Vanuit het perspectief van AI-systemen en infrastructuurontwerp is de dominante beperking waarmee kunstmatige intelligentie wordt geconfronteerd niet langer de ruwe modelcapaciteit, maar de omgeving waarin intelligentie wordt uitgevoerd, waar de berekening plaatsvindt, hoe deze wordt gecoördineerd en hoe de uitkomsten worden geverifieerd. Gesloten API's en geïsoleerde uitvoeringsomgevingen kunnen in isolatie opschalen, maar ze breken af zodra coördinatie, minimalisering van vertrouwen en reproduceerbaarheid eerste-orde-zorgen worden. Dit is de veronderstelling die @PerceptronNTWK expliciet verwerpt, niet op de applicatielaag, maar op het niveau van de infrastructuur zelf. Binnen deze architectuur is AI geen functie die aan Web3 is vastgemaakt, het is ingebed in de basislaag. Inferentie en data functioneren als gedeelde primitieve in plaats van als eigendoms-eindpunten, modellen zijn modulair en interoperabel, en agenten opereren als eersteklas, on-chain inheemse deelnemers. Intelligentie is niet langer monolithisch, het is samenstelbaar. Het onderscheid is cruciaal. Narratieve decentralisatie belooft openheid, maar afstemming op uitvoeringsniveau handhaaft het. Door berekening, gegevensbeschikbaarheid en verificatie op het protocolniveau op elkaar af te stemmen, transformeert Perceptron Network decentralisatie van een slogan in een operationele garantie. In dit kader schaalt AI niet door groter te worden in isolatie, het schaalt door netwerken van gecoördineerde intelligentie te vormen, waar vertrouwen, samenstelbaarheid en gedeelde uitvoering mogelijkheden mogelijk maken die geen enkel model of gesloten systeem alleen kan ondersteunen.