Den nuvarande vändpunkten inom AI definieras inte av inkrementella ökningar i modellstorlek eller beräkningskapacitet, utan av en djupare strukturell begränsning: uttömning av tillförlitlig, högkvalitativ och rättighetskompatibel data. Detta är inte ett problem med skala, utan med integritet och samstämmighet. Mycket av dagens AI-pipeline bygger på skrapade datamängder med oklart ägande, svag proveniens och feljusterade incitament, där mänsklig insats ligger till grund för modellernas prestanda medan värdet tillfaller oproportionerligt till centraliserade plattformar. När AI-system mognar blir denna obalans både en etisk belastning och en ekonomisk flaskhals. @PerceptronNTWK uppstår ur insikten att datalagret självt måste omdesignas. Istället för att behandla data som en utvinningsresurs omformulerar Perceptron det som en deltagande tillgångsklass. Mänskliga bidragsgivare är inte längre osynliga indata, de är explicita intressenter, kompenserade med ägande, attribuering och långsiktig potential kopplad till det värde deras data genererar. I kärnan av denna modell finns en tydlig separation mellan datakvalitet, datarättigheter och värdefördelning. Bidragen är mänskligt kuraterade, rättigheterna är säkra i design och transparenta incitament från början. Detta skapar en datatillgång som inte bara är juridiskt robust, utan också strukturellt anpassad till intressena hos dem som producerar den, ett avgörande krav för AI-system som arbetar i stor skala i verkliga miljöer. När AI går in i sin nästa fas kommer konkurrensfördelen att sträcka sig bortom arkitekturer och parametrar till de sociala och ekonomiska system som upprätthåller dem. De nätverk som består är de som bygger hållbara relationer med människorna bakom datan, inte bara större modeller tränade på ogenomskinliga indata. @PerceptronNTWK handlar inte bara om att adressera AI:s databegränsningar; den omdefinierar det underliggande ekonomiska kontraktet i AI-ekosystemet, flyttar det från extraktion till samarbete och klargör vem AI-ekonomin i slutändan är utformad för att tjäna.