Desde una perspectiva de diseño de sistemas e infraestructura de IA, la principal limitación que enfrenta la inteligencia artificial ya no es la capacidad bruta del modelo, sino el entorno en el que se ejecuta la inteligencia, dónde ocurre el cálculo, cómo se coordina y cómo se verifican los resultados. Las API cerradas y los entornos de ejecución aislados pueden escalar de forma aislada, pero se fracturan una vez que la coordinación, la minimización de la confianza y la reproducibilidad se convierten en preocupaciones de primer orden. Esta es la suposición que @PerceptronNTWK rechaza explícitamente, no a nivel de aplicación, sino a nivel de infraestructura misma. Dentro de esta arquitectura, la IA no es una característica añadida a Web3, está integrada en la capa base. La inferencia y los datos funcionan como primitivos compartidos en lugar de puntos finales propietarios, los modelos son modulares e interoperables, y los agentes operan como participantes nativos de primera clase en la cadena. La inteligencia ya no es monolítica, es componible. La distinción es crítica. La descentralización narrativa promete apertura, pero la alineación a nivel de ejecución la refuerza. Al alinear el cálculo, la disponibilidad de datos y la verificación a nivel de protocolo, Perceptron Network transforma la descentralización de un eslogan en una garantía operativa. En este marco, la IA no escala al crecer más grande en aislamiento, escala al formar redes de inteligencia coordinada, donde la confianza, la componibilidad y la ejecución compartida permiten capacidades que ningún modelo único o sistema cerrado puede sostener por sí solo.