Z pohledu AI systémů a návrhu infrastruktury už dominantním omezením umělé inteligence není surová schopnost modelu, ale prostředí, ve kterém inteligence vykonává, kde se výpočety koná, jak jsou koordinovány a jak jsou výsledky ověřovány. Uzavřená API a izolovaná prostředí pro provádění mohou škálovat izolovaně, ale rozpadají se, jakmile se koordinace, minimalizace důvěry a reprodukovatelnost stanou prioritou. Tento předpoklad @PerceptronNTWK explicitně odmítá ne na aplikační vrstvě, ale na úrovni samotné infrastruktury. V rámci této architektury není AI funkcí připojenou k Web3, ale je zabudovaná do základní vrstvy. Inference a data fungují jako sdílené primitiva spíše než jako proprietární koncové body, modely jsou modulární a interoperabilní a agenti fungují jako prvotřídní, nativní on-chain účastníci. Inteligence už není monolitická, je složatelná. Tento rozdíl je zásadní. Decentralizace narativu slibuje otevřenost, ale zarovnání úrovně provedení ji posiluje. Sladěním výpočtů, dostupnosti dat a ověřování na protokolové vrstvě Perceptron Network proměňuje decentralizaci ze sloganu v provozní záruku. V tomto rámci AI neškáluje tím, že by rostla izolovaně, ale tím, že vytváří sítě koordinované inteligence, kde důvěra, skládatelnost a sdílené provádění umožňují schopnosti, které žádný model nebo uzavřený systém sám o sobě nedokáže udržet.