З точки зору проєктування систем штучного інтелекту та інфраструктури, домінуючим обмеженням для штучного інтелекту є не сирі можливості моделі, а середовище, в якому інтелект виконується, де відбувається обчислення, як вони координуються і як перевіряються результати. Закриті API та ізольовані середовища виконання можуть масштабуватися ізольовано, але вони розпадаються, коли координація, мінімізація довіри та відтворюваність стають першочерговою проблемою. Це припущення, яке @PerceptronNTWK явно відкидає не на рівні додатку, а на рівні самої інфраструктури. У межах цієї архітектури ШІ — це не функція, вбудована в Web3, він вбудований у базовий шар. Виведення та дані функціонують як спільні примітиви, а не як власні кінцеві точки, моделі є модульними та сумісними, а агенти працюють як першокласні, нативні учасники на ланцюзі. Інтелект більше не є монолітним, він може бути складений. Ця різниця є критичною. Наративна децентралізація обіцяє відкритість, але рівень виконання це забезпечує. Узгоджуючи обчислення, доступність даних і верифікацію на рівні протоколу, Perceptron Network перетворює децентралізацію з гасла на операційну гарантію. У цій структурі ШІ не масштабується, розширюючись ізольовано, він масштабується, формуючи мережі скоординованого інтелекту, де довіра, композиційність і спільне виконання забезпечують можливості, які жодна окрема модель чи закрита система не можуть підтримувати самостійно.