Co @PerceptronNTWK činí obzvlášť přesvědčivým, je přesná diagnostika skutečných omezení, kterým dnes AI čelí. Omezujícím faktorem už není architektura modelu nebo surová výpočetní kapacita, ale data sladěná s člověkem. Data, která jsou kontextová, záměrná a založená na skutečném lidském úsudku, zůstávají nejvzácnějším a nejvíce špatně spravovaným zdrojem v AI stacku. Perceptron se k tomuto úzkému hrdlu posouvá na strukturální úrovni tím, že navrhuje síť, kde jsou lidé prvotřídními účastníky, nikoli neviditelnými vstupy v proudu. Přispěvatelé mají jasné vlastnictví, měřitelnou atribuci a ekonomický potenciál, čímž jsou extrakční datové pipeline a neprůhledné černé boxové workflow nahrazeny transparentním, motivačním systémem. Čistá data se nepředpokládají; je vytvářen explicitní účastí a neustále zdokonalován zpětnou vazbou. Tato změna má širší důsledky. Když je datová vrstva jako Perceptron spojena s koordinačními systémy inteligence a pozornosti, jako je @MindoAI, začíná vznikat udržitelnější AI ekonomika, kde je přínos pozorovatelný, hodnota měřitelná a odměny se škálují s dopadem, nikoli pouze s přístupem nebo škálováním. V jádru může AI škálovat jen do té míry, do jaké její vztah s lidmi zůstává funkční, spravedlivý a zachovávající důvěru. Systémy, které tento vztah ignorují, nakonec kolabují kvůli nesouladu, zaujatosti nebo klesajícím výnosům. Rozhodnutí @PerceptronNTWK vybudovat tento vztah explicitně, od základů, není jen designovou volbou, ale je předpokladem pro dlouhodobou škálovatelnost AI.