Do ponto de vista do design de sistemas e infraestrutura de IA, a restrição dominante enfrentada pela inteligência artificial não é mais a capacidade bruta do modelo, mas o ambiente em que a inteligência executa, onde a computação acontece, como ela é coordenada e como os resultados são verificados. APIs fechadas e ambientes de execução isolados podem escalar isoladamente, mas se fragmentam quando coordenação, minimização de confiança e reprodutibilidade se tornam preocupações de primeira ordem. Essa é a suposição @PerceptronNTWK rejeita explicitamente, não na camada de aplicação, mas no nível da própria infraestrutura. Dentro dessa arquitetura, a IA não é um recurso parafusado ao Web3, ela está embutida na camada base. Inferência e dados funcionam como primitivas compartilhadas em vez de endpoints proprietários, os modelos são modulares e interoperáveis, e agentes operam como participantes nativos on-chain de primeira classe. A inteligência não é mais monolítica, ela é componível. A distinção é fundamental. A descentralização narrativa promete abertura, mas o alinhamento ao nível de execução a reforça. Ao alinhar computação, disponibilidade de dados e verificação na camada de protocolo, a Perceptron Network transforma a descentralização de um slogan em uma garantia operacional. Nesse contexto, a IA não escala crescendo isoladamente, ela escala formando redes de inteligência coordenada, onde confiança, compostabilidade e execução compartilhada possibilitam capacidades que nenhum modelo ou sistema fechado pode sustentar sozinho.