Do ponto de vista do design de sistemas e infraestrutura de IA, a principal limitação que enfrenta a inteligência artificial não é mais a capacidade bruta do modelo, mas o ambiente em que a inteligência é executada, onde a computação acontece, como é coordenada e como os resultados são verificados. APIs fechadas e ambientes de execução isolados podem escalar de forma isolada, mas se fragmentam uma vez que a coordenação, a minimização da confiança e a reprodutibilidade se tornam preocupações de primeira ordem. Esta é a suposição que @PerceptronNTWK rejeita explicitamente, não no nível da aplicação, mas no nível da infraestrutura em si. Dentro desta arquitetura, a IA não é uma funcionalidade adicionada ao Web3, está embutida na camada base. A inferência e os dados funcionam como primitivos compartilhados em vez de pontos finais proprietários, os modelos são modulares e interoperáveis, e os agentes operam como participantes nativos de primeira classe e on-chain. A inteligência não é mais monolítica, é composta. A distinção é crítica. A descentralização narrativa promete abertura, mas o alinhamento no nível de execução a impõe. Ao alinhar a computação, a disponibilidade de dados e a verificação na camada de protocolo, a Perceptron Network transforma a descentralização de um slogan em uma garantia operacional. Neste framework, a IA não escala ao crescer maior em isolamento, ela escala formando redes de inteligência coordenada, onde a confiança, a composabilidade e a execução compartilhada permitem capacidades que nenhum modelo único ou sistema fechado pode sustentar sozinho.