من منظور أنظمة الذكاء الاصطناعي وتصميم البنية التحتية، لم يعد القيد السائد الذي يواجه الذكاء الاصطناعي هو قدرة النماذج الخام، بل البيئة التي ينفذ فيها الذكاء الاصطناعي، أين تحدث الحوسبة، وكيفية تنسيقها، وكيفية التحقق من النتائج. قد تتوسع واجهات برمجة التطبيقات المغلقة وبيئات التنفيذ المعزولة بشكل منفصل، لكنها تنهار بمجرد أن تصبح التنسيق وتقليل الثقة وقابلية التكرار من الأولويات الأولى. هذا هو الافتراض الذي يرفضه @PerceptronNTWK صراحة، ليس على مستوى التطبيق، بل على مستوى البنية التحتية نفسها. داخل هذه البنية، الذكاء الاصطناعي ليس ميزة مدمجة على Web3، بل مدمج في الطبقة الأساسية. يعمل الاستدلال والبيانات كبدائيين مشتركين بدلا من نقاط نهاية مملوكة، والنماذج معيارية وقابلة للتشغيل البيني، ويعمل الوكلاء كمشاركين أصليين من الدرجة الأولى على السلسلة. الذكاء لم يعد موحدا بل أصبح قابلا للتركيب. التمييز أمر بالغ الأهمية. اللامركزية السردية تعد بالانفتاح، لكن توافق مستوى التنفيذ يفرض ذلك. من خلال مواءمة الحوسبة، وتوفر البيانات، والتحقق على طبقة البروتوكول، تحول شبكة بيرسيبترون اللامركزية من شعار إلى ضمان تشغيلي. في هذا الإطار، لا يتوسع الذكاء الاصطناعي بالنمو بشكل منفصل، بل يتوسع من خلال تشكيل شبكات من الذكاء المنسق، حيث تمكن الثقة وقابلية التركيب والتنفيذ المشترك قدرات لا يمكن لأي نموذج أو نظام مغلق بمفرده.