AIシステムやインフラ設計の観点から見ると、人工知能が直面する支配的な制約はもはや純粋なモデル能力ではなく、計算がどこで行われ、どのように調整され、結果がどのように検証されるかという環境です。 クローズドAPIやサイロ化された実行環境は単独ではスケール可能ですが、調整、信頼の最小化、再現性が最優先課題になると崩壊します。これは@PerceptronNTWK明確に否定している前提であり、アプリケーション層ではなくインフラそのもののレベルでです。 このアーキテクチャ内では、AIはWeb3に組み込まれた機能ではなく、ベースレイヤーに組み込まれています。推論とデータは独自のエンドポイントではなく共有プリミティブとして機能し、モデルはモジュール化され相互運用可能であり、エージェントは一流のオンチェーンネイティブ参加者として動作します。知性はもはや一枚岩ではなく、構成可能である。 この区別は非常に重要です。物語の分散化は開放性を約束しますが、実行レベルの整合性がそれを強制します。計算、データの可用性、検証をプロトコル層で整合させることで、Perceptron Networkは分散化を単なるスローガンから運用保証へと変貌させます。 この枠組みでは、AIは単独で大きく成長することでスケールするのではなく、協調された知能のネットワークを形成することでスケールします。そこでは、信頼、構成可能性、共有実行が、単一のモデルやクローズドシステムだけでは維持できない能力が可能となります。