Google Stitch vs Figma 2026 深度比較：AI 設計工具大戰，設計師該站哪邊？

AI 設計工具的世紀之戰開打了

2026 年對設計師來說絕對是魔幻的一年。先是 Google 在 I/O 大會上丟出了一顆炸彈——Stitch，一個用自然語言就能生成完整 UI 介面的 AI 設計工具；緊接著 Figma 也不甘示弱，大幅升級了 AI 功能，推出了 Figma Make 和一整套 AI 圖片編輯工具。

身為一個每天都在用 Figma 的設計師，我第一次感受到了「工具可能被取代」的焦慮。但在實際測試了兩個工具之後，我發現事情沒那麼簡單。今天就來好好比較一下，幫你搞清楚這場 AI 設計工具大戰到底誰佔上風。

Google Stitch：什麼是 Vibe Designing？

Google Stitch 的核心概念叫做「Vibe Designing」——你只要用自然語言描述你想要的介面，AI 就會幫你生成出來。比如你可以說：「幫我設計一個暗色調的健身追蹤 App，首頁要有今日運動摘要和一週進度圖表」，Stitch 就會直接產出一個看起來相當完整的 UI 設計稿。

我測試了幾個不同類型的專案，以下是我的實際體驗：

優點方面，Stitch 生成的速度確實驚人，從文字描述到完整 UI 大約只要 15-30 秒。它對於常見的 App 模式（電商、社群、生產力工具）理解得很到位，產出的介面在佈局和元件使用上都算合理。另外一個大加分是它完全免費，這對預算有限的團隊或個人開發者來說非常有吸引力。

缺點方面，Stitch 目前最大的問題是「客製化的深度不夠」。它能很快給你一個 80 分的設計，但要把它調到 95 分就很痛苦。細節調整（比如特定的間距、字級層次、品牌色彩系統）需要反覆用文字描述來修改，效率反而不如直接手動操作。而且它生成的設計有一種「AI 味」——就是那種看起來很整齊但缺乏個性的感覺。

如果你想看更詳細的 Stitch 實測心得，可以參考Google Stitch 實測這篇文章。

Figma Make：從文字到可互動原型

Figma 的回應策略是推出 Figma Make，這是一個內建在 Figma 編輯器中的 AI 原型生成工具。跟 Stitch 不同的是，Figma Make 不只生成靜態設計稿，還能直接產出帶有互動和轉場效果的可操作原型。

Figma Make 的一大亮點是它能理解 Figma 的元件系統。如果你的團隊已經建立了 Design System，Figma Make 可以基於你現有的元件來生成新頁面，確保生成結果跟現有設計語言一致。這一點是 Stitch 目前做不到的。

另一個讓我印象深刻的功能是 Figma Make 支援「迭代式」設計。你可以先用文字產生一個粗略的版本，然後手動微調某些元素，再用 AI 重新生成其他部分。這種「人機協作」的工作流程，比 Stitch 的「全自動」模式更符合實際的設計工作情境。

更多 Figma Make 的使用技巧可以參考Figma Make AI 原型生成。

Figma 的 AI 圖片編輯武器庫

除了 Make 之外，Figma 還推出了一整套 AI 圖片編輯工具，這是很多人可能忽略的重要更新：

• Remove BG（去背）：一鍵移除圖片背景，效果跟專業去背工具不相上下
• Erase（擦除）：選擇性移除圖片中的特定元素，AI 自動填補空白區域
• Isolate（隔離）：從圖片中精確提取特定物件
• Expand（延伸）：AI 生成式擴展圖片邊界，這對需要調整圖片比例的設計師特別實用
• Vectorize（向量化）：把點陣圖轉換成可編輯的向量圖形

這些工具的意義在於：設計師不再需要在 Figma 和 Photoshop 之間來回切換。以前改個圖要開 PS、處理完再匯回 Figma，現在直接在 Figma 裡就能搞定。光是這一點就省下了可觀的工作時間。

協作能力：Figma 的護城河

這可能是目前 Figma 相對於 Stitch 最大的優勢——多人即時協作。Figma 花了將近十年打造的協作體驗，不是 Google 用一個新工具就能追上的。

設計工作在現實中很少是一個人完成的。設計師要跟 PM 討論需求、跟工程師交付規格、跟其他設計師維護 Design System。Figma 的評論系統、分享功能、Dev Mode（開發模式）、版本歷史等功能，構成了一個完整的協作生態系統。

說到 Dev Mode，Figma 最近還推出了 MCP Server 功能，讓開發者可以透過 AI 編程助手（如 Cursor、VS Code Copilot）直接讀取 Figma 設計稿中的樣式和結構資訊。這種「設計到開發」的橋接能力，是 Stitch 目前完全沒有的。

想了解更多 Figma AI 功能的整合應用，可以看看Figma AI 自動生成 UI的工作流程介紹。

定價模式：免費 vs 信用點數

定價是影響工具選擇的重要因素。目前兩者的模式差異很大：

Google Stitch：完全免費使用。Google 的策略很明顯——先用免費吸引大量用戶，建立生態系，未來再考慮變現。這對學生、自由工作者和小團隊來說非常友善。

Figma AI：採用「AI 信用點數」制度。每個 Figma 帳號每月有一定的免費 AI 使用額度，超過之後需要購買額外的信用點數。具體價格依計畫等級而異，Professional 計畫的 AI 額度比 Starter 多不少。

坦白說，Figma 的信用點數制度讓我有點不舒服。AI 功能應該是提升效率的工具，結果每用一次都要算算還剩多少額度，這種體驗不太好。但從商業角度來看，Figma 需要為 AI 運算成本找到可持續的營收模式，這點也能理解。

對 Figma 股價的影響

從投資的角度來看，Google Stitch 的出現確實對 Figma 造成了壓力。自從 Stitch 發表後，Figma（如果上市的話）的估值預期就出現了不小的波動。市場擔心的是：如果 AI 能讓任何人都能「設計」，那專業設計工具的價值會不會下降？

但我認為這個擔心是過度的。原因是：AI 生成的是設計的起點，不是終點。就像 Word 沒有取代作家、Excel 沒有取代會計師一樣，AI 設計工具也不會取代設計師。它改變的是設計師的工作方式，而不是消滅設計這個職業。

實際工作場景：什麼時候用哪個？

根據我的實際測試，以下是我的使用建議：

適合用 Google Stitch 的場景：快速驗證產品想法（MVP）、個人 Side Project、沒有設計背景的開發者做原型、客戶提案時快速出概念圖。

適合用 Figma + AI 的場景：正式的產品設計專案、需要團隊協作的設計工作、需要維護 Design System 的長期專案、需要精確設計規格交付給工程師的情境。

最理想的工作流程其實是結合兩者：用 Stitch 快速產生初步概念，然後把喜歡的方案匯入 Figma 做深度打磨和團隊協作。

我的個人看法：設計師不會被取代，但會被改變

聊了這麼多功能和比較，最後說說我的真心話。

作為一個用了 Figma 超過五年的設計師，我一開始對 AI 設計工具是排斥的。但在實際使用之後，我的態度變了。這些工具最大的價值不是取代設計師的工作，而是消除設計過程中最無聊的部分。

去背、調尺寸、排版對齊、生成基礎的線框稿——這些重複性高但又必須做的工作，現在都可以交給 AI。設計師得以把更多時間花在真正需要人類判斷的事情上：使用者研究、體驗策略、創意探索、設計系統架構。

所以我的建議是：不要抗拒，學會與 AI 共舞。未來最有競爭力的設計師，不是那些堅持全手工的人，也不是那些完全依賴 AI 的人，而是那些知道什麼時候該用 AI、什麼時候該靠自己的人。