Fleek Network 是 Fleek 团队建立的一个去中心化内容和应用程序分发网络(CDN)，专为加速所有 Web3 内容和应用程序的传输而设计。作为一个开源、无需信任、抗审查的 CDN，任何人都可以通过运行缓存节点来为网络贡献带宽。Fleek Network 的独特之处在于它的原始中立性：无论内容的底层存储协议或提供商是谁，它都可以加速其传输。Fleek Network 着重强调透明性，网络上的每次互动都是公开可访问的，所有内容都基于 IPLD 并且内是可寻址，从而创建了一个全球宽带和所服务内容的公共记录，与智能合约为金融带来的透明性相媲美。
Fleek 是一个 Web3 基础设施平台，允许开发人员托管 DApp、网站或者别的前端，并且使用 Web3 协议来满足开发者的存储和数据需求，支持 Fleek Network、IPFS、Arweave、Filecoin、POKT、ENS 等协议。
Fleek 最初与 AWS 和 Cloudflare 等 Web2 基础设施提供商合作，而 Fleek Network 是 Fleek 在 2023 年推出的去中心化 edge 网络，用于填补 Web3 基础架构堆栈中缺失的需求。
根据资料显示，目前团队共有 12 人，创始人 Harrison Hines 除了 Fleek 还是 Token Foundry 的 CEO，联合创始人兼 CTO Janison Sivarajah 曾是Token Foundry 的软件工程师，团队主要由技术人员构成。
Fleek 共进行了两轮融资：foundation
【种子轮】2018 年 10 月完成了 370 万美金的种子轮融资，投资者为 Digital Currency Group, Coinbase Ventures, Distributed Global。
【A 轮】2022 年 12 月完成了由 Polychain Capital 领投的 2,500 万美金的 A 轮融资，Digital Currency Group, Protocol Labs, Arweave, The LAO, Coinbase Ventures, North Island Ventures, Distributed Global, Argonautic Ventures 参投。
Fleek Network 的目标是提供一个高效、无需信任、去中心化的 edge 网络，支持多种 edge 服务。鉴于可以构建大量 edge 服务，Fleek Network 核心的目的是成为一个基础层，允许任何人快速开发和提供新的 edge 服务，而无需担心网络等智能路由/工作分配、负载平衡或任何其他不是其服务核心特性/功能的层。 Fleek Network 通过使网络核心具有地理感知能力并优化速度来实现这一目标。
Fleek Network 的建立要从 Web2 堆栈的演变说起，Web2 堆栈已经发生了巨大的变迁，迁移到“云”很快就会被迁移到“边缘(edge)”所取代，迁移到“边缘(edge)”具有高安全低成本的特点，并且在性能和网络延迟方面有着巨大优势，随着在线游戏的逐年指数增长以及人工智能、增强现实、虚拟现实的兴起，对低延迟优化网络基础设施的需求只会增加。和 Web2 的发展相似，Web3 的发展趋势是模块化和可组合化，许多具有专门功能的协议和中间件不断涌现，它们提供跨越整个基础设施堆栈的特定服务，使得原来的“巨石”架构被解耦，让庞大的架构被分解为更小的、可独立操作的模块。
但 Web3 的这一发展趋势仍然处于初步阶段，整个领域中仍然充斥着大量低效和重复的工作。几乎所有的 Web3 协议、中间件、服务和应用程序都必须在以下两个次优的路径之间做出选择：
在其技术栈中利用由公司控制的云基础设施（如AWS或Cloudflare）来实现“类似Web2”的性能（这是当前大多数开发者和最终用户的需求），但这通常会在其系统中产生中心化的问题，并显著削弱其去中心化、抵抗审查和无需许可的特性；
尝试将所有这些性能优化构建到其网络、经济模型、节点或技术栈中（比如专业网络和点对点通信、基于地理位置和声誉的路由、通过算法决定哪些节点应该执行哪些任务或提供哪些内容、负载均衡请求等）。但对于那些尝试自行构建这些功能的项目来说，这不仅极其复杂、耗时，而且效率低下。
为了解决 Web3 中基础设施的缺失需求，Fleek Network 应运而生。将高性能的去中心化边缘 edge 网络作为共享基础设施、编排和性能层引入到 Web3 堆栈中，对于几乎每个 Web3 项目都是有利的。它可以帮助为 web3 带来类似于 Web 的集中式性能，而无需牺牲 web3 的价值。共享 edge 基础设施还可以帮助构建 web3 基础设施或中间件的开发人员降低进入门槛并加快上市时间，其方式是将部分堆栈卸载到去中心化 edge，而不需要将该功能构建到自己的网络中。这将使开发者能够将更多的时间和资源集中在他们独特的产品、服务上，并将性能与延迟优化放置在上面的 edge 层，类似于现代网络。
Edge 网络的基础是高性能、低延迟和地理负载分布，这些是大多数去中心化系统在基础协议层难以应对的特征，而 Fleek 网络通过以下技术实现性能要求：
2.2.1 地理感知
网络虽然没有明确的地理属性，但却能通过分析节点间的延迟和跳数数据（网络中数据包从源节点传输到目的节点所经过的中间节点的数量。每经过一个中间节点，跳数就会增加一，通常用来衡量网络中的传输距离或路径长度），来类比于地理上的接近关系，这也是信誉系统的一个组成部分。
影响地理感知的三个核心要素包括：
延迟和跳数较低的节点被认为是彼此较为靠近
每个节点会定期和距离自己最近的k个对等节点分享一组自己所保存的最热门（即被请求最频繁）内容的近似信息
采用了布谷鸟滤波器这一概率型数据结构来近似集合，布谷鸟滤波器（Cuckoo Filter）是一种基于布谷鸟哈希的数据结构，用于高效地进行集合成员关系测试，即判断一个元素是否属于一个集合
这种做法使得Fleek Network的节点能够高效地在相近或最优的节点间分配工作负载，与其他系统组件实现了无缝集成。
2.2.2智能路由和工作分配
很多去中心化系统，就像是一个没有中心，大家平等地工作的团队。这类系统依赖于权益加权的工作分配，通常使用 gossip 机制来传递消息和沟通。这些网络的算法通常在不假设有关网络中其他节点的可靠性或地理位置的先验知识的情况下运行，类似于并没有事先考虑到团队成员的可靠性或者他们具体在哪里，即使有关可靠性的数据是在运行时收集的，也只是尽可能地用来帮助系统工作，而不是用来设定规则。
与大多数其他去中心化系统相比，Fleek Network 使用独特的设置：
网络的节点在每个 epoch 都保持固定，直到下一个epoch开始之前不会有新节点加入
在所有节点都可以访问的应用程序状态中存储和广播信誉统计数据，这使得节点的可靠性变得可量化且透明
所有节点的质押金额相同，工作分配严格基于地理位置和声誉（即质押金额对节点接收的工作量没有影响），摒弃了权益加权的工作分配
利用这些额外的假设可以显着优化网络的 gossip 和广播层的性能，更加高效地传递信息，并通过将工作路由到距离请求的最终用户最近的节点来减少延迟时间。本质上，Fleek Network 利用这些信息并采用确定性算法为整个网络创建高效且容错的连接图。在每个新 epoch 开始时，网络中的节点可以汇聚到相同的整体网络连接图上，迅速地找到他们在这个网络中的位置和任务。
2.2.3 无状态执行
默认情况下，Fleek Network 执行环境的状态本地绑定到运行服务的节点，使得 Fleek Network 成为创建无状态计算（每个执行的任务或操作不依赖于之前的任务或操作的状态）和执行可以使最终用户受益的服务的最佳选择。
保持执行环境全局无状态（局部有界）有助于网络保持最大性能和低延迟，但在单个节点上，可以保持一定程度的状态信息，以便执行局部的任务和操作。这样做的一个额外好处是，它让系统能够在每个 epoch 结束时，随机地重新分配任务给不同的计算机，确保没有哪一台计算机变得太重要或者控制了太多的资源，从而保持了系统的去中心化特性，并且大大降低了节点串通或者恶意攻击的可能性。这种方式不仅保持了系统的速度和安全性，还使得系统能够自动优化，确保每个阶段都能够找到最合适的计算机来执行不同的任务。
2.2.4 无虚拟机 Core
虽然开发者可以在Fleek Network的服务层创建或使用虚拟机（VM），但 Fleek Network 的核心协议本身并不依赖于虚拟机。不使用虚拟机的核心设计使得服务在使用节点资源时更加高效，并减少了对开发者的限制。举个例子，一些非 EVM 的协议为了实现与 EVM 的兼容性，会在自己的原生虚拟机上运行一个 EVM，这样就需要两个虚拟机一起工作，导致效率低下。而 Fleek Network 核心协议层不使用 VM，同时各种虚拟机可以直接构建成服务，直接利用 edge 节点的资源，不会有两层 VM 一起运行的不必要性能损失。
2.2.5 内置（外部供电）文件系统
Fleek Network 利用多个外部去中心化存储协议（如Filecoin、Arweave、IPFS等）建立了一个内置文件系统，实现了模块化，从而使网络节点保持轻量级，优化了性能和降低了延迟。这也减少了开发者在存储选择上的依赖风险。服务运行在Fleek Network上可以高效地通过SDK访问共享内容。尽管Fleek Network在网络中存储有限的状态信息，但其他所有数据存储需求都依赖于内置存储选项或服务选择的其他外部选项。
2.2.6 内容可寻址核心 / 增量内容检索和验证
Fleek Network 使用 Blake3 哈希算法高效地实现内容识别和验证，整个网络基于内容寻址方式运作。它还使用分布式哈希表（DHT）来存储从不可变数据指针或IPLD（星际链接数据）到其对应 Blake3 哈希值的映射。
Fleek Network 作为一个资源丰富的缓存层，提升了许多Web3协议和中间件服务在数据检索上的性能。它考虑了节点的地理分布和特定区域中文件/数据的流行度，通过在附近节点之间复制缓存数据，确保了高效的数据检索。
同时 Blake3 的树结构允许有效利用可验证的内容流。出于对 Fleek Network 高性能要求的考虑，协议开发了 Blake3 的作者已经实现的一个名为 Bao 的库的替代品。
增量验证指在数据或系统状态发生变化时，仅验证变化部分而非整个系统或数据集的过程。这种方法旨在提高效率，减少验证所需的时间和计算资源。Fleek Network 开发的替代品库利用具有较大块大小的预先计算的数据树，并提供实用函数来有效地修剪这些树并在流式传输内容块时创建最小的子树。这种方法可以实现显着的性能优化，使得每个节点的增量验证成本几乎微不足道。
Fleek Network 是一个 PoS 以太坊侧链，拥有自己的 edge 节点网络，利用以太坊实现 FLK 代币 (ERC-20)、质押、支付、治理和协议的其他经济方面。
节点运营商需要通过质押 FLK 代币（也可能通过 EigenLayer 质押 ETH）以在网络上执行工作，节点向网络提供资源（带宽、CPU 等），这些资源被打包成商品，并在网络层面以美元定价。开发人员、服务创建者和客户使用稳定币来支付使用网络上的资源和商品的费用。
客户端请求运行特定的服务，节点运行这些服务并执行工作来赚取费用， Fleek Network 利用 SNARK（简洁非交互式知识论证）、Narwhal 和 Bullshark 共识以及其他加密和经济激励和保证的组合来实现去信任、去中心化和长期可持续的环境。
2.3.1 简洁链状态
在协议核心的，仅有以下内容被保存在状态中，所有节点需要同步复制此数据：
代币余额（$FLK 和稳定币）
质押信息
节点信誉
有关节点在特定 epoch 内执行了多少工作的数据
为了能够高效地对交易进行排序和达成共识，Fleek Network 采用了 Narwhal 方案（Meta 和 MystenLabs 开源的解决方案），这是一个基于 DAG 的高效内存池，与 Bullshark 协作，能够实现在没有网络负担的情况下达成总体排序的共识。
在这个网络中，并不是每个节点都需要参与到排序过程中，而是采取了一种基于委员会的模式。任何具备合格质押的节点都有资格成为共识委员会的一部分。通过使用网络中存在的去中心化随机信标，在每个epoch 结束的时候，从参与节点的子集中选出新的委员会成员。这个负责监督交易排序过程的委员会将其责任传递给下一个新委员会，以此类推。这种定期的委员会更替降低了因委员会可能串通作恶而带来的风险，确保了共识机制的稳固可靠。网络的其他节点则集中于处理工作、批量确认交易，并将结果提交给委员会进行排序和共识。
2.3.3 Delivery Acknowledgement SNARKs
Narwhal/Bullshark 主要负责对一批“交付确认”进行排序。当节点在处理请求时，它会收集交付确认，这些确认在提交后，将在一个周期结束时奖励节点。
“交付确认”是用来描述客户端签署的一条消息，证明节点已经成功地将任务交付给客户端。这些确认在本地立即完成，并且客户端不能撤销。
一旦节点接收到包含其为客户端提供服务的资源信息的“交付确认”，它就可以将其添加到本地的交付确认池中，并定期将这些消息发送到共识（从而发送到每个其他节点）以索取费用。一旦确认被接收，客户端预付的稳定币余额将进行相应的调整。在一个周期内，所有客户端扣除的金额将转移到支付池中，根据节点在该周期内执行的工作公平分配。
这种定期提交“交付确认”的做法使 Fleek Network 能够利用递归 SNARK 证明来聚合这些交付确认，不再需要单独将每笔交易提交，从而减少广播批次的网络成本，并显著减少单独验证所有交付确认所需的计算能力。
2.3.4 基于绩效的声誉
Fleek Network 实施了一个基于相互评分的信誉系统，通过收集时间段内的分数并在每个周期结束时运行聚合算法来确定网络中每个节点的总体信誉分数。该网络借鉴了 EigenTrust 算法的理念，引入了传递信任的概念，即节点倾向于信任其有积极互动且分数较高的同级，并根据这些同级的信誉加权其分配的本地信任值。
为了减轻不诚实节点可能造成的影响，并防止 Sybil 攻击（即通过创建大量虚假节点来操纵评分系统），网络在分配分数时考虑了节点的信誉，并通过执行异常值删除来进一步减少虚假报告的影响。高信誉分数的获取需要较长时间，且是基于节点在过去所有时期的表现计算出的指数加权移动平均值。具体的计算方式可以参考：https://fleek.network/whitepaper.pdf （Appendix A）
此外，通过评价节点间服务交互的方式也能获取信誉数据，进一步丰富和优化网络中的任务分配及流量管理。这些信誉数据成为网络中优化任务分配和流量管理的可靠来源，为网络的高效运行提供支持。
2.3.5 网络中的角色
客户端 - 开发者 - 最终用户 - 节点运营商
客户端是从网络消费数据的用户，例如对在应用程序中使用 CDN 感兴趣的开发人员，想要加速对媒体资源访问的媒体发布者等等
开发者是通过应用程序或服务为最终用户提供业务逻辑和端到端体验的用户，例如协议开发贡献者，服务创建者等
最终用户是数据或计算输出最终交付给的人，其中包括静态资产、服务端渲染等等，服务输出是针对最终用户的，但是服务付费是由管理与最终用户交互的应用程序或服务的客户端负责
节点运营商负责在服务器中构建、配置、安装或维护节点
Fleek Network 上的服务是 edge 支持软件的模块化部分，在 edge 节点上运行（并利用 edge 节点的功能），为其最终用户提供独特的功能。这些服务可以被视为网络的用户界面。
第三方开发者能够自主地在网络上部署支持边缘计算的去中心化Web服务，这些服务会在一个隔离的沙盒环境中运行，如前文所述的VM-Less Core部分。起初，这些核心服务会静态链接到节点的二进制文件中，但未来计划支持动态加载服务，允许开发者使用任何系统级编程语言编写并在节点运行时部署服务。
从权限的角度来看，服务只能通过 SDK 访问特定资源，包括文件存储、加密原语和指标报告 API 等。服务不能访问应用程序或进程的其他部分，也不能与其他服务交互（因为服务之间是相互隔离的），并且不能直接访问边缘节点的硬件或操作系统内核。考虑到系统的开放和无需许可的特性，服务的代码将由各自的开发者在他们的代码仓库中进行管理，这一点与智能合约的管理方式类似。
Fleek Network 上可能构建多种 edge 服务。以下是可以构建的传统 Web/edge 服务的一些示例：
● Hosting ● CDN ● Edgecompute/Serverless ●SSR/ISR(IncrementalStaticRegeneration)
● ImageOptimization ● Loadbalancing ●Gridcomputing ● NamingServices ● Analytics
● Databases(Document,KV,CRDT) ● Containerorchestration ●Queues/Events ● StepFunctions
2.4.1 Web3 服务的特定用例
去中心化 CDN：虽然如今大多数项目在其堆栈前面使用 Cloudflare 来优化性能、减少延迟，但一旦 Fleek Network 启动，web3 项目就可以使用去中心化 CDN 服务作为直接替代品，在不牺牲性能或成本的情况下获得 web3 的优势。去中心化 CDN 跟踪所服务的请求并向客户端收费，并根据所服务的带宽奖励节点。信誉系统将跟踪提供良好 CDN 服务的节点，并据此确定路由
去中心化网站/应用程序托管：利用块存储和 IPFS 内容寻址来跟踪使用附加元数据部署的应用程序。它本质上是前端的存储层，类似于 S3 或 Netlify 等平台的工作方式。通过使用 CDN 和计算服务以实现服务器端渲染功能，进一步扩展托管能力。托管以及 SSR 的存储或处理可以直接向客户端收取所执行的工作费用，并将奖励分配给节点运营商
去中心化 IPFS Pinning：IPFS 是一个去中心化的文件存储和共享网络，鉴于 Fleek Network 的工作方式，所有的文件和内容都是通过内容标识符（CID）来寻址的，而且这个CID到源文件的映射关系会被永久地存储下来，这意味着，即便某个文件从IPFS网络上消失了，只要它在至少一个源上还存在，Fleek Network仍然能够检索到这个文件。此外，Fleek Network还整合了去中心化存储协议（如Filecoin和Arweave）以及CDN服务，提供了一种既高性能又便宜的IPFS固定服务，相比传统的中心化IPFS固定服务更具优势。在去中心化存储协议上存储数据通常比在云平台上更加经济，而且提供了更好的数据安全性和可用性保障。
其他的服务包括：去中心化边缘计算（基于 Web3 协议）；区块链快照即服务；zkVM、EVM 和其他 VM 作为服务；替代 Rollup Sequencer；临时Rollups；edge 边缘证明生成；验证随机性；Web3 查询/事件。
截至 2023 年 10 月 21 日，Fleek Network 共提交了 4578 次代码，由于 19 日刚开放测试网，可以期待其后续表现。
测试网一共分为「0-5」六个阶段，目前已经进入到第 1 阶段，各个阶段的任务和进度如下：
第 0 阶段（9 月 5 日）：节点推出 初始网络和节点测试（性能、硬件规格、集群、成本、指标等）
第 1 阶段 （正在进行）：SDK/服务推出 引入 SDK 并测试构建和运行利用网络上的服务，以及基于第 0 阶段的一些优化
第 2 阶段（10 月）：初始经济学推出 引入并测试更具体的经济算法版本，包括质押、定价和使用测试的其他元素/情况（无价值）代币，以及基于第一阶段的一些优化
第 3 阶段（11 月）：第 2 层合约推出 引入将在以太坊 L2 上运行的协议各方面的测试版本（质押、存款和代币合约、 L2/FN 等之间的通信）
第 4 阶段（12 月）：最终推出 根据所有阶段的所有数据/反馈和优化，引入第一代网络的最终形式，并允许测试实际的主网环境
第 5 阶段（2024 年第一季度）：主网启动
目前测试网的阶段 1， 用户可以按照指引成为节点运营商，具体流程请参考：https://blog.fleek.network/post/fleek-network-testnet-phase-1/
参与测试网的用户可以分得 1% 的 $FLK 代币，同时在测试网建立的节点声誉可以迁移到主网，同时基金会可能会在测试网期间向特定节点运营商、服务构建者或用户提供额外的 grant。
$FLK 是 Fleek Network 的使用代币，这是在以太坊上发行的 ERC-20 的代币，原生代币也是治理代币，最大供应量为 1亿，具体分配如下：
账户持有人的主要收入来自于一篮子稳定币，例如节点运营商以稳定币（美元汇率）结算工作奖励，确保稳定且可预测的收入流。请注意，该网络。
$FLK 是一种质押代币，是 Fleek Network 不可或缺的一部分。运行 Fleek Network 客户端软件的节点需要质押一定数量的 FLK，才能参与网络并有机会通过提供工作赚取费用。以下是有关 $FLK 代币预期特征的一些信息：
根据位置（延迟）和声誉（性能）在节点之间分配工作
网络上的资源由用户以美元计价的稳定币定价和支付。资源定价发生在网络层面
节点仅根据使用/消耗的资源获得与其执行的工作相关的奖励（包括 FLK 奖励）
FLK 奖励按 epoch（约 24 小时）支付。每个 epoch 的 $FLK 奖励在该时期执行工作的节点之间按比例分配，计算方式是每个节点赚取的美元收入与该时期赚取的总收入之比
$FLK 代币供应总量的 20% 用于质押/奖励，采用通货膨胀机制来为利益相关者提供额外奖励，实际奖励/通货膨胀率将根据网络使用情况和 $FLK 市场价格等其他因素通过算法控制和更新
有意思的是对于节点的 $FLK 奖励会动态调整，系统会综合考虑节点赚取的美元稳定币费用和 $FLK 奖励，这意味着如果网络使用/美元收入增加，$FLK 的奖励可能会减少，同时如果 $FLK 的时间加权平均市场价格上涨，节点预期的 $FLK 奖励绝对数量可能会减少，反之亦然。通过这个设计，节点的长期收入将会较为一致。
Filecoin：Web3 存储赛道龙头，它是一个去中心化的存储网络，将云存储转变为算法市场，矿工通过向客户提供存储来赚取 Filecoin，而客户则花费 Filecoin 来雇佣矿工来存储或分发数据。该项目由Protocol Labs团队创建，同时该团队也是IPFS（星际文件系统）的缔造者。 Filecoin 采用了基于复制证明和时空复制证明协议的强大共识机制。通过时空证明，矿工能够证明他们确切提供了多少存储空间，以及数据在这些存储空间中被保存了多长时间；而复制证明则保障了矿工向验证人证明自己确实将数据存储在特定的存储空间内。Filecoin 在虚拟机 FVM 上线后，应用场景就不再局限于数据存储和数据检索，且其叙事较为宏大，目的是重构互联网底层架构，和 Fleek Network 的业务重合度会相对较高。
Storj：一个去中心化的基于区块链的分布式云存储系统，主要功能和 Filecoin 较为类似，应用场景也比较聚焦，在技术上没有 Filecoin IPFS 这种颠覆创新，优势在和传统中心化存储方式比较时才较为明显。
Arweave： 和 Filecoin 等采用传统区块链架构来激励和记录交易信息、链下存储信息不同，Arweave 采用链上存储，每个节点只存储一部分区块，而不是同步整条链的区块交易信息，每个区块除了像传统区块链协议一样链接到之前的一个区块，还指向了一个随机的先前回忆区块 (recall chunk) , 因此构成了一个纺状的区块结构blockweave，并且每个区块大小没有限制。 Arwearve 的生态发展比较完整，基础设施、中间层和应用层都蓬勃发展，Arwearve 有自己构建的 NFT 标准，从根本上解决了 NFT 元数据链外存储的问题，拥有自己的价值支撑逻辑和应用场景。
竞争风险：和已有的存储龙头相比，较为年轻，存储赛道有一定的先发优势，获客可能是未来发展的制约瓶颈
经济模型风险：对于节点的奖励采用动态模型调整，重要参数由网络提案决定，可能会由于利益冲突导致提议不通过，损害网络整体的稳定性
Fleek Network 将在 CDN 和 egde 层的去中心化方面发挥较为重要的作用，用户能够利用 Fleek Network 的缓存和计算，用途不仅在存储和数据检索，用户还可以用 Fleek Network 来执行计算任务和操作，例如服务器渲染，数据处理等。Fleek Network 一个重大的优势就是支持 Fleek 平台上出现的许多基础设施、产品和功能，两者的结合能够大大提升开发人员的体验。有一个较为成熟的平台 Fleek 作为支持，并且拥有头部的投资机构作为背书，Fleek Network 具备一定的竞争优势。
在代币设计上，目前 Fleek Network 的经济模型还没完全确定，整体设计上团队份额占比并不多，重点还是放在代币的价值捕获和生态激励上。
基于项目的竞争力、经济模型和风险，Fleek Network 评估结果为 4 星
— 参考资料 —
项目网站:
项目 Docs:
https://docs.fleek.network/docs/
白皮书：
— 投资风险与免责声明 —
本报告仅供参考，不应作为投资建议或决策的基础。投资者不应基于此内容进行任何投资操作。Brillian Research 及报告编写者不承担由此产生的投资后果。
报告自公示之日起有效。但随时间推移，市场与经济状况可能发生波动，报告内的信息可能无法实时反应这些变动。本报告提供的图形、图表及其他视觉展示材料仅供参考。它们并不意味着 Brillian Research会指导投资决策，也不能全面展现投资决策所需考虑的各种因素。
报告中的部分观点或假设可能反映了 Brillian Research 对未来的预期或预测。但众多已知和未知的风险及不确定因素可能导致实际状况与本报告的观点或假设有所偏差。
本文的任何预期、预测或估计都基于特定的假设，并具有一定的不确定性。这些前瞻性信息可能受到不准确的假设或无法预测的风险因素的影响，并可能与实际情况存在差异。读者应注意，部分或全部前瞻性假设可能不会实现。