O atual ponto de inflexão na IA não é definido por ganhos incrementais no tamanho do modelo ou na capacidade computacional, mas por uma restrição estrutural mais profunda: a exaustão de dados confiáveis, de alta qualidade e em conformidade com os direitos. Este não é um problema de escala, mas de integridade e alinhamento. Grande parte do pipeline de IA de hoje depende de conjuntos de dados extraídos com propriedade ambígua, proveniência fraca e incentivos desalinhados, onde o esforço humano sustenta o desempenho do modelo enquanto o valor se acumula desproporcionalmente em plataformas centralizadas. À medida que os sistemas de IA amadurecem, esse desequilíbrio se torna tanto uma responsabilidade ética quanto um gargalo econômico. @PerceptronNTWK surge do reconhecimento de que a camada de dados em si deve ser redesenhada. Em vez de tratar os dados como um recurso extrativo, a Perceptron os reformula como uma classe de ativos participativa. Os contribuintes humanos não são mais entradas invisíveis, são partes interessadas explícitas, compensadas com propriedade, atribuição e um potencial de longo prazo atrelado ao valor que seus dados geram. No cerne deste modelo está uma separação clara entre qualidade de dados, direitos de dados e distribuição de valor. As contribuições são curadas por humanos, seguras em termos de direitos por design e incentivadas de forma transparente desde o início. Isso cria um suprimento de dados que não é apenas legalmente robusto, mas estruturalmente alinhado com os interesses daqueles que o produzem - um requisito essencial para sistemas de IA operando em escala em ambientes do mundo real. À medida que a IA entra em sua próxima fase, a vantagem competitiva se estenderá além das arquiteturas e parâmetros para os sistemas sociais e econômicos que os sustentam. As redes que perdurarem serão aquelas que construírem relacionamentos duradouros com os humanos por trás dos dados, e não meramente modelos maiores treinados em entradas opacas. @PerceptronNTWK não está simplesmente abordando as restrições de dados da IA; está redefinindo o contrato econômico subjacente do ecossistema de IA, mudando-o de extração para colaboração e esclarecendo para quem a economia da IA é, em última análise, projetada para servir.