在4月份继续使用了AI信用额度,其中超过95%的用户仍留在了平台上。购买了AI信用额度附加产品的Pro团队,其ARR平均比未购买的团队高出三倍以上。 加强开发者工具联动,扩展AI生态系统 Figma在本季度也扩大了开发者联动。扩大了与Claude Code、Codex、Cursor、VS Code、Warp等工具的'代码到画布'集成,使得AI生成的用户界面可以直接导入Figma工作区进行编辑。 此外,Figma设计内模型上下文协议(MCP)服务器的周活跃用户数环比增长了五倍。在ARR超过10万美元的客户中,使用MCP服务器的客户,其总用户席位数的增长速度比不使用的客户快约70%。Figma还为其AI视频工具'Figma Weave'添加了时间线编辑器。 公司首席财务官(CFO) Praveer Melwani在业绩声明中表示:"第一季度在多项业务指标上都是超越预期的'卓越'季度",并称"随着设计重要性的提升和AI产品采用的增加,整个组织层面的用户席位扩展力度强于预期"。 上调第二季度及全年展望……维持增长预期 Figma给出的第二季度营收指引为3.48亿至3.5亿美元。这高于市场预期的3.3025亿美元。约合韩元5,218亿至5,248亿韩元。 全年营收展望也较此前上调5,500万美元,至14.22亿至14.28亿美元。这大幅高于市场预期的13.76亿美元。按韩元计算,约合2兆1,322亿至2兆1,412亿韩元规模。 此次业绩的意义在于,Figma已开始被评价为超越单纯设计协作工具的AI驱动生产力平台。虽然净亏损负担依然存在,但随着客户扩张与AI付费化反馈同时得到确认,市场普遍认为公司增长的'质量'已提升至新阶段。 TP AI 注意事项 本文使用基于 TokenPost.ai 的语言模型进行总结。正文中的主要内容可能被遗漏或与事实不符。