Din perspectiva proiectării sistemelor și infrastructurii AI, constrângerea dominantă cu care se confruntă inteligența artificială nu mai este capacitatea brută a modelului, ci mediul în care se execută inteligența, unde are loc calculul, cum este coordonat și cum sunt verificate rezultatele. API-urile închise și mediile de execuție izolate pot scala izolat, dar se fracturează odată ce coordonarea, minimizarea încrederii și reproductibilitatea devin preocupări de ordin întâi. Aceasta este presupunerea pe care @PerceptronNTWK o respinge explicit, nu la nivelul aplicației, ci la nivelul infrastructurii în sine. În cadrul acestei arhitecturi, inteligența artificială nu este o funcție adăugată Web3, ci este integrată în stratul de bază. Inferența și datele funcționează ca primitive partajate, nu ca endpoint-uri proprietare, modelele sunt modulare și interoperabile, iar agenții operează ca participanți nativi on-chain de primă clasă. Inteligența nu mai este monolitică, este compozibilă. Distincția este esențială. Descentralizarea narativă promite deschidere, dar alinierea la nivel de execuție o impune. Prin alinierea calculului, disponibilității datelor și verificării la nivelul protocolului, Perceptron Network transformă descentralizarea dintr-un slogan într-o garanție operațională. În acest cadru, IA nu scalează crescând izolat, ci prin formarea de rețele de inteligență coordonată, unde încrederea, compozabilitatea și execuția partajată permit capabilități pe care niciun model sau sistem închis nu le poate susține singur.