¿1996 o 1999? La primera prueba de Walsh es 'cómo ver la IA'

marsbitPublicado a 2026-06-20Actualizado a 2026-06-20

Resumen

El nuevo presidente de la Reserva Federal, Wash, enfrenta su primera gran prueba: determinar si el auge actual de la IA se asemeja más al escenario económico de 1996 o al de 1999. Esta decisión definirá la política monetaria y su legado. Por un lado, está la visión optimista, que asemeja a 1996, donde un crecimiento impulsado por ganancias de productividad permitiría a la Fed mantenerse paciente mientras la inflación retrocede. Wash ha mostrado simpatía por esta narrativa, advirtiendo contra el error de sofocar prematuramente un boom de productividad. Por otro lado, la visión cautelosa, similar a 1999, sostiene que la demanda ya se está calentando y esperar datos concluyentes de productividad podría forzar subidas de tasas más agresivas después. Chicago Fed's Goolsbee argumenta que, al ser un boom ampliamente anticipado, la IA podría inflar la demanda antes de materializar la oferta, presionando la inflación. Wash opera en un contexto más difícil que el de Greenspan en los 90, con presión arancelaria, alto déficit fiscal y menos ventajas globales. Un dilema adicional es su deseo de eliminar la "guía anticipada" de la Fed, un mecanismo creado precisamente en 1999 para gestionar expectativas. Si la economía se recalienta, podría verse forzado a usarlo o arriesgar volatilidad en los mercados. La respuesta a la pregunta central —¿1996 o 1999?— resolverá este y otros dilemas.

Artículo de: Dong Jing

El primer gran dilema que enfrenta Walsh tras asumir como presidente de la Fed no es si subir o bajar las tasas de interés, sino una evaluación más fundamental: ¿Qué tipo de auge es realmente el actual florecimiento de la IA? Esta determinación definirá la dirección de la política de la Fed y también marcará el legado histórico de Walsh.

El 19 de junio, Nick Timiraos, periodista conocido como el "nuevo portavoz no oficial de la Fed", señaló que dentro del ámbito económico existen dos interpretaciones diametralmente opuestas sobre el auge de la construcción impulsada por la IA:

Primera, los beneficios en productividad están a punto de materializarse, la oferta alcanzará a la demanda, y la Fed puede mantener las tasas sin cambios, esperando a que la inflación retroceda naturalmente. Segunda, las ganancias del aumento de productividad aún están lejanas, mientras que el impacto en la demanda ya ha llegado. Si la Fed espera a que los datos lo confirmen, perderá la ventana óptima de intervención y finalmente se verá forzada a subir las tasas de manera más agresiva.

Esta semana, la Fed mantuvo las tasas sin cambios, pero en su último "dot plot", casi la mitad de los funcionarios proyectaron que aún será necesario subir las tasas este año, mientras que el resto sostiene el juicio contrario. Esta profunda división interna refleja la alta incertidumbre en torno a esta cuestión central.

La inclinación personal de Walsh fue vagamente visible en la conferencia de prensa. Él enfatizó repetidamente que "un crecimiento sólido impulsado por la productividad no es algo que temamos, sino que abrazamos", lo cual hace eco del pensamiento al estilo Greenspan de 1996.

Sin embargo, el entorno macroeconómico que enfrenta –presiones arancelarias, expansión del déficit fiscal, desvanecimiento de los beneficios de la globalización– es muy diferente del contexto favorable y sin complicaciones de Greenspan en aquel entonces. Realizar el juicio correcto entre estos dos guiones históricos será la primera verdadera prueba de Walsh al frente de la Fed.

Dos versiones de los años 90: El doble legado de Alan Greenspan

Timiraos indica que Walsh ha citado repetidamente la década de 1990 como referencia histórica durante el último año, pero esa década en sí contiene dos historias muy diferentes.

En 1996, Greenspan, enfrentado a una rápida expansión económica, optó por no actuar. Él juzgó que el rápido crecimiento no avivaría la inflación, y el tiempo demostró que tenía razón. La expansión económica continuó durante años, ganándose la reputación de "maestro".

En 1999, Greenspan cambió su juicio. Con los mercados bursátiles disparados y el mercado laboral continuamente ajustado, comenzó a subir las tasas de interés de forma consecutiva, lo que culminó en el estallido de la burbuja puntocom. Y fue precisamente en ese año que la Fed estableció el mecanismo de "orientación prospectiva" (forward guidance) de señalar con anticipación los aumentos de tasas –una práctica que perdura hasta hoy y que Walsh ha expresado explícitamente su deseo de eliminar.

La administración Trump públicamente elogia la versión de 1996 de la Fed. Antes de asumir el cargo, Walsh también declaró públicamente su esperanza de forjar un banco central "lo suficientemente seguro como para actuar menos". Sin embargo, la situación económica actual podría estar entregándole el guion de la otra versión.

La lógica del juicio de Walsh: Creer en la narrativa, no esperar los datos

Antes de asumir el cargo, Walsh expresó su postura públicamente en Fox Business: le preocupaba que la Fed estuviera a punto de cometer su "sexto o séptimo gran error" –apretar la política monetaria demasiado pronto durante un auge de productividad en el que debería haberse mantenido al margen.

Timiraos señala que su argumento central es: el aumento de productividad impulsado por la IA no se reflejará inmediatamente en las estadísticas oficiales; podría tomar años en hacerse visible. Si la Fed insiste en esperar la confirmación de los datos, malinterpretará un auge benigno como un sobrecalentamiento económico y procederá a subir las tasas –lo que, justamente, sofocaría el impulso de crecimiento que podría haber contenido la inflación.

La esencia de esta lógica es abogar por el uso de narrativas prospectivas en lugar de datos rezagados como base para la toma de decisiones. Walsh continuó esta línea de pensamiento en la conferencia de prensa: cuando se le preguntó si la IA actualmente está impulsando la demanda o expandiendo la oferta, solo respondió que "la demanda es más fácil de medir que la oferta", evitando deliberadamente una declaración clara, mientras se aferraba al principio de comunicación de "no revelar con anticipación el próximo movimiento".

Timiraos considera que, incluso si el juicio final de Walsh es correcto, la analogía con los años 90 no es completa.

Cuando Greenspan hizo su famosa apuesta en 1996, contaba con múltiples vientos a favor: la afluencia de productos y mano de obra baratos desde el extranjero continuaba deprimiendo la inflación, y el déficit fiscal federal también se estaba reduciendo. Estos factores estructurales proporcionaron un margen de seguridad adicional para la postura de "esperar y ver" de la Fed.

Walsh enfrenta un entorno radicalmente diferente: las políticas arancelarias aumentan los costos de importación, el déficit fiscal se expande en lugar de contraerse, y los beneficios de la globalización ya se han desvanecido. Esto significa que, incluso si los beneficios de productividad de la IA finalmente se materializan como se espera, la presión inflacionaria que Walsh soportará durante la espera será mucho mayor que la que enfrentó Greenspan en su momento.

Voces en contra: El modelo de "consumo anticipado" del Fed de Chicago

Timiraos señala que el desafío más sistemático a la lógica de juicio de Walsh proviene del presidente del Fed de Chicago, Austan Goolsbee.

Según el Wall Street Journal, Goolsbee propuso una distinción clave en una conferencia en la Universidad de Stanford el mes pasado: si un auge de productividad permite al banco central mantenerse inactivo depende de si ese auge es inesperado o no. Un auge que todo el mundo puede prever puede tener el efecto contrario –las personas anticiparían y gastarían su riqueza futura, aumentando significativamente el gasto antes de que se materialicen los beneficios de productividad, lo que conduce al sobrecalentamiento económico.

"Al final, terminas teniendo que subir las tasas mucho más de lo que habrías necesitado si hubieras actuado antes", dijo Goolsbee.

Él considera que el actual auge de la IA pertenece precisamente a este tipo "visible para todos". Las encuestas a economistas, profesionales tecnológicos y el público en general muestran que el mercado espera ampliamente que la IA aporte alrededor de un punto porcentual de aumento de productividad anual, y que la mayor parte de los beneficios aún están por llegar. Según su modelo, esta expectativa en sí misma constituye una razón para subir las tasas, no una base para bajarlas.

Goolsbee también citó señales reales de "sobrecalentamiento": la construcción de centros de datos de IA está elevando los precios de la tierra, la electricidad y los chips, al tiempo que aumenta los costos de electricistas y equipos, desplazando recursos de otras industrias. El anuncio de Apple esta semana de aumentar precios debido al incremento de costos fue visto por él como evidencia de que este mecanismo ya está en funcionamiento.

Vale la pena señalar que el marco de Goolsbee no carece de detractores. El miembro de la Junta de Gobernadores de la Fed, Christopher Waller, señaló en la misma conferencia de Stanford que el mecanismo de "consumo anticipado" puede funcionar solo si las personas pueden pedir prestado para gastar por adelantado. Pero en la realidad, los gastos de muchos hogares están estrictamente limitados por sus ingresos actuales y no pueden convertir fácilmente la riqueza futura en efectivo.

"Si no pueden anticipar ese gasto, todo este mecanismo se corta", dijo Waller.

Esta refutación proporciona respaldo teórico a la postura de "mantenerse inactivo" de Walsh: si las restricciones crediticias son lo suficientemente generalizadas, el efecto de demanda adelantada se verá significativamente reducido, y es más probable que el auge de productividad impulse la expansión de la oferta de manera moderada, en lugar de desencadenar inflación.

Paradoja final: ¿Eliminar la orientación prospectiva o verse forzado a usarla?

Además, Timiraos considera que Walsh enfrenta una paradoja más profunda al dirigir la Fed, y esta paradoja surge precisamente de lo que más desea cambiar.

Él ha expresado claramente su deseo de forjar una Fed que "no muestre sus cartas con anticipación", reduciendo la orientación prospectiva y manteniendo al mercado en la incertidumbre. Sin embargo, el mecanismo actual de orientación prospectiva de la Fed se estableció precisamente en 1999 –cuando Greenspan, para evitar que los mercados fueran tomados por sorpresa, comenzó a enviar señales antes de subir las tasas.

Si la trayectoria económica es tan optimista como la describe la administración Trump, Walsh quizás nunca necesite dar señales de alza de tasas por adelantado. Pero si la economía se dirige hacia el otro guion, enfrentará un dilema:

O bien seguir la convención de orientación prospectiva que desea eliminar, informando al mercado con anticipación sobre los planes de subir tasas; o bien mantener silencio, dejar que el mercado adivine por sí mismo la magnitud y el ritmo de los aumentos, y asumir el riesgo de la consiguiente volatilidad extrema en los mercados financieros.

La solución a esta paradoja, en última instancia, aún depende de la respuesta a la misma pregunta: ¿Estamos en 1996, o en 1999?

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Preguntas relacionadas

Q¿Cuál es el primer gran dilema al que se enfrenta el presidente de la Reserva Federal, Wash, según el artículo?

ASegún el artículo, el primer gran dilema del presidente de la Reserva Federal, Wash, no es si subir o bajar las tasas de interés, sino hacer un juicio más fundamental: determinar qué tipo de auge representa la actual prosperidad de la IA. Este juicio definirá la dirección de la política de la Fed y también determinará el legado histórico de Wash.

Q¿Qué dos interpretaciones económicas opuestas existen sobre el auge de la construcción de la IA, según Nick Timiraos?

ASegún Nick Timiraos, existen dos interpretaciones económicas opuestas sobre el auge de la IA: 1) Los dividendos de productividad están a punto de materializarse, la oferta alcanzará a la demanda y la Fed puede mantenerse inactiva, esperando que la inflación disminuya naturalmente. 2) Los beneficios del aumento de productividad están aún lejanos, mientras que el impacto en la demanda ya ha llegado. Si la Fed espera a que los datos lo confirmen, perderá la ventana óptima de intervención y finalmente se verá obligada a subir las tasas de interés de manera más agresiva.

Q¿Qué dos años de la década de 1990 se presentan como historias contrastantes que sirven de referencia para la situación actual?

ALos dos años de la década de 1990 que se presentan como historias contrastantes son 1996 y 1999. En 1996, Greenspan optó por no actuar ante una rápida expansión económica, apostando correctamente a que no encendería la inflación. En 1999, cambió de opinión, inició una serie de subidas de tasas que culminaron con el estallido de la burbuja puntocom, y estableció el mecanismo de 'orientación prospectiva' (forward guidance) que perdura hasta hoy.

QSegún el artículo, ¿cuál es la principal diferencia entre el entorno macroeconómico que enfrenta Wash y el que enfrentó Greenspan en los años 90?

ALa principal diferencia es que Greenspan en los años 90 contaba con vientos de cola estructurales: productos y mano de obra baratos del extranjero que mantenían baja la inflación, y un déficit fiscal federal en contracción. En cambio, Wash enfrenta un entorno con presiones arancelarias que aumentan los costos de importación, un déficit fiscal en expansión y la desaparición de los dividendos de la globalización, lo que genera una presión inflacionaria potencialmente mayor mientras espera que se materialicen los beneficios de productividad de la IA.

Q¿Qué paradoja profunda enfrenta Wash en relación con la 'orientación prospectiva' (forward guidance) de la Fed?

ALa paradoja es que Wash ha expresado su deseo de crear una Fed que 'no revele sus cartas de antemano', reduciendo la orientación prospectiva. Sin embargo, el mecanismo actual de orientación prospectiva se estableció precisamente en 1999. Si la economía sigue el guion menos optimista (más similar a 1999), Wash se enfrentará a un dilema: o bien utiliza la práctica de orientación prospectiva que quiere abolir para avisar al mercado, o bien guarda silencio y arriesga una volatilidad financiera severa mientras el mercado adivina el ritmo y la magnitud de las posibles subidas de tasas.

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Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el rápidamente evolutivo dominio de los proyectos cripto. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. 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Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

870 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Qué es AGENT S

Cómo comprar S

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Sonic (S) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Sonic (S) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Sonic (S)Después de comprar tu Sonic (S), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Sonic (S)Tradear fácilmente con Sonic (S) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

1.5k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar S

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Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de S (S).

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