Současný bod zlomu v AI není definován postupným zvyšováním velikosti modelu nebo výpočetní propustností, ale hlubším strukturálním omezením – vyčerpáním spolehlivých, kvalitních a s právy vyhovujícími daty. Nejde o problém rozsahu, ale o integritu a sladění. Velká část dnešního AI pipeline spoléhá na scraped datasety s nejasným vlastnictvím, slabým původem a nesouladními motivacemi, kde lidské úsilí podporuje výkon modelu, zatímco hodnota se nepoměrně více přináší centralizovaným platformám. Jak systémy AI dozrávají, tato nerovnováha se stává jak etickou zátěží, tak ekonomickým úzkým místem. @PerceptronNTWK vzniká z uvědomění, že samotná datová vrstva musí být přepracována. Místo toho, aby Perceptron vnímal data jako extrakční zdroj, přetváří je jako participativní třídu aktiv. Lidský přispěvatel už nejsou neviditelnými vstupy, jsou explicitními zainteresovanými stranami, odměňovanými vlastnictvím, atribucí a dlouhodobým potenciálem spojeným s hodnotou, kterou jejich data generují. Jádrem tohoto modelu je jasné oddělení mezi kvalitou dat, právy k datům a rozdělením hodnoty. Příspěvky jsou pečlivě sestavovány člověky, práva jsou záměrně bezpečná a od počátku transparentně motivovány. To vytváří datový zdroj, který je nejen právně robustní, ale strukturálně sladěný se zájmy těch, kteří jej činí nezbytným požadavkem pro AI systémy fungující ve velkém měřítku v reálném prostředí. Jak AI vstupuje do další fáze, konkurenční výhoda se rozšíří za hranice architektur a parametrů až na sociální a ekonomické systémy, které je udržují. Sítě, které přežijí, budou ty, které vybudují trvalé vztahy s lidmi stojícími za daty, nikoli jen větší modely trénované na neprůhledných vstupech. @PerceptronNTWK se neřeší pouze omezení dat AI; redefinuje základní ekonomickou smlouvu AI ekosystému, přesouvá ji od extrakce ke spolupráci a vyjasňuje, komu je AI ekonomika nakonec určena sloužit.