Từ góc độ thiết kế hệ thống và cơ sở hạ tầng AI, rào cản chính mà trí tuệ nhân tạo phải đối mặt không còn là khả năng mô hình thô, mà là môi trường mà trí tuệ thực thi, nơi tính toán diễn ra, cách nó được phối hợp và cách kết quả được xác minh. Các API đóng và môi trường thực thi tách biệt có thể mở rộng trong sự cô lập, nhưng chúng sẽ bị vỡ vụn khi việc phối hợp, giảm thiểu niềm tin và khả năng tái sản xuất trở thành những mối quan tâm hàng đầu. Đây là giả định mà @PerceptronNTWK từ chối một cách rõ ràng, không ở tầng ứng dụng, mà ở cấp độ cơ sở hạ tầng chính nó. Trong kiến trúc này, AI không phải là một tính năng được gắn vào Web3, mà được nhúng vào lớp cơ sở. Suy diễn và dữ liệu hoạt động như những nguyên thủy chia sẻ thay vì các điểm cuối độc quyền, các mô hình là mô-đun và tương tác được, và các tác nhân hoạt động như những người tham gia bản địa trên chuỗi hạng nhất. Trí tuệ không còn đơn nhất mà là có thể kết hợp. Sự phân biệt này là rất quan trọng. Sự phi tập trung trong câu chuyện hứa hẹn sự cởi mở, nhưng sự phối hợp ở cấp độ thực thi thực thi điều đó. Bằng cách phối hợp tính toán, khả năng truy cập dữ liệu và xác minh ở cấp độ giao thức, Mạng Perceptron biến sự phi tập trung từ một khẩu hiệu thành một đảm bảo hoạt động. Trong khuôn khổ này, AI không mở rộng bằng cách lớn hơn trong sự cô lập, mà mở rộng bằng cách hình thành các mạng lưới trí tuệ phối hợp, nơi niềm tin, khả năng kết hợp và thực thi chia sẻ cho phép những khả năng mà không một mô hình hay hệ thống đóng nào có thể duy trì một mình.