Nous Research 做什麼?

Nous Research 站在兩項變革性技術的交匯點:人工智慧與加密貨幣。截至 2026-06-15,該組織已將自己定位為開源 AI 開發的領導力量,特別專注於模型架構、數據合成、微調以及推理能力。與許多在專有牆後運作的 AI 公司不同,Nous Research 致力於一個倫理的、去中心化的框架,優先考慮用戶對齊與透明度。他們的旗艦專案,包括 Hermes 模型和 Psyche 計劃,旨在使 AI 技術民主化,以便在加密貨幣和 Web3 生態系統中實現更廣泛的可及性。這種方法解決了市場中的一個關鍵缺口:需要為去中心化網路服務的 AI 基礎設施,同時不在倫理標準或用戶控制上妥協。

核心要點: Nous Research 將倫理 AI 原則與開源開發相結合,為加密貨幣產業創造透明、可及的解決方案。他們的工作專注於去中心化模型架構,優先考慮用戶對齊而非企業控制,解決了歷史上限制 AI 在 Web3 基礎設施中採用的可擴展性和可及性缺口。該組織對開源框架的承諾使其成為主導更廣泛科技領域的專有 AI 模型的制衡力量。

Nous Research 做什麼?

Nous Research 作為一個開源 AI 研究組織運作,專注於開發與去中心化原則對齊的模型和框架。該組織的核心使命圍繞著創建透明、可及且旨在服務用戶而非中心化企業利益的 AI 系統。這一使命直接與加密貨幣和 Web3 基礎設施交織,在這些領域中,去中心化、透明度和用戶主權是基礎價值。

核心使命與理念

Nous Research 的 AI 開發方法建立在幾個關鍵原則之上。首先,該組織保持對開源開發的承諾,將模型架構、訓練方法論和微調技術發布到公共領域。這與主要 AI 公司形成鮮明對比,後者將其模型隱藏在專有授權和 API 存取牆後。根據他們的官方文件,Nous Research 專精於模型架構創新、數據合成技術以及改善推理能力的進階微調方法。

他們工作的倫理維度不容低估。Nous Research 明確將自己定位為建構「倫理的、用戶對齊的 AI」,優先考慮透明度和可及性而非利潤最大化。這種哲學立場吸引了加密社群的關注,在該社群中,類似的價值觀驅動著協議設計和治理結構。該組織對用戶對齊的關注意味著他們的模型被設計為回應用戶意圖和偏好,而非優化參與度指標或廣告收入。

關鍵創新與專案

Nous Research 的旗艦專案展示了開源 AI 如何服務去中心化生態系統。Hermes 模型代表了他們對 AI 領域最重要的貢獻之一。Hermes 被設計為具有增強推理能力的進階語言模型,針對需要多步驟邏輯、情境理解和細緻決策的任務進行微調。該模型已與完整權重和訓練文件一起發布,允許開發者在沒有授權限制的情況下部署、修改和建構。

Psyche 計劃將這一概念進一步推進,探索去中心化 AI 基礎設施。根據 Oak Research 的分析,Psyche 旨在創建一場挑戰中心化模型範式的開源、去中心化 AI 革命。該專案探索如何透過去中心化網路訓練、部署和治理 AI 模型,可能利用區塊鏈技術進行模型版本控制、貢獻追蹤和激勵對齊。

除了這些旗艦專案,Nous Research 透過關於數據合成技術、微調方法論和模型評估框架的出版物為更廣泛的 AI 研究社群做出貢獻。他們在合成數據生成方面的工作對加密應用具有特別的相關性,在這些應用中,隱私保護的訓練數據對於建構與金融資訊互動而不損害用戶安全的 AI 系統至關重要。

Nous Research 如何賺錢?

理解 Nous Research 的收入模式需要認識到開源 AI 開發的獨特經濟學。與透過 API 存取、授權費用或廣告獲利的傳統 AI 公司不同,致力於開源原則的組織必須找到與其使命對齊的替代收入來源。

收入來源與商業模式

Nous Research 主要透過資助、合作夥伴關係和社群支持的組合運作。開源 AI 領域已經發展出幾種可持續的資金模式,允許組織在維持其對可及性的承諾的同時覆蓋營運成本。這些包括來自對倫理 AI 開發感興趣的基金會的研究資助、與尋求客製化模型開發或微調服務的組織的合作夥伴關係,以及來自受益於其開源發布的用戶的社群貢獻。

該組織也可能透過諮詢服務產生收入,幫助企業為特定用例部署和客製化開源模型。這種方法允許他們在不限制對底層技術的存取的情況下將其專業知識貨幣化。在加密背景下,這可能包括與尋求 AI 驅動風險評估的 DeFi 協議、需要內容審核的 NFT 平台或建構 AI 增強用戶體驗的 Web3 基礎設施提供商的合作夥伴關係。

另一個潛在的收入來源涉及在其開源模型之上開發高級工具或服務。雖然核心模型保持自由存取,但 Nous Research 可以提供企業級部署解決方案、微調平台或模型監控服務,產生經常性收入。這種免費增值方法在開源軟體中很常見,允許組織同時服務個人開發者和企業客戶。

市場定位與競爭策略

Nous Research 的市場定位由其在日益專有的 AI 領域中對開源原則的承諾所定義。截至 2026-06-15,AI 產業由透過 API 定價和使用限制控制存取的封閉模型提供商主導。Nous Research 透過提供與加密貨幣產業的去中心化精神對齊的替代方案來區分自己。

這種定位在加密市場中創造了機會,在該市場中,協議和平台越來越需要 AI 能力,但對依賴可能損害其去中心化目標的中心化 AI 提供商持謹慎態度。Nous Research 的開源方法允許加密專案整合 AI,而不引入可能損害其去中心化目標的中心化依賴。

誰在 Nous Research 背後?

推動 Nous Research 的團隊結合了機器學習、分散式系統和倫理 AI 開發方面的專業知識。了解組織背後人員的背景和資格可以深入了解其技術能力和哲學承諾。

關鍵人物與領導層

雖然與風險投資支持的 AI 新創公司相比,Nous Research 保持相對低調的公眾形象,但該組織由在 AI 開發和開源社群方面具有深厚經驗的研究人員和工程師領導。領導團隊包括為主要開源 AI 專案做出貢獻、發表關於模型架構和微調技術的研究,以及參與關於 AI 安全和對齊討論的個人。

該組織的領導哲學強調協作開發而非個人名人效應。這種方法與開源軟體傳統對齊,在這些傳統中,專案由其程式碼和社群貢獻而非魅力型創辦人定義。在加密和 Web3 的背景下,這種去中心化的領導模式與該領域對協議驅動而非個性驅動專案的偏好產生共鳴。

團隊專業知識與研究能力

Nous Research 的團隊匯集了幾個關鍵領域的專業知識。他們的機器學習專家專注於模型架構創新,開發改善推理能力、情境處理和微調效率的技術。這些技術能力對於創建能夠服務加密應用複雜需求的模型至關重要,從智能合約分析到市場情緒解讀。

團隊還包括數據合成和策展方面的專家,這是在不依賴專有數據集的情況下訓練高品質模型的關鍵能力。他們在合成數據生成方面的工作對加密中的隱私保護 AI 具有影響,在這些應用中,模型必須在不暴露敏感用戶或交易數據的情況下進行訓練。

除了技術技能,團隊展示了對倫理 AI 原則和開源開發實踐的強烈承諾。這種哲學對齊不僅僅是修辭性的;它塑造了他們的技術決策,從模型架構選擇到發布策略。團隊在開源社群中的經驗確保他們的專案被設計為協作,具有清晰的文件、可及的程式碼庫和社群友好的授權。

誰資助 Nous Research?

Nous Research 的資金結構反映了其在追求道德 AI 使命的同時保持獨立性的承諾。了解該組織的財務支持來源,能讓我們洞察其激勵機制、限制條件以及長期可持續性。

投資者概況與資金來源

Nous Research 的資金模式優先考慮與使命的一致性,而非最大化募資規模。與那些需要向期待快速增長和回報的投資者負責的風險投資支持的 AI 公司不同,Nous Research 似乎透過結合補助金、機構支持和社群資金來運作。這種方法使該組織能夠在沒有透過專有授權或訪問限制來變現的壓力下,維持其對開源開發的承諾。

來自專注於 AI 安全、道德技術和公共產品開發的基金會的補助金資助,可能構成其財務支持的重要部分。這些補助金通常比風險投資附帶更少的限制條件,使組織能夠追求優先考慮社會效益而非商業回報的研究議程。在加密貨幣領域,這種資金模式類似於透過以太坊基金會或協議金庫等基金會的補助金來支持協議開發的公共產品資助機制。

該組織也可能獲得來自加密原生資金來源的支持,包括協議金庫、對 AI 基礎設施感興趣的 DAO,以及認識到開源 AI 對去中心化網路戰略價值的 Web3 專注風險基金。這些資金來源與 Nous Research 的使命一致,因為它們共享對去中心化、透明度和用戶主權的承諾。

資金模式與使命一致性

Nous Research 的資金結構直接支持其道德 AI 使命。透過避免要求專有控制和激進變現的傳統風險投資,該組織保持了將其工作作為開源發布的自由。這種資金模式在 AI 領域尤其重要,因為與資金充足的專有模型競爭的壓力可能會推動組織走向封閉的開發實踐。

資金來源與使命之間的一致性創造了一個良性循環。支持開源 AI 開發的資助者更有可能提供耐心資本,允許長期研究項目而非要求快速的商業成功。這種耐心資本方法對於基礎 AI 研究至關重要,因為突破往往需要持續的努力而沒有立即的變現。

對於加密產業而言,這種資金模式展示了 AI 開發的另一條路徑。加密協議可以支持服務整個生態系統的開源 AI 研究,而不是依賴由激勵機制與去中心化原則不一致的風險投資資助的中心化 AI 提供商。這種方法將 AI 基礎設施從潛在的中心化點轉變為共享的公共產品。

Nous Research 的道德 AI 與競爭對手相比如何?

Nous Research 對道德、用戶對齊 AI 的承諾使其有別於傳統 AI 公司和一些加密原生 AI 項目。分析這種差異化揭示了該組織對 AI 與加密貨幣交叉領域的獨特貢獻。

道德標準與開發原則

Nous Research 的道德框架圍繞三個核心原則:透明度、可及性和用戶對齊。透明度意味著模型架構、訓練方法和微調技術都公開記錄並向公眾發布。這與將模型視為商業機密的專有 AI 公司形成鮮明對比,後者僅透過限制模型功能可見性的受控 API 提供訪問。

可及性不僅僅是發布程式碼。Nous Research 設計其模型使開發者無需大量計算資源或專業基礎設施即可部署。這種 AI 能力的民主化對於加密項目特別相關,這些項目與傳統科技公司相比通常預算有限。透過創建可在消費級硬體或適度雲端基礎設施上運行的模型,Nous Research 降低了 AI 增強加密應用的進入門檻。

用戶對齊可能代表最具哲學意義的原則。Nous Research 專注於創建回應用戶意圖和偏好的 AI 系統,而非針對參與度指標、廣告收入或企業目標優化模型。在加密背景下,這意味著尊重用戶隱私、提供透明推理並可審計偏見或操縱的模型。這種與用戶利益而非平台利益的對齊,呼應了加密產業對用戶主權和自我託管的強調。

競爭對手比較與市場差異化

將 Nous Research 與競爭對手進行比較需要檢視傳統 AI 公司和加密原生 AI 項目。OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 等傳統 AI 領導者主要透過 API 訪問的封閉模型運作。雖然這些組織產生尖端能力,但其專有方法創造了與加密去中心化原則衝突的依賴性。

Nous Research 在這個格局中的定位,是由其對開源開發的堅定承諾與對道德原則的專注所定義。與主要託管他人開發模型的 Hugging Face 不同,Nous Research 積極開發新穎的架構和訓練技術。與專注於去中心化推理網路的 Bittensor 不同,Nous Research 強調模型品質和推理能力。

該組織最直接的競爭可能來自其他開源 AI 研究團體,但 Nous Research 透過明確專注於加密和 Web3 應用來區分自己。透過設計考慮去中心化網路的模型,他們解決了通用開源模型可能無法優化的使用案例,例如智能合約分析、鏈上數據解讀和隱私保護推理。

這對加密交易者和建設者意味著什麼?

Nous Research 的工作對尋求 alpha 的加密交易者和開發 Web3 基礎設施的建設者都有直接影響。理解這些影響有助於將該組織在更廣泛加密生態系統中的角色情境化。

對於交易者而言,開源 AI 模型的可用性創造了開發專有交易策略的機會,而無需依賴中心化 AI 提供商。交易者可以在加密特定數據(如鏈上指標、社交情緒或市場微觀結構模式)上微調 Nous Research 的模型,以生成指導其決策的信號。這些模型的開源性質意味著交易者可以檢查和驗證推理過程,減少與專有 AI 系統相關的「黑箱」風險。

在本地或私有基礎設施上運行模型的能力也解決了機構交易者的一個關鍵擔憂:數據安全。透過在自己的基礎設施上部署開源模型,交易公司可以分析敏感市場數據而不將其暴露給第三方 AI 提供商。這種能力對於高頻交易策略或大倉位管理特別有價值,在這些情況下,資訊洩漏可能會顯著影響績效。

對於建設者而言,Nous Research 的模型為 AI 增強的加密應用提供了基礎,而不引入中心化依賴。DeFi 協議可以整合開源 AI 進行風險評估、欺詐檢測或用戶體驗增強,而不損害其去中心化。NFT 平台可以使用這些模型進行內容審核或尊重用戶隱私的推薦系統。Web3 社交網路可以部署 AI 進行內容發現,而不依賴由中心化實體控制的演算法。

Nous Research 工作的開源性質也實現了可組合性,這是加密基礎設施的核心原則。建設者可以組合多個模型,針對特定使用案例進行微調,並將它們整合到更大的系統中,而沒有授權限制或 API 速率限制。這種可組合性透過允許建設者專注於應用層問題而非從頭重建 AI 基礎設施來加速創新。

風險、限制與未解問題

儘管其方法前景看好,Nous Research 面臨幾個值得仔細考慮的挑戰和限制。理解這些限制有助於對開源 AI 在加密背景下能實現什麼設定現實期望。

技術與資源限制

開源 AI 開發在專有公司不面臨的資源限制下運作。訓練最先進的模型需要大量計算資源,單次訓練運行通常需要數百萬美元。雖然 Nous Research 已展示生產高品質模型的能力,但他們可能難以匹配擁有大規模計算集群的資金充足競爭對手所訓練模型的規模和能力。

這種資源差距在可及性和性能之間創造了張力。針對在適度硬體上部署而優化的模型可能會犧牲一些能力,相較於需要企業基礎設施的更大模型。對於需要尖端推理或複雜多步驟邏輯的加密應用,這些限制可能會限制開源模型能實現的目標。

AI 開發的步伐也帶來挑戰。該領域發展迅速,新架構、訓練技術和能力定期出現。開源組織必須在跟上這些發展的需求與對徹底文檔、社群參與和道德審查的承諾之間取得平衡。這可能在專有模型發布和開源替代方案之間造成滯後。

採用與整合挑戰

雖然 Nous Research 的模型可自由使用,但採用需要並非所有加密項目都具備的技術專業知識。部署、微調和維護 AI 模型需要機器學習知識,這在專注於智能合約開發或代幣經濟設計的加密原生團隊中可能稀缺。這種技能差距可能會限制開源 AI 的實際影響,儘管其理論上的可及性。

與現有加密基礎設施的整合也帶來挑戰。許多區塊鏈網路和 DeFi 協議在設計時並未考慮 AI 整合,為尋求納入 AI 能力的建設者創造了技術障礙。關於鏈上 AI 推理、透過智能合約的模型版本控制以及模型改進的激勵對齊等問題仍部分未解決。

加密產業對去中心化的關注也引發了關於模型治理的問題。在去中心化背景下,應如何做出關於模型更新、微調方向或功能優先順序的決策?雖然 Nous Research 發布開源模型,但社群驅動模型演進的治理機制仍在發展中。

競爭與市場風險

Nous Research 在一個競爭激烈的環境中運作,資金充足的專有 AI 公司持續推動模型能力的邊界。如果開源和專有模型之間的性能差距顯著擴大,加密項目可能面臨在去中心化原則上妥協以獲得優越 AI 能力的壓力。這可能會削弱開源 AI 在加密領域的價值主張。

該組織也面臨被資金更充足的開源計劃超越的風險。大型科技公司已開始將一些模型作為開源發布,通常背後的資源比獨立研究組織能集結的更多。如果這些企業支持的開源努力占主導地位,Nous Research 的獨立性和道德專注可能不足以維持相關性。

市場採用風險特別嚴重。即使 Nous Research 生產技術上優越的模型,他們也必須說服加密項目整合它們而非替代方案。這不僅需要技術卓越,還需要生態系統開發、文檔、社群建設和戰略合作夥伴關係。與風險投資支持的 AI 新創公司相比,該組織相對較低的知名度可能會限制其推動廣泛採用的能力。

Nous Research 接下來值得關注的發展

幾項發展將決定 Nous Research 的軌跡及其對加密產業的影響。監控這些信號可以洞察該組織是否能實現其雄心勃勃的願景。

模型性能與能力演進

最基本的觀察指標是 Nous Research 的模型在推理能力、上下文處理和任務特定性能方面是否持續改進。截至 2026-06-15,AI 領域正在快速發展,新架構和訓練技術定期出現。Nous Research 必須證明其開源方法在模型品質方面能跟上專有競爭對手的步伐。

需要監控的具體能力包括多步驟推理,這對於智能合約分析或交易策略開發等複雜加密應用至關重要。上下文視窗大小的改進,允許模型處理更長的文件或對話歷史,將擴大其在加密研究和分析中的效用。增強的微調效率,使開發者能夠用更少的數據和計算將模型適應特定使用案例,將降低採用門檻。

該組織在 Hermes 模型上的工作將特別重要。Hermes 的更新,包括具有改進能力或擴展上下文視窗的新版本,標誌著持續的研究進展。社群對 Hermes 在加密應用中的採用將驗證該模型超越理論基準的實際效用。

生態系統採用與整合

除了模型性能,關鍵問題是加密項目是否實際將 Nous Research 的模型整合到生產系統中。早期採用者將提供案例研究,展示開源 AI 在加密領域的實際好處和挑戰。成功的整合可能創造網路效應,每個新使用案例都使模型對後續採用者更有價值。

需要關注的具體採用模式包括使用 Nous Research 模型進行風險評估的 DeFi 協議、部署它們進行內容審核的 NFT 平台、整合它們用於推薦系統的 Web3 社交網路,以及針對市場分析微調它們的加密研究公司。使用案例的多樣性將表明模型是否真正通用或更適合特定應用。

與主要加密項目或基礎設施提供商的合作夥伴關係公告將標誌著日益增長的合法性和採用。與區塊鏈基金會、DeFi 協議或 Web3 開發工具的合作可以透過提供參考實作和最佳實踐來加速整合。

資金與可持續性發展

Nous Research 的長期影響取決於其獲得與使命一致的可持續資金的能力。主要補助金、機構合作夥伴關係或社群資金機制的公告將表明該組織是否能在不損害其開源承諾的情況下維持其研究步伐。

專門支持開源 AI 的加密原生資金機制的出現將特別重要。如果協議金庫、DAO 或加密專注基金會建立專門的 AI 公共產品計劃,Nous Research 可以從更穩定和使命一致的資金中受益。這將反映圍繞區塊鏈協議開發而發展的公共產品資助基礎設施。

該組織收入模式的變化,例如推出高級服務或企業產品,應評估其對核心開源使命的影響。維持可及性的可持續變現將加強該組織,而限制訪問或引入中心化依賴的妥協將削弱其價值主張。

競爭格局變化

更廣泛的 AI 和加密格局將顯著影響 Nous Research 的軌跡。如果主要 AI 公司發布更有能力的開源模型,競爭壓力可能迫使 Nous Research 更清楚地區分自己或面臨變得多餘的風險。相反,如果專有 AI 公司收緊訪問限制或提高定價,對開源替代方案的需求可能激增。

去中心化 AI 基礎設施的發展,例如鏈上推理、分散式訓練網路或 AI 特定區塊鏈協議的改進,可能為 Nous Research 的模型創造新機會。與這些新興平台的整合可能擴大該組織的影響範圍和影響力。

圍繞 AI 的監管發展,特別是在加密背景下,也很重要。如果監管機構對 AI 透明度、可審計性或用戶控制施加要求,Nous Research 的道德方法可能成為競爭優勢。或者,有利於既有 AI 公司或創造合規負擔的法規可能對較小的開源組織不利。

關鍵要點

Nous Research 代表了建立與加密去中心化原則一致的 AI 基礎設施的關鍵實驗。他們對開源開發、道德 AI 和用戶對齊的承諾,解決了加密產業價值觀與大多數 AI 提供商中心化性質之間的根本張力。該組織的旗艦項目,包括 Hermes 和 Psyche,證明了高品質 AI 模型可以在沒有專有限制的情況下開發和發布。

對於加密交易者和建設者而言,Nous Research 的工作創造了整合 AI 能力而不引入中心化依賴的機會。交易者可以針對專有策略微調模型,同時維持數據安全。建設者可以用 AI 增強協議和應用,而不損害去中心化。這些模型的開源性質實現了應用層的可組合性和創新。

然而,重大挑戰仍然存在。資源限制可能限制 Nous Research 匹配資金充足的專有競爭對手的規模和能力的能力。採用需要在加密原生團隊中可能稀缺的技術專業知識。如果資金更充足的替代方案出現或與專有模型的性能差距擴大,市場和競爭風險可能會削弱該組織的影響。

未來幾個月將揭示 Nous Research 是否能維持其研究步伐、推動有意義的生態系統採用,並獲得支持其使命的資金。成功將為加密領域的 AI 開發建立一個優先考慮透明度、可及性和用戶對齊的模式。失敗將表明 AI 開發的資源需求和競爭壓力與純粹的開源方法不相容,可能迫使加密項目在去中心化上妥協以獲得尖端 AI 能力。

常見問題

Nous Research 在哪些產業運作?

Nous Research 主要在人工智慧與加密貨幣的交叉領域運作,特別專注於為去中心化應用開發開源 AI 模型。他們的工作服務於 Web3 基礎設施提供商、DeFi 協議、NFT 平台、加密交易公司,以及尋求與去中心化原則一致的 AI 能力的區塊鏈開發者。在加密領域之外,他們的模型在任何需要透明、可及 AI 系統的領域都有潛在應用,儘管他們的明確重點似乎是服務去中心化網路和加密原生應用的需求。

指導 Nous Research 的道德原則是什麼?

Nous Research 的道德框架圍繞三個核心原則:透明度、可及性和用戶對齊。透明度意味著公開發布模型架構、訓練方法和微調技術,而非在專有牆後運作。可及性涉及設計無需大量計算資源即可部署的模型,為預算有限的開發者民主化 AI 能力。用戶對齊意味著優化模型以回應用戶意圖和偏好,而非企業目標、參與度指標或廣告收入。這些原則使 Nous Research 有別於專有 AI 公司,並與加密對用戶主權和去中心化的強調一致。

Nous Research 的解決方案可擴展性如何?

Nous Research 的解決方案透過專注於可在適度基礎設施上運行同時保持強大性能的高效模型架構來展示可擴展性。他們在微調技術上的工作使開發者能夠將模型適應特定使用案例,而無需大量數據集或計算資源。然而,可擴展性挑戰仍然存在,特別是關於訓練最先進模型的資源需求以及部署和整合所需的技術專業知識。該組織的影響透過生態系統採用而擴展,每次成功的整合都創造參考實作和最佳實踐,降低後續採用者的門檻。

Nous Research 是否與其他組織合作?

雖然截至 2026-06-15,可用公開資訊中的具體合作夥伴關係細節有限,但 Nous Research 的開源方法本質上促進了與 AI 和加密領域其他組織的合作。他們的工作透過模型發布、研究出版物和技術文檔為更廣泛的開源 AI 社群做出貢獻。潛在的合作可能包括區塊鏈基金會、DeFi 協議、Web3 開發工具和其他開源 AI 研究組織。該組織的道德專注和對去中心化的承諾使他們成為尋求無中心化依賴的 AI 能力的加密項目的天然合作夥伴,儘管具體的合作夥伴關係公告應透過官方管道驗證。

風險聲明:加密貨幣價格波動劇烈。本文僅供教育目的,不構成財務、投資、法律或稅務建議。在做出任何決定之前,請務必自行研究並考慮您的財務狀況和風險承受能力。關於 Nous Research、其項目和能力的資訊反映了截至 2026-06-15 的可用來源,可能隨著組織的發展而變化。讀者在根據本分析做出決定之前,應透過官方管道驗證當前的項目狀態、資金、合作夥伴關係和技術能力。對 Nous Research 方法和競爭地位的評估基於可用資訊,不應被視為投資建議或對未來績效或採用的保證。