Figma가 단순한 디자인 캔버스를 넘어 코드와 디자인 자산이 공존하는 통합 생태계로 거대한 변화를 꾀하고 있다. 특히 주목할 만한 변화는 Claude Code를 활용해 개발자와 디자이너 사이의 간극을 좁힌 점이다. 이 기능을 활용하면 실제 서비스에 사용되는 프로덕션 코드를 Figma 디자인 파일로 직접 변환할 수 있다. 결과적으로 모든 팀원이 동일한 정보를 공유하게 되어, 코드와 디자인 사이의 오차를 완벽하게 없앤 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'을 유지할 수 있게 되었다.

코드 통합 외에도 Figma는 강력한 생성형 모델을 탑재해 창작 도구 세트를 보강했다. 구글의 Gemini 3 Pro와 Nano Banana Pro를 프로토타이핑 기능에 연동함으로써, 브랜드의 고유한 맥락을 유지하면서도 다양한 스타일을 신속하게 탐색할 수 있는 환경을 구축했다. 또한 새로운 AI 도구인 Vectorize는 디자이너들의 고질적인 고민이었던 이미지 변환 문제를 해결했다. JPEG와 같은 정적인 이미지를 품질 저하 없이 자유롭게 크기를 조절하고 수정할 수 있는 벡터 경로로 즉시 변환해 준다.

이러한 고성능 AI 기능을 매끄럽게 구현하기 위해 Figma는 기술적 최적화에도 집중하고 있다. 엔지니어링 팀은 연산 속도를 높이기 위해 WebGPU 기반의 렌더러로 전환했으며, 복잡해지는 파일 처리를 위해 Rust 프로그래밍 언어를 도입하여 메모리 효율을 극대화했다. 무엇보다 수십억 개의 임베딩 데이터를 인덱싱하는 기술을 적용했다. 이는 시각적 정보를 수학적으로 표현한 데이터로, 사용자는 이를 통해 방대한 디자인 시스템 안에서 필요한 자산을 전례 없는 속도와 정확도로 찾아낼 수 있다.

Figma가 단순한 디자인 캔버스를 넘어 코드와 디자인 자산이 공존하는 통합 생태계로 거대한 변화를 꾀하고 있다. 특히 주목할 만한 변화는 Claude Code를 활용해 개발자와 디자이너 사이의 간극을 좁힌 점이다. 이 기능을 활용하면 실제 서비스에 사용되는 프로덕션 코드를 Figma 디자인 파일로 직접 변환할 수 있다. 결과적으로 모든 팀원이 동일한 정보를 공유하게 되어, 코드와 디자인 사이의 오차를 완벽하게 없앤 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'을 유지할 수 있게 되었다.

코드 통합 외에도 Figma는 강력한 생성형 모델을 탑재해 창작 도구 세트를 보강했다. 구글의 Gemini 3 Pro와 Nano Banana Pro를 프로토타이핑 기능에 연동함으로써, 브랜드의 고유한 맥락을 유지하면서도 다양한 스타일을 신속하게 탐색할 수 있는 환경을 구축했다. 또한 새로운 AI 도구인 Vectorize는 디자이너들의 고질적인 고민이었던 이미지 변환 문제를 해결했다. JPEG와 같은 정적인 이미지를 품질 저하 없이 자유롭게 크기를 조절하고 수정할 수 있는 벡터 경로로 즉시 변환해 준다.

이러한 고성능 AI 기능을 매끄럽게 구현하기 위해 Figma는 기술적 최적화에도 집중하고 있다. 엔지니어링 팀은 연산 속도를 높이기 위해 WebGPU 기반의 렌더러로 전환했으며, 복잡해지는 파일 처리를 위해 Rust 프로그래밍 언어를 도입하여 메모리 효율을 극대화했다. 무엇보다 수십억 개의 임베딩 데이터를 인덱싱하는 기술을 적용했다. 이는 시각적 정보를 수학적으로 표현한 데이터로, 사용자는 이를 통해 방대한 디자인 시스템 안에서 필요한 자산을 전례 없는 속도와 정확도로 찾아낼 수 있다.