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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)

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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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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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Industria farmacéutica refuerza monitoreo para cumplir normas de calidad

La industria farmacéutica en México fortalece el monitoreo continuo de temperatura, humedad y otras variables críticas para cumplir con normas regulatorias y garantizar la calidad de medicamentos mediante soluciones como viewLinc de Vaisala.

Por Gabriela Díaz | Reportera                                           

El monitoreo continuo de temperatura, humedad y otras variables críticas se ha convertido en una herramienta estratégica para la industria farmacéutica en México, ante el incremento de las exigencias regulatorias y la necesidad de garantizar la calidad de los medicamentos durante todo su ciclo de vida.

El cumplimiento de las normas de Buenas Prácticas (GxP) requiere que laboratorios, hospitales y empresas biotecnológicas cuenten con información precisa, disponible en tiempo real y respaldada por sistemas que permitan demostrar el control de las condiciones ambientales durante los procesos de almacenamiento, investigación y producción.

En este contexto, Vaisala presentó en el mercado mexicano su sistema viewLinc, una plataforma diseñada para supervisar de forma continua variables ambientales en instalaciones reguladas y facilitar el cumplimiento de los requisitos aplicables a la industria farmacéutica y de ciencias de la vida.

Monitoreo continuo para entornos regulados

De acuerdo con la empresa, el sistema opera de manera independiente de los sistemas de automatización de los edificios, lo que facilita los procesos de validación y el cumplimiento de las normas regulatorias en instalaciones sujetas a estándares GxP.

La plataforma permite monitorear variables como:

• Temperatura.
• Humedad relativa.
• Niveles de dióxido de carbono (CO₂).
• Presión diferencial.
• Estado de puertas.

La información es almacenada directamente en cada punto de medición, lo que evita la pérdida de datos en caso de interrupciones eléctricas o fallas en la red de comunicación.

Asimismo, cuando se detecta una desviación en los parámetros establecidos, el sistema puede emitir alertas automáticas mediante llamadas telefónicas, mensajes SMS, correos electrónicos o torres de alarma para facilitar una respuesta oportuna.

Daniel Jiménez, gerente senior de Ventas para Norte de Latinoamérica de Mediciones Industriales de Vaisala, explicó que este tipo de soluciones permite a las empresas demostrar, mediante registros automatizados, que mantienen las condiciones necesarias para preservar la calidad de los productos y contribuir a la seguridad de los pacientes.

Integridad de datos y cumplimiento regulatorio

La compañía señaló que la integridad de la información constituye uno de los principales requisitos dentro de la industria farmacéutica, por lo que el software fue desarrollado para apoyar el cumplimiento de regulaciones internacionales como la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) 21 CFR Part 11 y el EU Annex 11.

Entre las funciones incorporadas destacan las pistas de auditoría cifradas que registran cada modificación realizada, los niveles de acceso diferenciados para los usuarios y la generación automática de reportes almacenados en servidores seguros para procesos de inspección.

Ciberseguridad y preparación para auditorías

Vaisala indicó que el empleo de sistemas desarrollados sin las características requeridas para entornos GxP puede incrementar los riesgos relacionados con la seguridad y la integridad de la información.

Por ello, la arquitectura de viewLinc incorpora mecanismos de protección para prevenir accesos no autorizados, modificaciones indebidas y vulnerabilidades en los servidores donde se resguardan los datos, con el propósito de conservar íntegros los registros de auditoría.

La empresa también ofrece protocolos de Calificación de Instalación (IQ) y Calificación Operacional (OQ), además de servicios especializados de calibración, orientados a facilitar la preparación de laboratorios y empresas farmacéuticas para auditorías regulatorias.

Según la compañía, estas herramientas contribuyen a mantener procesos documentados, información confiable y una estrategia enfocada en la prevención de riesgos y el cumplimiento permanente de los estándares de calidad exigidos por la industria. –sn–

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🔥 ■ Un laboratorio se lanza a aclarar si es verdad o mito la regla de los cinco segundos de un alimento en el suelo ■ La conclusión es clara.
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🇧🇷 #Brasil - 2.100 #Laboratórios de #Pesquisa
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É sobre #Prioridade...

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"Um país que investe mais em salvação da alma do que em produção de #Conhecimento escolhe permanecer ajoelhado." -

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La IA sale del código: la adve...

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Ley permitirá fijar precios de referencia de medicamentos al ingresar al país para beneficiar a consumidores

El proyecto de ley aprobado prohíbe expresamente los contratos de exclusividad entre droguerías y farmacias, una práctica identificada como una restricción a la competencia.
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📌La huelga de los Técnicos Superiores de Sanidad: “Sin nosotros y nosotras no hay diagnósticos”
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El INV lanza la primera ronda nacional gratuita de ensayos interlaboratorio en vitivinicultura en Argentina https://www.vinetur.com/2025101092114/el-inv-lanza-la-primera-ronda-nacional-gratuita-de-ensayos-interlaboratorio-en-vitivinicultura-en-argentina.html?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #vitivinicultura #Argentina #calidadanalítica #laboratorios #bodegas

Empresas de EEUU y Europa unen fuerzas para mejorar la calidad del vino y luchar contra el cambio climático https://www.vinetur.com/2025031985855/european-and-american-oenology-labs-form-strategic-partnership.html?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Vino #Enología #CambioClimático #Innovación #Laboratorios

🌍 ■ Ucrania destapa un laboratorio nuclear ruso dentro de sus propias fronteras ■ Los sospechosos podrían enfrentarse a una pena de hasta 12 años de prisión.
https://www.huffingtonpost.es/global/ucrania-destapa-laboratorio-nuclear-ruso-propias-fronteras.html?int=MASTODON_WORLD

#laboratorios #guerraucrania #global

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Coprocom se opone a decreto que impulsa Gobierno para regular margen de ganancia de medicamentos

El decreto estuvo en consulta pública entre el 14 de octubre y el 25 de octubre de 2024; pero aún no ha sido publicado.
La entrada Coprocom se opone a decreto que impulsa Gobierno para regular margen de ganancia de medicamentos aparece primero en Semanario Universidad.

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Coprocom se opone a decreto que impulsa Gobierno para regular margen de ganancia de medicamentos

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