La deuda nacional de EE.UU. pronto superará el récord de la Segunda Guerra Mundial

cryptonews.ruPublicado a 2026-08-13Actualizado a 2026-08-13

Resumen

La deuda pública de Estados Unidos se acerca a niveles récord desde la Segunda Guerra Mundial, según la Oficina de Presupuesto del Congreso. Se prevé que supere el pico de 1946 (106% del PIB) en 2030, alcanzando alrededor del 120% para 2036. Actualmente la deuda es de aproximadamente 39,9 billones de dólares. La situación actual difiere del período de posguerra. En 1949, el fin de la movilización militar redujo el gasto del 42,7% al 14% del PIB, facilitando el control de la deuda. Hoy, el gasto proyectado para 2036 es del 24,4% del PIB, frente a unos ingresos del 17,8%. Este crecimiento del déficit se atribuye principalmente al aumento del gasto en programas de beneficios sociales y sanidad, impulsado por el envejecimiento de la población. El número de estadounidenses mayores de 65 años casi se ha triplicado en 50 años y se espera que crezca otro 15% entre 2027 y 2036, sin que se prevea un final claro para esta presión sobre el gasto.

Según los datos de la Oficina Presupuestaria del Congreso, la deuda nacional de Estados Unidos se acerca al nivel de 1946. Según las estimaciones del organismo, este umbral se superará en 2030.

Actualmente, la deuda total de EE.UU. es de aproximadamente 39,9 billones de dólares. Esto incluye valores mantenidos en cuentas federales, que no se tuvieron en cuenta al calcular la deuda de la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, según las proyecciones de la Oficina Presupuestaria, para fines del año fiscal 2026, este indicador será del 101%. Luego superará el pico de 1946 del 106% y para 2036 crecerá hasta el 120%.

Sin embargo, la situación actual de la deuda nacional de EE.UU. es diferente a la de la Segunda Guerra Mundial. Según las fuentes, en 1944, cuando la producción en tiempo de guerra alcanzó su punto máximo, el gasto fue del 42,7% del PIB. Para 1949, cuando terminó la movilización militar, se había reducido al 14%, lo que ayudó a disminuir la carga de la deuda del país. Hoy nadie puede nombrar una fecha de finalización para los problemas de gasto de EE.UU. Según la última proyección de la Oficina Presupuestaria del Congreso de EE.UU., en 2036, el gasto será del 24,4% del PIB y los ingresos del 17,8%.

El aumento del gasto está vinculado al crecimiento de los beneficios y del gasto en atención médica, ya que la población continúa envejeciendo. El número de estadounidenses de 65 años o más es casi tres veces mayor que hace 50 años. Aumentará en un 15% entre 2027 y 2036.

Preguntas relacionadas

Q¿A qué nivel se acerca la deuda pública de Estados Unidos según la Oficina de Presupuesto del Congreso?

ALa deuda pública de Estados Unidos se acerca al nivel que tenía en 1946, justo después de la Segunda Guerra Mundial.

Q¿Qué porcentaje del PIB representaban los gastos en el año 1944?

AEn 1944, durante el pico de producción en tiempo de guerra, los gastos representaban el 42,7% del PIB.

Q¿Cuándo se espera que la deuda de EE. UU. supere el pico del 106% alcanzado en 1946?

ASe espera que la deuda de EE. UU. supere el pico del 106% de 1946 en el año 2030.

Q¿A qué se atribuye el crecimiento del gasto público en la actualidad?

AEl crecimiento del gasto público se atribuye principalmente al aumento de los beneficios sociales y del gasto sanitario, debido al envejecimiento continuo de la población.

QSegún la previsión, ¿cuál será la relación entre gastos e ingresos del gobierno en 2036?

ASegún la previsión de la Oficina de Presupuesto del Congreso de EE. UU., en 2036 los gastos serán del 24,4% del PIB y los ingresos del 17,8% del PIB.

Lecturas Relacionadas

Nueva función de ChatGPT: La IA ha comenzado a monitorear a los usuarios

OpenAI ha lanzado una nueva función llamada "Computer History" para la aplicación de escritorio de ChatGPT en macOS. Esta herramienta, disponible desde el 13 de agosto para suscriptores Pro, Business y Enterprise, analiza la actividad del usuario en distintas aplicaciones y sitios web para personalizar y hacer más precisas las respuestas del modelo. La función, que opera en segundo plano y requiere activación manual en la configuración, crea una línea temporal de actividad. Esto permite a ChatGPT recordar tareas y patrones de trabajo recurrentes, reduciendo la necesidad de proporcionar contexto manualmente en conversaciones futuras. Los usuarios tienen control total sobre su privacidad, pudiendo revisar, eliminar segmentos o la historia completa, y la función no se activa sin su consentimiento expreso. Sin embargo, el lanzamiento se ha retrasado en la Unión Europea, Reino Unido y Suiza. OpenAI está adaptando la herramienta para cumplir con las estrictas normativas locales de protección de datos antes de su disponibilidad en estas regiones. Este movimiento forma parte de una tendencia más amplia hacia modelos de IA con "memoria" persistente, compitiendo con soluciones similares de Anthropic y Google. Surgen preguntas sobre los riesgos técnicos de versiones anteriores y si el consentimiento voluntario será suficiente para mantener la confianza del usuario a medida que se recopilan más datos de actividad.

cryptonews.ruHace 48 min(s)

Nueva función de ChatGPT: La IA ha comenzado a monitorear a los usuarios

cryptonews.ruHace 48 min(s)

¡La plataforma analítica Santiment informa de que se está extendiendo rápidamente entre los inversores la opinión de que 'las criptomonedas están muertas'! ¿Es una señal de que el mercado ha tocado fondo? Aquí...

La plataforma de análisis Santiment informa de un aumento significativo en el uso de frases como "las criptomonedas están muertas" en redes sociales como Reddit y Telegram, lo que refleja un creciente pesimismo entre los inversores minoristas debido a la presión persistente sobre los precios y los bajos volúmenes de negociación. Según Santiment, este tipo de narrativa extrema suele surgir cuando la paciencia de los inversores se agota tras periodos prolongados de precios estancados y ausencia de la esperada recuperación. Históricamente, estos momentos de máximo pesimismo han coincidido a menudo con puntos de inflexión importantes del mercado, precediendo a fuertes recuperaciones que contradicen las expectativas generalizadas. La empresa destaca que un enfoque contrario, que tome posiciones opuestas a la tendencia predominante, podría considerar estos periodos de creencia generalizada en el "fin" de las criptomonedas como una señal para vigilar atentamente. Los analistas reconocen que el temor actual puede ejercer presión a corto plazo, pero señalan que niveles similares de sentimiento negativo marcaron mínimos significativos en ciclos anteriores. En conclusión, Santiment sugiere que cuando el pesimismo entre los inversores alcanza su punto máximo, se podrían presentar oportunidades potenciales para aquellos con una perspectiva paciente y a largo plazo, convirtiendo el sentimiento en redes sociales en un indicador relevante para evaluar la dirección del mercado.

cryptonews.ruHace 58 min(s)

¡La plataforma analítica Santiment informa de que se está extendiendo rápidamente entre los inversores la opinión de que 'las criptomonedas están muertas'! ¿Es una señal de que el mercado ha tocado fondo? Aquí...

cryptonews.ruHace 58 min(s)

GPT-5 también tiene lapsus mentales, Google lo probó 4.5 millones de veces: las llaves se perdieron

Los grandes modelos de lenguaje como GPT-5 y Gemini 3 tienen un problema similar al fenómeno de "punta de la lengua" en humanos: a menudo no pueden recuperar hechos que sí han almacenado en sus parámetros. Un estudio de Google, "Empty Shelves or Lost Keys?" (ICML 2026), analizó 4.5 millones de respuestas en el benchmark WikiProfile (2,150 hechos de Wikipedia) y descubrió que, si bien estos modelos codifican del 95% al 98% de los hechos, fallan al recuperar directamente entre el 26% y el 34%. De estos fallos, la mayoría son "errores de recuperación", no de codificación. Los principales puntos débiles son el conocimiento de nicho y las preguntas formuladas de forma inversa (p.ej., "¿quién es el hijo de X?" vs. "¿quién es la madre de Y?"). El conocimiento poco frecuente se almacena casi tan bien como el popular, pero es mucho más difícil de recuperar. La función "thinking" (pensamiento) ayuda, recuperando entre el 40% y el 65% de los hechos almacenados pero no accesibles, actuando como una "activación por difusión" que construye un puente semántico hacia la respuesta. El estudio muestra que escalar el tamaño del modelo mejora la codificación, pero no resuelve el cuello de botella de la recuperación. En modelos avanzados, más del 70% de los errores se deben a fallos de recuperación. El futuro progreso requiere mejoras en el entrenamiento posterior y la inferencia, incluyendo una mejor metacognición: el modelo debe primero darse cuenta de que no recuerda algo para activar estrategias de recuperación más profundas.

marsbitHace 1 hora(s)

GPT-5 también tiene lapsus mentales, Google lo probó 4.5 millones de veces: las llaves se perdieron

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片