نقطة التحول الحالية في الذكاء الاصطناعي لا تعرف بالمكاسب التدريجية في حجم النموذج أو الإنتاجية الحاسوبية، بل بقيد هيكلي أعمق وهو استنفاد البيانات الموثوقة وعالية الجودة والمتوافقة مع الحقوق. هذه ليست مشكلة الحجم، بل مسألة نزاهة وتوافق. يعتمد الكثير من خط أنابيب الذكاء الاصطناعي اليوم على مجموعات بيانات مجمعة ذات ملكية غامضة، وأصل ضعيف، وحوافز غير متوافقة، حيث يدعم الجهد البشري أداء النموذج بينما تتراكم القيمة بشكل غير متناسب على المنصات المركزية. مع نضوج أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح هذا الخلل عبئا أخلاقيا وعنق اقتصادي في آن واحد. @PerceptronNTWK ينبع من إدراك أن طبقة البيانات نفسها يجب أن تعاد تصميمها. بدلا من التعامل مع البيانات كمورد استخراجي، تعيد Perceptron صياغتها كفئة أصول تشاركية. لم يعد المساهمون البشريون مدخلات غير مرئية، بل أصبحوا أصحاب مصلحة صريحين، يتم تعويضهم بالملكية والنسبة والفائدة طويلة الأمد المرتبطة بالقيمة التي تولدها بياناتهم. في جوهر هذا النموذج يوجد فصل واضح بين جودة البيانات، وحقوق البيانات، وتوزيع القيمة. المساهمات منسقة من البشر، وحقوق آمنة بالتصميم، ومحفزة بشفافية منذ البداية. هذا يخلق إمدادا للبيانات ليس فقط قويا قانونيا، بل متوافقا هيكليا مع مصالح المنتجين له، وهو مطلب أساسي لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل على نطاق واسع في بيئات العالم الحقيقي. مع دخول الذكاء الاصطناعي مرحلته التالية، ستمتد الميزة التنافسية إلى ما هو أبعد من البنى والمعايير إلى الأنظمة الاجتماعية والاقتصادية التي تدعمها. الشبكات التي ستبقى ستكون تلك التي تبني علاقات دائمة مع البشر وراء البيانات، وليس فقط نماذج أكبر مدربة على مدخلات غير شفافة. @PerceptronNTWK لا يقتصر الأمر على معالجة قيود بيانات الذكاء الاصطناعي؛ بل يعيد تعريف العقد الاقتصادي الأساسي لمنظومة الذكاء الاصطناعي، ويحوله من الاستخراج إلى التعاون، ويوضح من الذي صمم اقتصاد الذكاء الاصطناعي في النهاية لخدمته.