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¿Por qué Tesla logra el mayor pedido de camiones eléctricos de EE.UU.? #Tesla #TeslaSemi #CamionesElectricos #MovilidadElectrica #Transporte #Logistica #Economia #EstadosUnidos #VehiculoElectrico #Electrificacion #Tecnologia #felizmiercoles #23deseptiembre

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IA: del sueño tecnológico al riesgo sistémico

Por: Lic. Alejandro Marcó del Pont

Un Black Monday donde la euforia supera a los fundamentos (El Tábano Economista)

Existía un viejo adagio en las profundidades de las minas de carbón del siglo XIX que advertía a los picadores sobre el peligro invisible del gas grisú. Antes de que existieran los sensores electrónicos, los mineros descendían a las galerías acompañados de un canario en una pequeña jaula de mimbre. El ave, mucho más sensible a las toxinas que el ser humano, servía como un sistema de alerta temprana; si el canario dejaba de cantar y caía al suelo, los hombres sabían que tenían apenas unos segundos para huir antes de que la atmósfera se volviera letal o una chispa provocara una explosión catastrófica.

Hoy, en las pantallas de las terminales financieras de todo el mundo, hemos encontrado a nuestro propio canario. No está en una mina de Gales o de Virginia Occidental, sino en el índice bursátil de Seúl. Un reciente y revelador informe publicado por Asia Times nos muestra cómo la extrema exposición de la economía surcoreana a la fiebre de la Inteligencia Artificial no debe leerse como un evento aislado, una simple anécdota de un mercado emergente tecnológico, sino como el canario en la mina de un riesgo sistémico global.

Si se quiere una imagen sencilla, Corea hoy funciona como alerta. No porque sea el único país vulnerable a la IA, sino porque condensa en un solo mercado varios de los riesgos que veremos dispersos por Asia y por el sistema financiero internacional: rentabilidad dudosa, inversión desbordada, endeudamiento, presión sobre monedas, dependencia de una cadena de suministros muy concentrada, así como una carrera entre gigantes tecnológicos que puede dejar mucho valor destruido antes de crear productividad real.

Lo primero que conviene decir con claridad es que la IA no está financiándose, en gran medida, con el dinero “limpio” de una expansión autosostenida, sino con una mezcla de caja de las grandes tecnológicas, deuda, vehículos especiales y crédito privado. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) describe la inversión en IA en su análisis The AI investment race como uno de las mayores expansiones tecnológicas de la historia de Estados Unidos, y señala además que el proceso ya mostró dos rasgos preocupantes: una tendencia a la sobreinversión y la aparición de financiamiento circular entre grandes tecnológicas, llamadas hiperescaladores (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle), laboratorios y proveedores de infraestructura. Ese último punto es crucial, porque la circularidad vuelve más difícil distinguir entre ingresos reales y movimientos contables que alimentan valuaciones.

La inversión circular funciona como sigue. Imagina una rueda que gira y en cada vuelta casi todos los que están encima creen que están ganando dinero nuevo. Nvidia fabrica los chips más buscados del mundo para inteligencia artificial. CoreWeave, una empresa que construye y alquila centros de datos especializados, necesita miles de esos chips para ofrecer potencia de cálculo a los grandes laboratorios. Nvidia no se limita a vendérselos: también invierte dinero en CoreWeave y se queda con una parte de sus acciones. CoreWeave, con ese capital y con deuda, compra todavía más chips a Nvidia. Nvidia registra una venta enorme, sus ingresos se disparan y el precio de su propia acción sube. Al mismo tiempo, la participación que Nvidia tiene en CoreWeave también vale más porque CoreWeave parece un negocio en plena expansión. Primera vuelta de la rueda: Nvidia gana por la venta de chips a la empresa que invirtió y vuelve a ganar porque sus acciones en CoreWeave se revalorizan.

Ahora entran los laboratorios. OpenAI necesita una cantidad colosal de potencia de cálculo para entrenar y operar sus modelos. Firma contratos plurianuales con CoreWeave como proveedores de nube. Para poder pagarlos, OpenAI recibe miles de millones de Microsoft. Con ese dinero, OpenAI alquila capacidad a CoreWeave. Al tener un cliente del tamaño de OpenAI, puede pedir más préstamos o atraer más inversores, y con ese dinero nuevo vuelve a comprar chips a Nvidia. Segunda vuelta: Nvidia vende otra vez más chips, CoreWeave crece, OpenAI parece más valioso porque tiene acceso garantizado a una gran capacidad de cómputo y Microsoft ve cómo su propia división de nube crece gracias al gasto de OpenAI.

Microsoft, además, tiene una participación importante en OpenAI. Cuando la valoración de OpenAI sube, Microsoft se apunta una ganancia contable por la revalorización de su inversión. Tercera vuelta: el dinero que Microsoft puso en OpenAI regresa, en parte, como ingreso y otra como aumento del valor de su stake (término que se utiliza para medir el nivel de confianza que tenemos en una apuesta).

En cada giro parece haber más actividad, más demanda, más ingresos y valoraciones más altas. Pero una parte importante del dinero que alimenta la demanda es capital que los propios actores del círculo inyectaron antes. Mientras la rueda gira rápido, Nvidia, CoreWeave, OpenAI y Microsoft celebran ganancias en distintas formas: ventas de chips, ingresos de nube, revalorización de acciones y participaciones. El día que el capital nuevo deje de entrar con la misma fuerza, o que las empresas y los usuarios reales no paguen precios suficientes para cubrir el coste de toda esa infraestructura, la rueda se frena.

Aquí el centro del problema: la diferencia entre inversión y su retornos o ganancia. Los llamados hiperescalares — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— están en una carrera de gasto gigantesca. El BIS calcula que este auge de inversión en IA se encuentra entre los más rápidos e intensos de la historia tecnológica estadounidense y que la inversión conjunta de los principales grandes tecnológicas superará con holgura el billón de dólares entre 2025 y 2026. Y esto en un contexto en el que el gasto de capital de 2026 ya se proyecta por encima de los 700.000 millones de dólares. El punto no es que estos montos sean imposibles de financiar para grupos tan grandes; el punto es que la velocidad del gasto está muy por delante de la capacidad de demostrar retornos consistentes.

Y aquí aparece la pregunta incómoda: ¿la IA está generando productividad suficiente como para justificar semejante expansión? La respuesta más prudente, por ahora, es: todavía no de manera generalizada. Hay usos valiosos, sí, y hay casos concretos de eficiencia, pero la evidencia agregada sigue mostrando una brecha enorme entre entusiasmo e impacto medible. Informes citados por la prensa económica hablan de tasas de retorno muy bajas o nulas en buena parte de las implementaciones empresariales, y el propio BIS advierte que no es seguro que, en el corto plazo, la IA funcione como fuerza deflacionaria o como máquina de ganancias rápidas para toda la economía.

Ese desajuste importa porque el mercado tiende a premiar la promesa antes que el resultado. En otras palabras, la inversión en capital puede seguir subiendo mientras los ingresos aún no llegan, siempre que el financiamiento sea abundante y la confianza no se rompa. Pero cuando esa confianza se debilita, el castigo es abrupto. El BIS compara la bonanza actual con cinco grandes episodios históricos de inversión: “La fiebre de los canales en la década de 1830; la burbuja ferroviaria británica de los años 1840; la electrificación de comienzos del siglo XX; la exuberancia de los años veinte y la burbuja de las puntocom de finales de los noventa compartieron un rasgo común: todos ellos surgieron a partir de auténticas revoluciones tecnológicas que atrajeron mucho más capital del que posteriormente pudieron justificar sus rendimientos comerciales«.

La extrema exposición de Corea del Sur encaja en esa lógica. Corea es una economía profundamente entrelazada con los semiconductores, y por eso concentra tanto la promesa como el riesgo. Cuando suben las expectativas sobre IA, suben también los precios de las firmas coreanas vinculadas a chips y memorias; pero cuando el mercado duda de la rentabilidad del sector, la caída golpea de manera desproporcionada. La corrección no es solo bursátil: puede afectar empleo, inversión, consumo y financiamiento corporativo. Además, en Corea el endeudamiento de los hogares es extraordinariamente alto, lo que vuelve más sensible cualquier caída del efecto riqueza. Un retroceso fuerte en activos financieros o inmobiliarios reduce la confianza del consumidor y puede deteriorar la calidad del crédito doméstico.

La deuda de hogares en Corea alcanzó récords cercanos a 1,4 billones de dólares en 2026. La ratio deuda/ingreso disponible está entre los más altos de la OCDE. Veamos cómo funciona un incremento bursátil o una caída. El rally del índice de bolsa coreano (KOSPI), impulsado por Samsung y SK Hynix, ligadas a la IA, genera efecto riqueza al aumentar un 54% su valorización bursátil. Las exportaciones de chips superaron a las de autos, barcos y electrónica; en junio de 2026 crecieron un 70,9% interanual, donde Samsung y SK Hynix concentran la mayoría del aumento. El índice subió, pero también sufrió caídas brutales de hasta 40% desde picos de junio.

Si tenía acciones de Samsung que valían 10, ahora valen 15.4, ese es el efecto riqueza, quienes tienen este tipo de acciones tomaron un préstamo para comprar más acciones o aumentar su hipoteca, para invertir el efecto riqueza. En mayo 2026 el endeudamiento mensual saltó bruscamente. Parte de las plusvalías de acciones se destinan a vivienda. Ahora, si el índice bursátil corrige a la baja, tal como pasó (-40%), el patrimonio neto de los hogares cae, y las acciones que estaban a 15.4 pasan a 11. Esta disminución lleva a aumenta la morosidad y reducir el consumo, amplificando el shock macro. El Banco de Corea sube el interés por la fuga de capitales de las ganancias del auge de semiconductores y las deudas tomadas se encarecen, lo que afecta la demanda doméstica y la estabilidad financiera.

La fuga de capitales hacia las tecnológicas estadounidenses tiene un efecto adicional: alimenta aún más el ecosistema de la IA en los Estados Unidos y reduce el margen de Asia para sostener sus propias inversiones sin tensionar moneda, inflación y tasas. Es decir, el centro absorbe capital del resto del mundo justo en el momento en que ese resto del mundo necesita inversión productiva y estabilidad financiera. Así, la IA no solo es una carrera entre empresas; también es una carrera entre sistemas monetarios y entre regiones que compiten por financiar el futuro.

A esto se suma la colaboración de Estados y fondos soberanos, especialmente en el Golfo. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Kuwait han entrado con fuerza en la financiación de infraestructura de IA, ya sea por medio de acuerdos con grandes tecnológicas o mediante vehículos soberanos vinculados a centros de datos, computación y modelos de escala global. Ese apoyo no es menor: aporta capital, acelera despliegue y refuerza la cadena global de infraestructura. Pero también introduce una dependencia estructural sobre energía, materiales y estabilidad geopolítica. Los centros de datos requieren electricidad masiva y continua, redes robustas, refrigeración intensiva, chips, agua y, además, acceso a insumos industriales y a rutas de suministro seguras.

En otras palabras, la IA no es solo software. Es un sistema físico. Y como sistema físico, depende de electricidad, agua, cobre, tierras raras, logística y paz comercial. Por eso el Golfo es, a la vez, parte de la solución y del problema: aporta energía y capital, pero también convierte la expansión de la IA en un proceso expuesto a tensiones regionales, precios del petróleo, conflictos en rutas marítimas y riesgos sobre materiales críticos. Si algo interrumpe ese engranaje —una subida del costo energético, un cuello de botella en chips de memoria o una perturbación geopolítica— el modelo de crecimiento puede perder velocidad muy rápido.

El private credit agrega opacidad a una historia que ya es compleja. Gran parte de la infraestructura de IA no está financiada exclusivamente por la banca tradicional ni por emisiones públicas transparentes, sino por fondos privados y estructuras diseñadas para acomodar riesgos específicos. Eso puede ser funcional en fase expansiva, pero también puede ocultar el verdadero nivel de apalancamiento del sistema. Cuando el financiamiento se vuelve menos transparente, el mercado tarda más en ver el deterioro; y cuando finalmente lo ve, suele reaccionar con mayor violencia. El BIS subraya precisamente el aumento de la deuda, la presencia de vehículos especiales y la arquitectura de financiamiento cruzado como una fuente de fragilidad sistémica.

¿Significa esto que la IA es una burbuja sin valor económico? No. Significa algo más incómodo: que una tecnología genuinamente transformadora puede convivir con una estructura financiera inestable. Esa es la gran lección de la historia económica. Los canales, los ferrocarriles, la electrificación, la industria digital y luego internet no fueron ilusiones; fueron revoluciones reales. Pero la historia enseña que las revoluciones tecnológicas suelen atraer más capital del que los retornos de corto plazo pueden soportar. El resultado no es necesariamente el fracaso de la tecnología, sino el fracaso de las expectativas financieras que la rodean.

Por eso Corea del Sur no debe leerse como un caso nacional aislado. Es una advertencia. Un mercado concentrado, una economía abierta, una exposición alta a semiconductores, con hogares muy endeudado y una dependencia fuerte del ciclo tecnológico global pueden transformar una corrección bursátil en una señal sistémica. Si la rentabilidad de la IA sigue siendo baja, si la inversión sigue creciendo más rápido que los ingresos, si el private credit sigue acumulando riesgo opaco y si los bancos centrales se ven obligados a defender monedas mientras toleran inflación y menor crecimiento, entonces el desenlace puede ser un freno prolongado a la inversión, una presión sobre bonos y una desaceleración más amplia.

En ese sentido, la pregunta relevante no es si la IA cambiará el mundo. Eso ya está ocurriendo. La pregunta es quién paga la transición, cuánto cuesta financiarla y qué pasa si la promesa de productividad tarda demasiado en materializarse. Corea del Sur, Japón, los grandes tecnológicas, los fondos del Golfo y el crédito privado están escribiendo hoy esa respuesta. Y no todos los capítulos prometen un final feliz.

Corea del Sur no es una excepción exótica ni una víctima aislada de la volatilidad. Es un espejo. Refleja una economía atrapada entre la promesa de la productividad futura y las obligaciones financieras del presente. El canario todavía no ha muerto, pero ya dejó de cantar. Y cuando una mina escucha ese silencio, no conviene discutir si el ave exagera: conviene empezar a salir.

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Existía un viejo adagio en las profundidades de las minas de carbón del siglo XIX que advertía a los picadores sobre el peligro invisible del gas grisú. Antes de que existieran los sensores electrónicos, los mineros descendían a las galerías acompañados de un canario en una pequeña jaula de mimbre. El ave, mucho más sensible a las toxinas que el ser humano, servía como un sistema de alerta temprana; si el canario dejaba de cantar y caía al suelo, los hombres sabían que tenían apenas unos segundos para huir antes de que la atmósfera se volviera letal o una chispa provocara una explosión catastrófica.

Hoy, en las pantallas de las terminales financieras de todo el mundo, hemos encontrado a nuestro propio canario. No está en una mina de Gales o de Virginia Occidental, sino en el índice bursátil de Seúl. Un reciente y revelador informe publicado por Asia Times nos muestra cómo la extrema exposición de la economía surcoreana a la fiebre de la Inteligencia Artificial no debe leerse como un evento aislado, una simple anécdota de un mercado emergente tecnológico, sino como el canario en la mina de un riesgo sistémico global.

Si se quiere una imagen sencilla, Corea hoy funciona como alerta. No porque sea el único país vulnerable a la IA, sino porque condensa en un solo mercado varios de los riesgos que veremos dispersos por Asia y por el sistema financiero internacional: rentabilidad dudosa, inversión desbordada, endeudamiento, presión sobre monedas, dependencia de una cadena de suministros muy concentrada, así como una carrera entre gigantes tecnológicos que puede dejar mucho valor destruido antes de crear productividad real.

Lo primero que conviene decir con claridad es que la IA no está financiándose, en gran medida, con el dinero “limpio” de una expansión autosostenida, sino con una mezcla de caja de las grandes tecnológicas, deuda, vehículos especiales y crédito privado. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) describe la inversión en IA en su análisis The AI investment race como uno de las mayores expansiones tecnológicas de la historia de Estados Unidos, y señala además que el proceso ya mostró dos rasgos preocupantes: una tendencia a la sobreinversión y la aparición de financiamiento circular entre grandes tecnológicas, llamadas hiperescaladores (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle), laboratorios y proveedores de infraestructura. Ese último punto es crucial, porque la circularidad vuelve más difícil distinguir entre ingresos reales y movimientos contables que alimentan valuaciones.

La inversión circular funciona como sigue. Imagina una rueda que gira y en cada vuelta casi todos los que están encima creen que están ganando dinero nuevo. Nvidia fabrica los chips más buscados del mundo para inteligencia artificial. CoreWeave, una empresa que construye y alquila centros de datos especializados, necesita miles de esos chips para ofrecer potencia de cálculo a los grandes laboratorios. Nvidia no se limita a vendérselos: también invierte dinero en CoreWeave y se queda con una parte de sus acciones. CoreWeave, con ese capital y con deuda, compra todavía más chips a Nvidia. Nvidia registra una venta enorme, sus ingresos se disparan y el precio de su propia acción sube. Al mismo tiempo, la participación que Nvidia tiene en CoreWeave también vale más porque CoreWeave parece un negocio en plena expansión. Primera vuelta de la rueda: Nvidia gana por la venta de chips a la empresa que invirtió y vuelve a ganar porque sus acciones en CoreWeave se revalorizan.

Ahora entran los laboratorios. OpenAI necesita una cantidad colosal de potencia de cálculo para entrenar y operar sus modelos. Firma contratos plurianuales con CoreWeave como proveedores de nube. Para poder pagarlos, OpenAI recibe miles de millones de Microsoft. Con ese dinero, OpenAI alquila capacidad a CoreWeave. Al tener un cliente del tamaño de OpenAI, puede pedir más préstamos o atraer más inversores, y con ese dinero nuevo vuelve a comprar chips a Nvidia. Segunda vuelta: Nvidia vende otra vez más chips, CoreWeave crece, OpenAI parece más valioso porque tiene acceso garantizado a una gran capacidad de cómputo y Microsoft ve cómo su propia división de nube crece gracias al gasto de OpenAI.

Microsoft, además, tiene una participación importante en OpenAI. Cuando la valoración de OpenAI sube, Microsoft se apunta una ganancia contable por la revalorización de su inversión. Tercera vuelta: el dinero que Microsoft puso en OpenAI regresa, en parte, como ingreso y otra como aumento del valor de su stake (término que se utiliza para medir el nivel de confianza que tenemos en una apuesta).

En cada giro parece haber más actividad, más demanda, más ingresos y valoraciones más altas. Pero una parte importante del dinero que alimenta la demanda es capital que los propios actores del círculo inyectaron antes. Mientras la rueda gira rápido, Nvidia, CoreWeave, OpenAI y Microsoft celebran ganancias en distintas formas: ventas de chips, ingresos de nube, revalorización de acciones y participaciones. El día que el capital nuevo deje de entrar con la misma fuerza, o que las empresas y los usuarios reales no paguen precios suficientes para cubrir el coste de toda esa infraestructura, la rueda se frena.

Aquí el centro del problema: la diferencia entre inversión y su retornos o ganancia. Los llamados hiperescalares — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— están en una carrera de gasto gigantesca. El BIS calcula que este auge de inversión en IA se encuentra entre los más rápidos e intensos de la historia tecnológica estadounidense y que la inversión conjunta de los principales grandes tecnológicas superará con holgura el billón de dólares entre 2025 y 2026. Y esto en un contexto en el que el gasto de capital de 2026 ya se proyecta por encima de los 700.000 millones de dólares. El punto no es que estos montos sean imposibles de financiar para grupos tan grandes; el punto es que la velocidad del gasto está muy por delante de la capacidad de demostrar retornos consistentes.

Y aquí aparece la pregunta incómoda: ¿la IA está generando productividad suficiente como para justificar semejante expansión? La respuesta más prudente, por ahora, es: todavía no de manera generalizada. Hay usos valiosos, sí, y hay casos concretos de eficiencia, pero la evidencia agregada sigue mostrando una brecha enorme entre entusiasmo e impacto medible. Informes citados por la prensa económica hablan de tasas de retorno muy bajas o nulas en buena parte de las implementaciones empresariales, y el propio BIS advierte que no es seguro que, en el corto plazo, la IA funcione como fuerza deflacionaria o como máquina de ganancias rápidas para toda la economía.

Ese desajuste importa porque el mercado tiende a premiar la promesa antes que el resultado. En otras palabras, la inversión en capital puede seguir subiendo mientras los ingresos aún no llegan, siempre que el financiamiento sea abundante y la confianza no se rompa. Pero cuando esa confianza se debilita, el castigo es abrupto. El BIS compara la bonanza actual con cinco grandes episodios históricos de inversión: “La fiebre de los canales en la década de 1830; la burbuja ferroviaria británica de los años 1840; la electrificación de comienzos del siglo XX; la exuberancia de los años veinte y la burbuja de las puntocom de finales de los noventa compartieron un rasgo común: todos ellos surgieron a partir de auténticas revoluciones tecnológicas que atrajeron mucho más capital del que posteriormente pudieron justificar sus rendimientos comerciales«.

La extrema exposición de Corea del Sur encaja en esa lógica. Corea es una economía profundamente entrelazada con los semiconductores, y por eso concentra tanto la promesa como el riesgo. Cuando suben las expectativas sobre IA, suben también los precios de las firmas coreanas vinculadas a chips y memorias; pero cuando el mercado duda de la rentabilidad del sector, la caída golpea de manera desproporcionada. La corrección no es solo bursátil: puede afectar empleo, inversión, consumo y financiamiento corporativo. Además, en Corea el endeudamiento de los hogares es extraordinariamente alto, lo que vuelve más sensible cualquier caída del efecto riqueza. Un retroceso fuerte en activos financieros o inmobiliarios reduce la confianza del consumidor y puede deteriorar la calidad del crédito doméstico.

La deuda de hogares en Corea alcanzó récords cercanos a 1,4 billones de dólares en 2026. La ratio deuda/ingreso disponible está entre los más altos de la OCDE. Veamos cómo funciona un incremento bursátil o una caída. El rally del índice de bolsa coreano (KOSPI), impulsado por Samsung y SK Hynix, ligadas a la IA, genera efecto riqueza al aumentar un 54% su valorización bursátil. Las exportaciones de chips superaron a las de autos, barcos y electrónica; en junio de 2026 crecieron un 70,9% interanual, donde Samsung y SK Hynix concentran la mayoría del aumento. El índice subió, pero también sufrió caídas brutales de hasta 40% desde picos de junio.

Si tenía acciones de Samsung que valían 10, ahora valen 15.4, ese es el efecto riqueza, quienes tienen este tipo de acciones tomaron un préstamo para comprar más acciones o aumentar su hipoteca, para invertir el efecto riqueza. En mayo 2026 el endeudamiento mensual saltó bruscamente. Parte de las plusvalías de acciones se destinan a vivienda. Ahora, si el índice bursátil corrige a la baja, tal como pasó (-40%), el patrimonio neto de los hogares cae, y las acciones que estaban a 15.4 pasan a 11. Esta disminución lleva a aumenta la morosidad y reducir el consumo, amplificando el shock macro. El Banco de Corea sube el interés por la fuga de capitales de las ganancias del auge de semiconductores y las deudas tomadas se encarecen, lo que afecta la demanda doméstica y la estabilidad financiera.

La fuga de capitales hacia las tecnológicas estadounidenses tiene un efecto adicional: alimenta aún más el ecosistema de la IA en los Estados Unidos y reduce el margen de Asia para sostener sus propias inversiones sin tensionar moneda, inflación y tasas. Es decir, el centro absorbe capital del resto del mundo justo en el momento en que ese resto del mundo necesita inversión productiva y estabilidad financiera. Así, la IA no solo es una carrera entre empresas; también es una carrera entre sistemas monetarios y entre regiones que compiten por financiar el futuro.

A esto se suma la colaboración de Estados y fondos soberanos, especialmente en el Golfo. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Kuwait han entrado con fuerza en la financiación de infraestructura de IA, ya sea por medio de acuerdos con grandes tecnológicas o mediante vehículos soberanos vinculados a centros de datos, computación y modelos de escala global. Ese apoyo no es menor: aporta capital, acelera despliegue y refuerza la cadena global de infraestructura. Pero también introduce una dependencia estructural sobre energía, materiales y estabilidad geopolítica. Los centros de datos requieren electricidad masiva y continua, redes robustas, refrigeración intensiva, chips, agua y, además, acceso a insumos industriales y a rutas de suministro seguras.

En otras palabras, la IA no es solo software. Es un sistema físico. Y como sistema físico, depende de electricidad, agua, cobre, tierras raras, logística y paz comercial. Por eso el Golfo es, a la vez, parte de la solución y del problema: aporta energía y capital, pero también convierte la expansión de la IA en un proceso expuesto a tensiones regionales, precios del petróleo, conflictos en rutas marítimas y riesgos sobre materiales críticos. Si algo interrumpe ese engranaje —una subida del costo energético, un cuello de botella en chips de memoria o una perturbación geopolítica— el modelo de crecimiento puede perder velocidad muy rápido.

El private credit agrega opacidad a una historia que ya es compleja. Gran parte de la infraestructura de IA no está financiada exclusivamente por la banca tradicional ni por emisiones públicas transparentes, sino por fondos privados y estructuras diseñadas para acomodar riesgos específicos. Eso puede ser funcional en fase expansiva, pero también puede ocultar el verdadero nivel de apalancamiento del sistema. Cuando el financiamiento se vuelve menos transparente, el mercado tarda más en ver el deterioro; y cuando finalmente lo ve, suele reaccionar con mayor violencia. El BIS subraya precisamente el aumento de la deuda, la presencia de vehículos especiales y la arquitectura de financiamiento cruzado como una fuente de fragilidad sistémica.

¿Significa esto que la IA es una burbuja sin valor económico? No. Significa algo más incómodo: que una tecnología genuinamente transformadora puede convivir con una estructura financiera inestable. Esa es la gran lección de la historia económica. Los canales, los ferrocarriles, la electrificación, la industria digital y luego internet no fueron ilusiones; fueron revoluciones reales. Pero la historia enseña que las revoluciones tecnológicas suelen atraer más capital del que los retornos de corto plazo pueden soportar. El resultado no es necesariamente el fracaso de la tecnología, sino el fracaso de las expectativas financieras que la rodean.

Por eso Corea del Sur no debe leerse como un caso nacional aislado. Es una advertencia. Un mercado concentrado, una economía abierta, una exposición alta a semiconductores, con hogares muy endeudado y una dependencia fuerte del ciclo tecnológico global pueden transformar una corrección bursátil en una señal sistémica. Si la rentabilidad de la IA sigue siendo baja, si la inversión sigue creciendo más rápido que los ingresos, si el private credit sigue acumulando riesgo opaco y si los bancos centrales se ven obligados a defender monedas mientras toleran inflación y menor crecimiento, entonces el desenlace puede ser un freno prolongado a la inversión, una presión sobre bonos y una desaceleración más amplia.

En ese sentido, la pregunta relevante no es si la IA cambiará el mundo. Eso ya está ocurriendo. La pregunta es quién paga la transición, cuánto cuesta financiarla y qué pasa si la promesa de productividad tarda demasiado en materializarse. Corea del Sur, Japón, los grandes tecnológicas, los fondos del Golfo y el crédito privado están escribiendo hoy esa respuesta. Y no todos los capítulos prometen un final feliz.

Corea del Sur no es una excepción exótica ni una víctima aislada de la volatilidad. Es un espejo. Refleja una economía atrapada entre la promesa de la productividad futura y las obligaciones financieras del presente. El canario todavía no ha muerto, pero ya dejó de cantar. Y cuando una mina escucha ese silencio, no conviene discutir si el ave exagera: conviene empezar a salir.

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Buenos Aires: (Alias: SANTA.BANANA.MURO)

IA: del sueño tecnológico al riesgo sistémico

Por: Lic. Alejandro Marcó del Pont

Un Black Monday donde la euforia supera a los fundamentos (El Tábano Economista)

Existía un viejo adagio en las profundidades de las minas de carbón del siglo XIX que advertía a los picadores sobre el peligro invisible del gas grisú. Antes de que existieran los sensores electrónicos, los mineros descendían a las galerías acompañados de un canario en una pequeña jaula de mimbre. El ave, mucho más sensible a las toxinas que el ser humano, servía como un sistema de alerta temprana; si el canario dejaba de cantar y caía al suelo, los hombres sabían que tenían apenas unos segundos para huir antes de que la atmósfera se volviera letal o una chispa provocara una explosión catastrófica.

Hoy, en las pantallas de las terminales financieras de todo el mundo, hemos encontrado a nuestro propio canario. No está en una mina de Gales o de Virginia Occidental, sino en el índice bursátil de Seúl. Un reciente y revelador informe publicado por Asia Times nos muestra cómo la extrema exposición de la economía surcoreana a la fiebre de la Inteligencia Artificial no debe leerse como un evento aislado, una simple anécdota de un mercado emergente tecnológico, sino como el canario en la mina de un riesgo sistémico global.

Si se quiere una imagen sencilla, Corea hoy funciona como alerta. No porque sea el único país vulnerable a la IA, sino porque condensa en un solo mercado varios de los riesgos que veremos dispersos por Asia y por el sistema financiero internacional: rentabilidad dudosa, inversión desbordada, endeudamiento, presión sobre monedas, dependencia de una cadena de suministros muy concentrada, así como una carrera entre gigantes tecnológicos que puede dejar mucho valor destruido antes de crear productividad real.

Lo primero que conviene decir con claridad es que la IA no está financiándose, en gran medida, con el dinero “limpio” de una expansión autosostenida, sino con una mezcla de caja de las grandes tecnológicas, deuda, vehículos especiales y crédito privado. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) describe la inversión en IA en su análisis The AI investment race como uno de las mayores expansiones tecnológicas de la historia de Estados Unidos, y señala además que el proceso ya mostró dos rasgos preocupantes: una tendencia a la sobreinversión y la aparición de financiamiento circular entre grandes tecnológicas, llamadas hiperescaladores (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle), laboratorios y proveedores de infraestructura. Ese último punto es crucial, porque la circularidad vuelve más difícil distinguir entre ingresos reales y movimientos contables que alimentan valuaciones.

La inversión circular funciona como sigue. Imagina una rueda que gira y en cada vuelta casi todos los que están encima creen que están ganando dinero nuevo. Nvidia fabrica los chips más buscados del mundo para inteligencia artificial. CoreWeave, una empresa que construye y alquila centros de datos especializados, necesita miles de esos chips para ofrecer potencia de cálculo a los grandes laboratorios. Nvidia no se limita a vendérselos: también invierte dinero en CoreWeave y se queda con una parte de sus acciones. CoreWeave, con ese capital y con deuda, compra todavía más chips a Nvidia. Nvidia registra una venta enorme, sus ingresos se disparan y el precio de su propia acción sube. Al mismo tiempo, la participación que Nvidia tiene en CoreWeave también vale más porque CoreWeave parece un negocio en plena expansión. Primera vuelta de la rueda: Nvidia gana por la venta de chips a la empresa que invirtió y vuelve a ganar porque sus acciones en CoreWeave se revalorizan.

Ahora entran los laboratorios. OpenAI necesita una cantidad colosal de potencia de cálculo para entrenar y operar sus modelos. Firma contratos plurianuales con CoreWeave como proveedores de nube. Para poder pagarlos, OpenAI recibe miles de millones de Microsoft. Con ese dinero, OpenAI alquila capacidad a CoreWeave. Al tener un cliente del tamaño de OpenAI, puede pedir más préstamos o atraer más inversores, y con ese dinero nuevo vuelve a comprar chips a Nvidia. Segunda vuelta: Nvidia vende otra vez más chips, CoreWeave crece, OpenAI parece más valioso porque tiene acceso garantizado a una gran capacidad de cómputo y Microsoft ve cómo su propia división de nube crece gracias al gasto de OpenAI.

Microsoft, además, tiene una participación importante en OpenAI. Cuando la valoración de OpenAI sube, Microsoft se apunta una ganancia contable por la revalorización de su inversión. Tercera vuelta: el dinero que Microsoft puso en OpenAI regresa, en parte, como ingreso y otra como aumento del valor de su stake (término que se utiliza para medir el nivel de confianza que tenemos en una apuesta).

En cada giro parece haber más actividad, más demanda, más ingresos y valoraciones más altas. Pero una parte importante del dinero que alimenta la demanda es capital que los propios actores del círculo inyectaron antes. Mientras la rueda gira rápido, Nvidia, CoreWeave, OpenAI y Microsoft celebran ganancias en distintas formas: ventas de chips, ingresos de nube, revalorización de acciones y participaciones. El día que el capital nuevo deje de entrar con la misma fuerza, o que las empresas y los usuarios reales no paguen precios suficientes para cubrir el coste de toda esa infraestructura, la rueda se frena.

Aquí el centro del problema: la diferencia entre inversión y su retornos o ganancia. Los llamados hiperescalares — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— están en una carrera de gasto gigantesca. El BIS calcula que este auge de inversión en IA se encuentra entre los más rápidos e intensos de la historia tecnológica estadounidense y que la inversión conjunta de los principales grandes tecnológicas superará con holgura el billón de dólares entre 2025 y 2026. Y esto en un contexto en el que el gasto de capital de 2026 ya se proyecta por encima de los 700.000 millones de dólares. El punto no es que estos montos sean imposibles de financiar para grupos tan grandes; el punto es que la velocidad del gasto está muy por delante de la capacidad de demostrar retornos consistentes.

Y aquí aparece la pregunta incómoda: ¿la IA está generando productividad suficiente como para justificar semejante expansión? La respuesta más prudente, por ahora, es: todavía no de manera generalizada. Hay usos valiosos, sí, y hay casos concretos de eficiencia, pero la evidencia agregada sigue mostrando una brecha enorme entre entusiasmo e impacto medible. Informes citados por la prensa económica hablan de tasas de retorno muy bajas o nulas en buena parte de las implementaciones empresariales, y el propio BIS advierte que no es seguro que, en el corto plazo, la IA funcione como fuerza deflacionaria o como máquina de ganancias rápidas para toda la economía.

Ese desajuste importa porque el mercado tiende a premiar la promesa antes que el resultado. En otras palabras, la inversión en capital puede seguir subiendo mientras los ingresos aún no llegan, siempre que el financiamiento sea abundante y la confianza no se rompa. Pero cuando esa confianza se debilita, el castigo es abrupto. El BIS compara la bonanza actual con cinco grandes episodios históricos de inversión: “La fiebre de los canales en la década de 1830; la burbuja ferroviaria británica de los años 1840; la electrificación de comienzos del siglo XX; la exuberancia de los años veinte y la burbuja de las puntocom de finales de los noventa compartieron un rasgo común: todos ellos surgieron a partir de auténticas revoluciones tecnológicas que atrajeron mucho más capital del que posteriormente pudieron justificar sus rendimientos comerciales«.

La extrema exposición de Corea del Sur encaja en esa lógica. Corea es una economía profundamente entrelazada con los semiconductores, y por eso concentra tanto la promesa como el riesgo. Cuando suben las expectativas sobre IA, suben también los precios de las firmas coreanas vinculadas a chips y memorias; pero cuando el mercado duda de la rentabilidad del sector, la caída golpea de manera desproporcionada. La corrección no es solo bursátil: puede afectar empleo, inversión, consumo y financiamiento corporativo. Además, en Corea el endeudamiento de los hogares es extraordinariamente alto, lo que vuelve más sensible cualquier caída del efecto riqueza. Un retroceso fuerte en activos financieros o inmobiliarios reduce la confianza del consumidor y puede deteriorar la calidad del crédito doméstico.

La deuda de hogares en Corea alcanzó récords cercanos a 1,4 billones de dólares en 2026. La ratio deuda/ingreso disponible está entre los más altos de la OCDE. Veamos cómo funciona un incremento bursátil o una caída. El rally del índice de bolsa coreano (KOSPI), impulsado por Samsung y SK Hynix, ligadas a la IA, genera efecto riqueza al aumentar un 54% su valorización bursátil. Las exportaciones de chips superaron a las de autos, barcos y electrónica; en junio de 2026 crecieron un 70,9% interanual, donde Samsung y SK Hynix concentran la mayoría del aumento. El índice subió, pero también sufrió caídas brutales de hasta 40% desde picos de junio.

Si tenía acciones de Samsung que valían 10, ahora valen 15.4, ese es el efecto riqueza, quienes tienen este tipo de acciones tomaron un préstamo para comprar más acciones o aumentar su hipoteca, para invertir el efecto riqueza. En mayo 2026 el endeudamiento mensual saltó bruscamente. Parte de las plusvalías de acciones se destinan a vivienda. Ahora, si el índice bursátil corrige a la baja, tal como pasó (-40%), el patrimonio neto de los hogares cae, y las acciones que estaban a 15.4 pasan a 11. Esta disminución lleva a aumenta la morosidad y reducir el consumo, amplificando el shock macro. El Banco de Corea sube el interés por la fuga de capitales de las ganancias del auge de semiconductores y las deudas tomadas se encarecen, lo que afecta la demanda doméstica y la estabilidad financiera.

La fuga de capitales hacia las tecnológicas estadounidenses tiene un efecto adicional: alimenta aún más el ecosistema de la IA en los Estados Unidos y reduce el margen de Asia para sostener sus propias inversiones sin tensionar moneda, inflación y tasas. Es decir, el centro absorbe capital del resto del mundo justo en el momento en que ese resto del mundo necesita inversión productiva y estabilidad financiera. Así, la IA no solo es una carrera entre empresas; también es una carrera entre sistemas monetarios y entre regiones que compiten por financiar el futuro.

A esto se suma la colaboración de Estados y fondos soberanos, especialmente en el Golfo. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Kuwait han entrado con fuerza en la financiación de infraestructura de IA, ya sea por medio de acuerdos con grandes tecnológicas o mediante vehículos soberanos vinculados a centros de datos, computación y modelos de escala global. Ese apoyo no es menor: aporta capital, acelera despliegue y refuerza la cadena global de infraestructura. Pero también introduce una dependencia estructural sobre energía, materiales y estabilidad geopolítica. Los centros de datos requieren electricidad masiva y continua, redes robustas, refrigeración intensiva, chips, agua y, además, acceso a insumos industriales y a rutas de suministro seguras.

En otras palabras, la IA no es solo software. Es un sistema físico. Y como sistema físico, depende de electricidad, agua, cobre, tierras raras, logística y paz comercial. Por eso el Golfo es, a la vez, parte de la solución y del problema: aporta energía y capital, pero también convierte la expansión de la IA en un proceso expuesto a tensiones regionales, precios del petróleo, conflictos en rutas marítimas y riesgos sobre materiales críticos. Si algo interrumpe ese engranaje —una subida del costo energético, un cuello de botella en chips de memoria o una perturbación geopolítica— el modelo de crecimiento puede perder velocidad muy rápido.

El private credit agrega opacidad a una historia que ya es compleja. Gran parte de la infraestructura de IA no está financiada exclusivamente por la banca tradicional ni por emisiones públicas transparentes, sino por fondos privados y estructuras diseñadas para acomodar riesgos específicos. Eso puede ser funcional en fase expansiva, pero también puede ocultar el verdadero nivel de apalancamiento del sistema. Cuando el financiamiento se vuelve menos transparente, el mercado tarda más en ver el deterioro; y cuando finalmente lo ve, suele reaccionar con mayor violencia. El BIS subraya precisamente el aumento de la deuda, la presencia de vehículos especiales y la arquitectura de financiamiento cruzado como una fuente de fragilidad sistémica.

¿Significa esto que la IA es una burbuja sin valor económico? No. Significa algo más incómodo: que una tecnología genuinamente transformadora puede convivir con una estructura financiera inestable. Esa es la gran lección de la historia económica. Los canales, los ferrocarriles, la electrificación, la industria digital y luego internet no fueron ilusiones; fueron revoluciones reales. Pero la historia enseña que las revoluciones tecnológicas suelen atraer más capital del que los retornos de corto plazo pueden soportar. El resultado no es necesariamente el fracaso de la tecnología, sino el fracaso de las expectativas financieras que la rodean.

Por eso Corea del Sur no debe leerse como un caso nacional aislado. Es una advertencia. Un mercado concentrado, una economía abierta, una exposición alta a semiconductores, con hogares muy endeudado y una dependencia fuerte del ciclo tecnológico global pueden transformar una corrección bursátil en una señal sistémica. Si la rentabilidad de la IA sigue siendo baja, si la inversión sigue creciendo más rápido que los ingresos, si el private credit sigue acumulando riesgo opaco y si los bancos centrales se ven obligados a defender monedas mientras toleran inflación y menor crecimiento, entonces el desenlace puede ser un freno prolongado a la inversión, una presión sobre bonos y una desaceleración más amplia.

En ese sentido, la pregunta relevante no es si la IA cambiará el mundo. Eso ya está ocurriendo. La pregunta es quién paga la transición, cuánto cuesta financiarla y qué pasa si la promesa de productividad tarda demasiado en materializarse. Corea del Sur, Japón, los grandes tecnológicas, los fondos del Golfo y el crédito privado están escribiendo hoy esa respuesta. Y no todos los capítulos prometen un final feliz.

Corea del Sur no es una excepción exótica ni una víctima aislada de la volatilidad. Es un espejo. Refleja una economía atrapada entre la promesa de la productividad futura y las obligaciones financieras del presente. El canario todavía no ha muerto, pero ya dejó de cantar. Y cuando una mina escucha ese silencio, no conviene discutir si el ave exagera: conviene empezar a salir.

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IA: del sueño tecnológico al riesgo sistémico

Por: Lic. Alejandro Marcó del Pont

Un Black Monday donde la euforia supera a los fundamentos (El Tábano Economista)

Existía un viejo adagio en las profundidades de las minas de carbón del siglo XIX que advertía a los picadores sobre el peligro invisible del gas grisú. Antes de que existieran los sensores electrónicos, los mineros descendían a las galerías acompañados de un canario en una pequeña jaula de mimbre. El ave, mucho más sensible a las toxinas que el ser humano, servía como un sistema de alerta temprana; si el canario dejaba de cantar y caía al suelo, los hombres sabían que tenían apenas unos segundos para huir antes de que la atmósfera se volviera letal o una chispa provocara una explosión catastrófica.

Hoy, en las pantallas de las terminales financieras de todo el mundo, hemos encontrado a nuestro propio canario. No está en una mina de Gales o de Virginia Occidental, sino en el índice bursátil de Seúl. Un reciente y revelador informe publicado por Asia Times nos muestra cómo la extrema exposición de la economía surcoreana a la fiebre de la Inteligencia Artificial no debe leerse como un evento aislado, una simple anécdota de un mercado emergente tecnológico, sino como el canario en la mina de un riesgo sistémico global.

Si se quiere una imagen sencilla, Corea hoy funciona como alerta. No porque sea el único país vulnerable a la IA, sino porque condensa en un solo mercado varios de los riesgos que veremos dispersos por Asia y por el sistema financiero internacional: rentabilidad dudosa, inversión desbordada, endeudamiento, presión sobre monedas, dependencia de una cadena de suministros muy concentrada, así como una carrera entre gigantes tecnológicos que puede dejar mucho valor destruido antes de crear productividad real.

Lo primero que conviene decir con claridad es que la IA no está financiándose, en gran medida, con el dinero “limpio” de una expansión autosostenida, sino con una mezcla de caja de las grandes tecnológicas, deuda, vehículos especiales y crédito privado. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) describe la inversión en IA en su análisis The AI investment race como uno de las mayores expansiones tecnológicas de la historia de Estados Unidos, y señala además que el proceso ya mostró dos rasgos preocupantes: una tendencia a la sobreinversión y la aparición de financiamiento circular entre grandes tecnológicas, llamadas hiperescaladores (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle), laboratorios y proveedores de infraestructura. Ese último punto es crucial, porque la circularidad vuelve más difícil distinguir entre ingresos reales y movimientos contables que alimentan valuaciones.

La inversión circular funciona como sigue. Imagina una rueda que gira y en cada vuelta casi todos los que están encima creen que están ganando dinero nuevo. Nvidia fabrica los chips más buscados del mundo para inteligencia artificial. CoreWeave, una empresa que construye y alquila centros de datos especializados, necesita miles de esos chips para ofrecer potencia de cálculo a los grandes laboratorios. Nvidia no se limita a vendérselos: también invierte dinero en CoreWeave y se queda con una parte de sus acciones. CoreWeave, con ese capital y con deuda, compra todavía más chips a Nvidia. Nvidia registra una venta enorme, sus ingresos se disparan y el precio de su propia acción sube. Al mismo tiempo, la participación que Nvidia tiene en CoreWeave también vale más porque CoreWeave parece un negocio en plena expansión. Primera vuelta de la rueda: Nvidia gana por la venta de chips a la empresa que invirtió y vuelve a ganar porque sus acciones en CoreWeave se revalorizan.

Ahora entran los laboratorios. OpenAI necesita una cantidad colosal de potencia de cálculo para entrenar y operar sus modelos. Firma contratos plurianuales con CoreWeave como proveedores de nube. Para poder pagarlos, OpenAI recibe miles de millones de Microsoft. Con ese dinero, OpenAI alquila capacidad a CoreWeave. Al tener un cliente del tamaño de OpenAI, puede pedir más préstamos o atraer más inversores, y con ese dinero nuevo vuelve a comprar chips a Nvidia. Segunda vuelta: Nvidia vende otra vez más chips, CoreWeave crece, OpenAI parece más valioso porque tiene acceso garantizado a una gran capacidad de cómputo y Microsoft ve cómo su propia división de nube crece gracias al gasto de OpenAI.

Microsoft, además, tiene una participación importante en OpenAI. Cuando la valoración de OpenAI sube, Microsoft se apunta una ganancia contable por la revalorización de su inversión. Tercera vuelta: el dinero que Microsoft puso en OpenAI regresa, en parte, como ingreso y otra como aumento del valor de su stake (término que se utiliza para medir el nivel de confianza que tenemos en una apuesta).

En cada giro parece haber más actividad, más demanda, más ingresos y valoraciones más altas. Pero una parte importante del dinero que alimenta la demanda es capital que los propios actores del círculo inyectaron antes. Mientras la rueda gira rápido, Nvidia, CoreWeave, OpenAI y Microsoft celebran ganancias en distintas formas: ventas de chips, ingresos de nube, revalorización de acciones y participaciones. El día que el capital nuevo deje de entrar con la misma fuerza, o que las empresas y los usuarios reales no paguen precios suficientes para cubrir el coste de toda esa infraestructura, la rueda se frena.

Aquí el centro del problema: la diferencia entre inversión y su retornos o ganancia. Los llamados hiperescalares — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— están en una carrera de gasto gigantesca. El BIS calcula que este auge de inversión en IA se encuentra entre los más rápidos e intensos de la historia tecnológica estadounidense y que la inversión conjunta de los principales grandes tecnológicas superará con holgura el billón de dólares entre 2025 y 2026. Y esto en un contexto en el que el gasto de capital de 2026 ya se proyecta por encima de los 700.000 millones de dólares. El punto no es que estos montos sean imposibles de financiar para grupos tan grandes; el punto es que la velocidad del gasto está muy por delante de la capacidad de demostrar retornos consistentes.

Y aquí aparece la pregunta incómoda: ¿la IA está generando productividad suficiente como para justificar semejante expansión? La respuesta más prudente, por ahora, es: todavía no de manera generalizada. Hay usos valiosos, sí, y hay casos concretos de eficiencia, pero la evidencia agregada sigue mostrando una brecha enorme entre entusiasmo e impacto medible. Informes citados por la prensa económica hablan de tasas de retorno muy bajas o nulas en buena parte de las implementaciones empresariales, y el propio BIS advierte que no es seguro que, en el corto plazo, la IA funcione como fuerza deflacionaria o como máquina de ganancias rápidas para toda la economía.

Ese desajuste importa porque el mercado tiende a premiar la promesa antes que el resultado. En otras palabras, la inversión en capital puede seguir subiendo mientras los ingresos aún no llegan, siempre que el financiamiento sea abundante y la confianza no se rompa. Pero cuando esa confianza se debilita, el castigo es abrupto. El BIS compara la bonanza actual con cinco grandes episodios históricos de inversión: “La fiebre de los canales en la década de 1830; la burbuja ferroviaria británica de los años 1840; la electrificación de comienzos del siglo XX; la exuberancia de los años veinte y la burbuja de las puntocom de finales de los noventa compartieron un rasgo común: todos ellos surgieron a partir de auténticas revoluciones tecnológicas que atrajeron mucho más capital del que posteriormente pudieron justificar sus rendimientos comerciales«.

La extrema exposición de Corea del Sur encaja en esa lógica. Corea es una economía profundamente entrelazada con los semiconductores, y por eso concentra tanto la promesa como el riesgo. Cuando suben las expectativas sobre IA, suben también los precios de las firmas coreanas vinculadas a chips y memorias; pero cuando el mercado duda de la rentabilidad del sector, la caída golpea de manera desproporcionada. La corrección no es solo bursátil: puede afectar empleo, inversión, consumo y financiamiento corporativo. Además, en Corea el endeudamiento de los hogares es extraordinariamente alto, lo que vuelve más sensible cualquier caída del efecto riqueza. Un retroceso fuerte en activos financieros o inmobiliarios reduce la confianza del consumidor y puede deteriorar la calidad del crédito doméstico.

La deuda de hogares en Corea alcanzó récords cercanos a 1,4 billones de dólares en 2026. La ratio deuda/ingreso disponible está entre los más altos de la OCDE. Veamos cómo funciona un incremento bursátil o una caída. El rally del índice de bolsa coreano (KOSPI), impulsado por Samsung y SK Hynix, ligadas a la IA, genera efecto riqueza al aumentar un 54% su valorización bursátil. Las exportaciones de chips superaron a las de autos, barcos y electrónica; en junio de 2026 crecieron un 70,9% interanual, donde Samsung y SK Hynix concentran la mayoría del aumento. El índice subió, pero también sufrió caídas brutales de hasta 40% desde picos de junio.

Si tenía acciones de Samsung que valían 10, ahora valen 15.4, ese es el efecto riqueza, quienes tienen este tipo de acciones tomaron un préstamo para comprar más acciones o aumentar su hipoteca, para invertir el efecto riqueza. En mayo 2026 el endeudamiento mensual saltó bruscamente. Parte de las plusvalías de acciones se destinan a vivienda. Ahora, si el índice bursátil corrige a la baja, tal como pasó (-40%), el patrimonio neto de los hogares cae, y las acciones que estaban a 15.4 pasan a 11. Esta disminución lleva a aumenta la morosidad y reducir el consumo, amplificando el shock macro. El Banco de Corea sube el interés por la fuga de capitales de las ganancias del auge de semiconductores y las deudas tomadas se encarecen, lo que afecta la demanda doméstica y la estabilidad financiera.

La fuga de capitales hacia las tecnológicas estadounidenses tiene un efecto adicional: alimenta aún más el ecosistema de la IA en los Estados Unidos y reduce el margen de Asia para sostener sus propias inversiones sin tensionar moneda, inflación y tasas. Es decir, el centro absorbe capital del resto del mundo justo en el momento en que ese resto del mundo necesita inversión productiva y estabilidad financiera. Así, la IA no solo es una carrera entre empresas; también es una carrera entre sistemas monetarios y entre regiones que compiten por financiar el futuro.

A esto se suma la colaboración de Estados y fondos soberanos, especialmente en el Golfo. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Kuwait han entrado con fuerza en la financiación de infraestructura de IA, ya sea por medio de acuerdos con grandes tecnológicas o mediante vehículos soberanos vinculados a centros de datos, computación y modelos de escala global. Ese apoyo no es menor: aporta capital, acelera despliegue y refuerza la cadena global de infraestructura. Pero también introduce una dependencia estructural sobre energía, materiales y estabilidad geopolítica. Los centros de datos requieren electricidad masiva y continua, redes robustas, refrigeración intensiva, chips, agua y, además, acceso a insumos industriales y a rutas de suministro seguras.

En otras palabras, la IA no es solo software. Es un sistema físico. Y como sistema físico, depende de electricidad, agua, cobre, tierras raras, logística y paz comercial. Por eso el Golfo es, a la vez, parte de la solución y del problema: aporta energía y capital, pero también convierte la expansión de la IA en un proceso expuesto a tensiones regionales, precios del petróleo, conflictos en rutas marítimas y riesgos sobre materiales críticos. Si algo interrumpe ese engranaje —una subida del costo energético, un cuello de botella en chips de memoria o una perturbación geopolítica— el modelo de crecimiento puede perder velocidad muy rápido.

El private credit agrega opacidad a una historia que ya es compleja. Gran parte de la infraestructura de IA no está financiada exclusivamente por la banca tradicional ni por emisiones públicas transparentes, sino por fondos privados y estructuras diseñadas para acomodar riesgos específicos. Eso puede ser funcional en fase expansiva, pero también puede ocultar el verdadero nivel de apalancamiento del sistema. Cuando el financiamiento se vuelve menos transparente, el mercado tarda más en ver el deterioro; y cuando finalmente lo ve, suele reaccionar con mayor violencia. El BIS subraya precisamente el aumento de la deuda, la presencia de vehículos especiales y la arquitectura de financiamiento cruzado como una fuente de fragilidad sistémica.

¿Significa esto que la IA es una burbuja sin valor económico? No. Significa algo más incómodo: que una tecnología genuinamente transformadora puede convivir con una estructura financiera inestable. Esa es la gran lección de la historia económica. Los canales, los ferrocarriles, la electrificación, la industria digital y luego internet no fueron ilusiones; fueron revoluciones reales. Pero la historia enseña que las revoluciones tecnológicas suelen atraer más capital del que los retornos de corto plazo pueden soportar. El resultado no es necesariamente el fracaso de la tecnología, sino el fracaso de las expectativas financieras que la rodean.

Por eso Corea del Sur no debe leerse como un caso nacional aislado. Es una advertencia. Un mercado concentrado, una economía abierta, una exposición alta a semiconductores, con hogares muy endeudado y una dependencia fuerte del ciclo tecnológico global pueden transformar una corrección bursátil en una señal sistémica. Si la rentabilidad de la IA sigue siendo baja, si la inversión sigue creciendo más rápido que los ingresos, si el private credit sigue acumulando riesgo opaco y si los bancos centrales se ven obligados a defender monedas mientras toleran inflación y menor crecimiento, entonces el desenlace puede ser un freno prolongado a la inversión, una presión sobre bonos y una desaceleración más amplia.

En ese sentido, la pregunta relevante no es si la IA cambiará el mundo. Eso ya está ocurriendo. La pregunta es quién paga la transición, cuánto cuesta financiarla y qué pasa si la promesa de productividad tarda demasiado en materializarse. Corea del Sur, Japón, los grandes tecnológicas, los fondos del Golfo y el crédito privado están escribiendo hoy esa respuesta. Y no todos los capítulos prometen un final feliz.

Corea del Sur no es una excepción exótica ni una víctima aislada de la volatilidad. Es un espejo. Refleja una economía atrapada entre la promesa de la productividad futura y las obligaciones financieras del presente. El canario todavía no ha muerto, pero ya dejó de cantar. Y cuando una mina escucha ese silencio, no conviene discutir si el ave exagera: conviene empezar a salir.

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Retrasando la #electrificacion y el #decrecimiento con la promesa de una supuesta #cienciaprivada que es solo fachada.

México avanza hacia electrificación con el Programa de Justicia Energética: Sheinbaum

Encabezó la entrega de 96 viviendas en el desarrollo Lomas de San Miguel del Infonavit en Puebla; la meta estatal es de 75 mil nuevas viviendas.

Por Paola Ramírez | Reportera                                                       

La presidente Claudia Sheinbaum Pardo destacó que se brinda justicia social en materia de acceso a la vivienda, a la salud y a la electricidad, ejemplo de ello es el Programa de Justicia Energética que tiene la meta de electrificar, hacia el 2028, a todo el país (99.99 por ciento), a través de más de 45 mil obras y una inversión de 21 mil 377 millones de pesos (mdp).

https://youtu.be/EOHD3DJudtY?t=1183

“México tiene un 98.5 por ciento de electrificación. Y las comunidades que no están electrificadas son comunidades muy aisladas, pequeñitas, pero decidimos que este sexenio vamos a buscar electrificar prácticamente todo el país”, dijo.

Durante su tradicional conferencia de prensa desde Palacio Nacional, la secretaria de Energía, Luz Elena González Escobar, puntualizó que con el gobierno federal reconoce el acceso a la energía como un derecho, por ello, durante los próximos años se garantizará la justicia energética para llegar a prácticamente al cien por ciento de los hogares.

https://sociedad-noticias.com/2026/06/17/conferencia-presidencial-de-claudia-sheinbaum-de-este-miercoles-17-de-junio-2026/

La directora general de la Comisión Federal de Electricidad (CFE), Emilia Esther Calleja Alor, señaló que la justicia energética es hablar de desarrollo nacional, de igualdad territorial y de la capacidad del Estado mexicano para garantizar el bienestar donde más se necesita, es electrificar 8 mil 247 localidades que están pendientes, por ello, la meta es alcanzar el 99.99 de cobertura eléctrica en el país y para ello se llevará a cabo un plan escalonado. –sn–

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Tesla dice adiós al Model S y Model X tras más de una década liderando la revolución eléctrica. La fábrica de Fremont ahora fabricará robots Optimus 🤖⚡ #Tesla #NoticiasMotor #Electrificación

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50 marcas chinas compiten hoy. En 2027, muchas habrán desaparecido. ¿Quiénes sobrevivirán a la guerra eléctrica más dura del mundo? 🔌🚗 #MercadoChino #BYD #Electrificación

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El Xiaomi SU7 2026 redefine el concepto de sedán eléctrico: 740 km de autonomía, 690 CV y carga ultrarrápida 🚗⚡ Descubre cómo este chino está listo para conquistar Europa. #XiaomiSU7 #Electrificacion

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https://www.europesays.com/es/286173/ Inauguración de la Planta de Baterías de SEAT y CUPRA en Martorell: Un Paso Clave hacia la Electromovilidad en Europa #Baterías #Business #Cupra #Economía #Economy #electrificacion #ES #España #Martorell #MovilidadEléctrica #seat #Spain #Volkswagen

El nuevo Mercedes GLB combina tecnología punta, versatilidad y diseño funcional. ¿Listo para el futuro eléctrico? ⚡🚗 #MercedesGLB #Electrificación

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Bugatti y Rimac están listos para reinventar el lujo eléctrico con una batería de estado sólido que promete cambiar las reglas del juego. ¿Estás preparado para el futuro? 🚗⚡ #Bugatti #Rimac #Electrificación

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El futuro de AMG está aquí: eléctrico, emocionante y más exclusivo que nunca. Descubre cómo el nuevo CEO está llevando la marca hacia una nueva era 🚗⚡ #AMG #Electrificación

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Mauritania firma acuerdo de 39 millones de euros con Francia para el desarrollo de la energía solar

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Audi presenta el E SUV Concept, un todocamino eléctrico de 671 CV diseñado para conquistar China 🚗⚡ Descubre cómo la tecnología y el lujo se fusionan en este modelo revolucionario. #Audi #China #Electrificación

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Audi presenta el E SUV Concept, un todocamino eléctrico de 671 CV diseñado para conquistar China 🚗⚡ Descubre cómo la tecnología y el lujo se fusionan en este modelo revolucionario. #Audi #China #Electrificación

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TVR regresa con el Griffith 'electrificado'. ¿Es el futuro de los deportivos británicos o una traición a su legado? 🚗⚡ #TVR #Griffith #Electrificación

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TVR regresa con el Griffith 'electrificado'. ¿Es el futuro de los deportivos británicos o una traición a su legado? 🚗⚡ #TVR #Griffith #Electrificación

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Honda enfrenta desafíos en su transición eléctrica, pero ¿qué salió mal? 🚗⚡ Descubre cómo la marca japonesa está reinventando su estrategia para el futuro. #Electrificación #Honda

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Honda enfrenta desafíos en su transición eléctrica, pero ¿qué salió mal? 🚗⚡ Descubre cómo la marca japonesa está reinventando su estrategia para el futuro. #Electrificación #Honda

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El Mercedes GLB se despide, pero deja huella. 🚗✨ Descubre cómo su legado da paso a una nueva era eléctrica y qué significa el cierre de la fábrica de Aguascalientes. #MercedesGLB #Electrificacion

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El Mercedes GLB se despide, pero deja huella. 🚗✨ Descubre cómo su legado da paso a una nueva era eléctrica y qué significa el cierre de la fábrica de Aguascalientes. #MercedesGLB #Electrificacion

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El BMW i3 Neue Klasse llega en 2026 con hasta 900 km de autonomía y rendimiento de nivel M. ¿Listo para el futuro de los sedanes deportivos? 🚗⚡ #BMW #Electrificación

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Ferrari confirma que el V12 no desaparecerá. ¿Cómo equilibra la marca tradición e innovación? 🚗🔥 #Ferrari #V12 #Electrificación

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El Rolls-Royce Corniche eléctrico de Halcyon: donde el lujo clásico encuentra la innovación moderna. 🚗⚡ ¿Listos para el futuro del automovilismo? #RollsRoyce #Electrificación

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Tesla lanza un Model Y 'low cost' por 32.000€, pero ¿qué queda fuera? 🚗⚡ Desde menos autonomía hasta equipamiento básico, descubre todos los detalles aquí. #Tesla #ModelY #Electrificación

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Tesla lanza un Model Y 'low cost' por 32.000€, pero ¿qué queda fuera? 🚗⚡ Desde menos autonomía hasta equipamiento básico, descubre todos los detalles aquí. #Tesla #ModelY #Electrificación

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La necesaria #electrificación de nuestro consumo de energía en España va mal. Gran parte se explica por sistema de transporte [...], individualización de la climatización/calefacción y falta de incentivos/asesoramiento.

Pero una cosa que no he oído nombrar y que creo que es un freno que deberia eliminarse es el pago del término fijo en la factura eléctrica.

No lo oígo nombrar en el debate pero creo que es bastante relevante y extendido precisamente en países con mejor ratio de electrificación.

La necesaria #electrificación de nuestro consumo de energía en España va mal. Gran parte se explica por sistema de transporte [...], individualización de la climatización/calefacción y falta de incentivos/asesoramiento.

Pero una cosa que no he oído nombrar y que creo que es un freno que deberia eliminarse es el pago del término fijo en la factura eléctrica.

No lo oígo nombrar en el debate pero creo que es bastante relevante y extendido precisamente en países con mejor ratio de electrificación.

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El Mazda MX-30 dice adiós al mercado europeo tras un intento valiente pero fallido. ¿Qué nos espera con el CX-6e? 🚗⚡ #Mazda #Electrificación

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El Rolls-Royce Phantom V de 1961 renace como un EV gracias a Lunaz. Un homenaje al lujo clásico con tecnología moderna. 🚗✨ #RollsRoyce #Electrificación

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¿Un 911 sin motor de combustión? 😱 Everrati lo hizo realidad y los puristas están TEMBLANDO. ¿Evolución o herejía? JUEGA y descubre por qué este coche está rompiendo internet 👉 #Porsche #Electrificación

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Momento Deepseek, pero para el coche eléctrico: los chinos de BYD (el segundo mayor fabricante de baterías del mundo y que además fabrica sus propios coches) dicen que han inventado un cargador que hace crecer la autonomía 400 kilómetros en cinco minutos: luego en la vida real habrá que verlo, pero lo importante aquí es que de parte de los fabricantes de #Europa🇪🇺 y #EEUU🇺🇸 esta clase de innovación ni está ni se la espera

#automóvil #electrificación⚡ #China🇨🇳 #noticias
https://cincodias.elpais.com/mercados-financieros/2025-03-18/la-china-byd-revalida-maximos-en-bolsa-tras-afirmar-que-puede-cargar-los-coches-electricos-en-cinco-minutos.html

Momento Deepseek, pero para el coche eléctrico: los chinos de BYD (el segundo mayor fabricante de baterías del mundo y que además fabrica sus propios coches) dicen que han inventado un cargador que hace crecer la autonomía 400 kilómetros en cinco minutos: luego en la vida real habrá que verlo, pero lo importante aquí es que de parte de los fabricantes de #Europa🇪🇺 y #EEUU🇺🇸 esta clase de innovación ni está ni se la espera

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¡El futuro de BMW M ya está aquí! 🚗⚡️ Descubre cómo el próximo M4 eléctrico revolucionará el mercado y marcará un nuevo capítulo en la historia de los deportivos. #BMWM #Electrificación

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🚗⚡ El Fiat 500 eléctrico se toma un descanso prolongado. Stellantis extiende el cierre de su planta en Mirafiori, reflejando los retos de los vehículos eléctricos en el mercado. ¿Cómo afectará esto al futuro de la marca? #Fiat500 #Electrificación

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🚗⚡ El Fiat 500 eléctrico se toma un descanso prolongado. Stellantis extiende el cierre de su planta en Mirafiori, reflejando los retos de los vehículos eléctricos en el mercado. ¿Cómo afectará esto al futuro de la marca? #Fiat500 #Electrificación

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🚘🌎 Cupra llega a EE.UU. en 2030: Diseño, rendimiento y electrificación en un mercado clave para el futuro de la automoción. ¿Listos para el desafío? ⚡ #Cupra #ExpansionEEUU #Electrificación

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Adivinad quién estuvo ayer haciendo la preinstalación de tres cargadores para recarga de bicicletas de pedaleo asistido. ☝🏼

🔌 Vamos, tres enchufes en una pared, porque esa es la compejidad que tiene la bici.

👥 Como no podía ser de otro modo, me lo está instalando una cooperativa local: solencoop.es

¿Y quien va a poderla usar completamente gratis? Cualquier vecino o vecina que quiera cargar una bicicleta. Ni coches, ni motos, ni VMP.

#MovilidadSostenible #Electrificación #Bicicleta