Z perspektywy projektowania systemów i infrastruktury AI, dominującym ograniczeniem, przed którym stoi sztuczna inteligencja, nie jest już surowa zdolność modelu, ale środowisko, w którym inteligencja działa, gdzie odbywa się obliczenia, jak jest koordynowane i jak wyniki są weryfikowane. Zamknięte API i izolowane środowiska wykonawcze mogą skalować się w izolacji, ale pękają, gdy koordynacja, minimalizacja zaufania i powtarzalność stają się kwestiami pierwszorzędnymi. To jest założenie, które @PerceptronNTWK wyraźnie odrzuca, nie na poziomie aplikacji, ale na poziomie samej infrastruktury. W tej architekturze AI nie jest funkcją dodaną do Web3, jest wbudowana w warstwę podstawową. Wnioskowanie i dane działają jako wspólne prymitywy, a nie jako zastrzeżone punkty końcowe, modele są modułowe i interoperacyjne, a agenci działają jako uczestnicy pierwszej klasy, natywni na łańcuchu. Inteligencja nie jest już monolityczna, jest kompozytowa. Rozróżnienie to jest kluczowe. Narracyjna decentralizacja obiecuje otwartość, ale dostosowanie na poziomie wykonania ją egzekwuje. Dostosowując obliczenia, dostępność danych i weryfikację na poziomie protokołu, Perceptron Network przekształca decentralizację z hasła w operacyjną gwarancję. W tym frameworku AI nie skaluje się przez stawanie się większą w izolacji, skaluje się przez tworzenie sieci skoordynowanej inteligencji, gdzie zaufanie, kompozycyjność i wspólne wykonanie umożliwiają możliwości, które żaden pojedynczy model ani zamknięty system nie mogą utrzymać samodzielnie.