D'un point de vue conception des systèmes et de l'infrastructure d'IA, la contrainte dominante à laquelle fait face l'intelligence artificielle n'est plus la capacité brute du modèle, mais l'environnement dans lequel l'intelligence s'exécute, où le calcul se produit, comment il est coordonné et comment les résultats sont vérifiés. Les API fermées et les environnements d'exécution cloisonnés peuvent se développer en isolation, mais ils se fracturent une fois que la coordination, la minimisation de la confiance et la reproductibilité deviennent des préoccupations de premier ordre. C'est l'hypothèse que @PerceptronNTWK rejette explicitement, non pas au niveau de l'application, mais au niveau de l'infrastructure elle-même. Dans cette architecture, l'IA n'est pas une fonctionnalité ajoutée à Web3, elle est intégrée dans la couche de base. L'inférence et les données fonctionnent comme des primitives partagées plutôt que comme des points de terminaison propriétaires, les modèles sont modulaires et interopérables, et les agents opèrent en tant que participants natifs de première classe sur la chaîne. L'intelligence n'est plus monolithique, elle est composable. La distinction est critique. La décentralisation narrative promet l'ouverture, mais l'alignement au niveau de l'exécution l'impose. En alignant le calcul, la disponibilité des données et la vérification au niveau du protocole, le Perceptron Network transforme la décentralisation d'un slogan en une garantie opérationnelle. Dans ce cadre, l'IA ne se développe pas en grandissant isolément, elle se développe en formant des réseaux d'intelligence coordonnée, où la confiance, la composabilité et l'exécution partagée permettent des capacités qu'aucun modèle unique ou système fermé ne peut soutenir seul.