Aus der Perspektive des Designs von KI-Systemen und -Infrastrukturen ist die dominierende Einschränkung, mit der künstliche Intelligenz konfrontiert ist, nicht mehr die rohe Modellfähigkeit, sondern die Umgebung, in der Intelligenz ausgeführt wird, wo die Berechnung stattfindet, wie sie koordiniert wird und wie Ergebnisse verifiziert werden. Geschlossene APIs und isolierte Ausführungsumgebungen können isoliert skalieren, aber sie zerbrechen, sobald Koordination, Minimierung von Vertrauen und Reproduzierbarkeit zu vorrangigen Anliegen werden. Dies ist die Annahme, die @PerceptronNTWK ausdrücklich ablehnt, nicht auf der Anwendungsebene, sondern auf der Ebene der Infrastruktur selbst. Innerhalb dieser Architektur ist KI kein Merkmal, das an Web3 angeheftet ist, sondern in die Basisschicht eingebettet. Inferenz und Daten fungieren als gemeinsame Primitiven anstelle von proprietären Endpunkten, Modelle sind modular und interoperabel, und Agenten agieren als erstklassige, on-chain-native Teilnehmer. Intelligenz ist nicht mehr monolithisch, sie ist zusammensetzbar. Die Unterscheidung ist entscheidend. Narrative Dezentralisierung verspricht Offenheit, aber die Ausrichtung auf der Ausführungsebene erzwingt sie. Durch die Ausrichtung von Berechnung, Datenverfügbarkeit und Verifizierung auf der Protokollebene transformiert das Perceptron-Netzwerk Dezentralisierung von einem Slogan in eine operationale Garantie. In diesem Rahmen skaliert KI nicht, indem sie isoliert größer wird, sondern indem sie Netzwerke koordinierter Intelligenz bildet, in denen Vertrauen, Zusammensetzbarkeit und gemeinsame Ausführung Fähigkeiten ermöglichen, die kein einzelnes Modell oder geschlossenes System allein aufrechterhalten kann.