يعتمد الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات، ومع ذلك معظم الأشخاص الذين ينتجون تلك البيانات لا يستفيدون منها أبدا. @PerceptronNTWK يتعامل مع الأمر بشكل مختلف من خلال السماح للمستخدمين بالمساهمة عبر العقد والمهام الصغيرة، مما يحصل على $PERC للمشاركة الحقيقية. بدون إعداد ثقيل ومجرد إضافة بسيطة تعمل في الخلفية، يبقى التأثير متاحا. أكثر من 700 ألف نقطة نشطة بالفعل، مما يشير إلى بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في مراحلها المبكرة بدلا من الضجة قصيرة المدى

غالبا ما تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي أداء جيدا في البيئات المسيطر عليها، لكن الاستخدام في العالم الحقيقي يكشف عن نقاط ضعف. تم تصميم @DeepNodeAI ليعمل تحت طلب فوضوي وغير متوقع، مع ضمان الحوسبة الموزعة لعدم وجود نقطة فشل واحدة. تسمح هذه البنية للنظام بالحفاظ على الاستقرار أثناء ارتفاعات الاستخدام والظروف المتغيرة، مع إعطاء الأولوية للمرونة على حساب الاختبارات الاستعراضية أو مقاييس الأداء المعزولة.

تعتمد الأسواق الفعالة على قدرة رأس المال على الحركة دون احتكاك. @intodotspace يوضح ذلك بوضوح من خلال التنفيذ الفوري، وعدم وجود حبس صناعي، وعدم وجود آليات تؤخر الخروج. عندما يمكن للمشاركين الدخول والمغادرة بحرية، يتم إدارة المخاطر في الوقت الحقيقي بدلا من تأجيلها. في البيئات المتقلبة، تصبح الاستجابة متطلبا أساسيا، وليس ميزة.