С точки зрения проектирования систем и инфраструктуры ИИ, доминирующим ограничением, с которым сталкивается искусственный интеллект, больше не является чистая способность модели, а среда, в которой осуществляется интеллект, где происходит вычисление, как оно координируется и как результаты проверяются. Закрытые API и изолированные среды выполнения могут масштабироваться в одиночку, но они распадаются, как только координация, минимизация доверия и воспроизводимость становятся первоочередными задачами. Это предположение @PerceptronNTWK явно отвергает, не на уровне приложения, а на уровне самой инфраструктуры. В этой архитектуре ИИ не является функцией, прикрепленной к Web3, он встроен в базовый уровень. Вывод и данные функционируют как общие примитивы, а не как собственные конечные точки, модели являются модульными и совместимыми, а агенты действуют как участники первого класса, нативные для цепочки. Интеллект больше не является монолитным, он компонуем. Это различие критично. Наративная децентрализация обещает открытость, но выравнивание на уровне выполнения обеспечивает это. Выравнивая вычисления, доступность данных и проверку на уровне протокола, сеть Perceptron трансформирует децентрализацию из слогана в операционную гарантию. В этой структуре ИИ не масштабируется за счет увеличения в изоляции, он масштабируется за счет формирования сетей координированного интеллекта, где доверие, компонуемость и совместное выполнение обеспечивают возможности, которые ни одна отдельная модель или закрытая система не могут поддерживать в одиночку.