Dari perspektif sistem dan desain infrastruktur AI, kendala dominan yang dihadapi kecerdasan buatan bukan lagi kemampuan model mentah, tetapi lingkungan di mana kecerdasan mengeksekusi di mana komputasi terjadi, bagaimana komputasi dikoordinasikan, dan bagaimana hasil diverifikasi. API tertutup dan lingkungan eksekusi terpencil dapat diskalakan secara terpisah, tetapi mereka retak setelah koordinasi, minimalisasi kepercayaan, dan reproduktifitas menjadi masalah tingkat pertama. Ini adalah asumsi yang secara eksplisit ditolak @PerceptronNTWK, bukan di lapisan aplikasi, tetapi di tingkat infrastruktur itu sendiri. Dalam arsitektur ini, AI bukanlah fitur yang dibaut ke Web3, tetapi tertanam ke lapisan dasar. Inferensi dan data berfungsi sebagai primitif bersama daripada titik akhir berpemilik, model modular dan dapat dioperasikan, dan agen beroperasi sebagai peserta asli on-chain kelas satu. Kecerdasan tidak lagi monolitik, itu dapat dikomposisikan. Perbedaannya sangat penting. Desentralisasi naratif menjanjikan keterbukaan, tetapi keselarasan tingkat eksekusi menegakkannya. Dengan menyelaraskan komputasi, ketersediaan data, dan verifikasi di lapisan protokol, Perceptron Network mengubah desentralisasi dari slogan menjadi jaminan operasional. Dalam kerangka kerja ini, AI tidak menskalakan dengan tumbuh lebih besar secara terpisah, tetapi menskalakan dengan membentuk jaringan kecerdasan terkoordinasi, di mana kepercayaan, komposisi, dan eksekusi bersama memungkinkan kemampuan yang tidak dapat dipertahankan oleh model tunggal atau sistem tertutup sendiri.