Yapay zeka sistemleri ve altyapı tasarımı açısından bakıldığında, yapay zekanın karşı karşısında baskın kısıtlama artık ham model yeteneği değil, zekanın işlediği ortam, hesaplamanın gerçekleştiği yer, nasıl koordine edildiği ve sonuçların nasıl doğrulandığı olmasıdır. Kapalı API'ler ve silo yürütme ortamları izole olarak ölçeklenebilir, ancak koordinasyon, güven en düşük ve tekrarlanabilirlik birinci dereceden endişeler haline geldiğinde parçalanırlar. Bu, @PerceptronNTWK açıkça reddettiği varsayımdır; uygulama katmanında değil, altyapının kendisinde. Bu mimaride yapay zeka Web3'e yapıştırılmış bir özellik değil, temel katmana gömülmüştür. Çıkarım ve veri, tescilli uç noktalar yerine paylaşılan ilkel olarak işlev görür, modeller modüler ve birlikte çalışabilir, ajanlar ise birinci sınıf, zincir üzerinde yerel katılımcılar olarak çalışır. Zeka artık monolit değil, kompozisyona girebilir. Bu ayrım çok önemli. Anlatı merkeziyetsizliği açıklık vaat eder, ancak uygulama seviyesi uyumu bunu zorunlu kılar. Hesaplama, veri erişilebilirliği ve doğrulamayı protokol katmanında hizalanarak Perceptron Ağı, merkeziyetsizliği bir slogandan operasyonel bir garantiye dönüştürür. Bu çerçevede, yapay zeka izolasyonda büyüyerek ölçeklenir; güven, kompozisyon ve paylaşılan yürütme, tek bir modelin veya kapalı sistemin tek başına sürdüremeyeceği yetenekleri mümkün kılan koordineli zeka ağları oluşturarak ölçeklenir.