Ur ett AI-system- och infrastrukturdesignperspektiv är den dominerande begränsningen för artificiell intelligens inte längre rå modellkapacitet, utan miljön där intelligensen utför var beräkningar sker, hur de koordineras och hur resultat verifieras. Slutna API:er och isolerade exekveringsmiljöer kan skalas isolerat, men de bryts när samordning, förtroendeminimering och reproducerbarhet blir förstklassiga frågor. Detta är antagandet @PerceptronNTWK uttryckligen avvisar, inte på applikationsnivån, utan på infrastrukturens nivå. Inom denna arkitektur är AI inte en funktion som är fastmonterad på Web3, utan inbäddad i baslagert. Inferens och data fungerar som delade primitiva snarare än proprietära ändpunkter, modeller är modulära och interoperabla, och agenter fungerar som förstklassiga, on-chain native-deltagare. Intelligens är inte längre monolitisk, den är komponerbar. Skillnaden är avgörande. Narrativ decentralisering lovar öppenhet, men anpassning på utförandenivå tvingar fram det. Genom att anpassa beräkningar, datatillgänglighet och verifiering på protokolllagret omvandlar Perceptron Network decentralisering från en slogan till en operativ garanti. I detta ramverk skalar inte AI genom att växa sig större isolerat, utan genom att bilda nätverk av koordinerad intelligens, där förtroende, komponerbarhet och delad exekvering möjliggör kapabiliteter som ingen enskild modell eller slutet system kan upprätthålla ensam.