Det nåværende vendepunktet i KI defineres ikke av inkrementelle gevinster i modellstørrelse eller beregningskapasitet, men av en dypere strukturell begrensning: uttømming av pålitelige, høykvalitets- og rettighetskompatible data. Dette er ikke et problem med skala, men med integritet og samsvar. Mye av dagens AI-pipeline er avhengig av skrapede datasett med uklart eierskap, svak opprinnelse og feiljusterte insentiver, der menneskelig innsats ligger til grunn for modellens ytelse mens verdien tilfaller uforholdsmessig mye til sentraliserte plattformer. Etter hvert som KI-systemer modnes, blir denne ubalansen både en etisk byrde og en økonomisk flaskehals. @PerceptronNTWK oppstår ut fra en erkjennelse av at datalaget selv må redesignes. I stedet for å behandle data som en utvinningsressurs, omdefinerer Perceptron det som en deltakende aktivaklasse. Menneskelige bidragsytere er ikke lenger usynlige input, de er eksplisitte interessenter, kompensert med eierskap, attribusjon og langsiktig gevinst knyttet til verdien dataene deres genererer. Kjernen i denne modellen er en klar separasjon mellom datakvalitet, datarettigheter og verdifordeling. Bidragene er menneskekuraterte, rettighetene er trygge ved design, og åpenbart incentivisert fra starten av. Dette skaper en dataforsyning som ikke bare er juridisk robust, men også strukturelt tilpasset interessene til de som produserer den, et essensielt krav for AI-systemer som opererer i stor skala i virkelige miljøer. Når KI går inn i sin neste fase, vil konkurransefortrinnet strekke seg utover arkitekturer og parametere til de sosiale og økonomiske systemene som opprettholder dem. Nettverkene som består, vil være de som bygger varige relasjoner med menneskene bak dataene, ikke bare større modeller trent på ugjennomsiktige input. @PerceptronNTWK adresserer ikke bare AIs databegrensninger; det redefinerer den underliggende økonomiske kontrakten i KI-økosystemet, flytter det fra utvinning til samarbeid, og klargjør hvem KI-økonomien til syvende og sist er designet for å tjene.