ECONOMIA
OpenAI, Hugging Face y una revolución que todavía no estamos entendiendo
Dentro de un entorno de OpenAI que debía estar completamente aislado de Internet, un modelo de inteligencia artificial encontró una falla de seguridad, la explotó, salió del entorno y terminó dentro de los servidores de Hugging Face, una de las plataformas de inteligencia artificial más grandes del mundo. Nadie se lo ordenó y el modelo lo hizo solo, en el medio de una prueba interna, para conseguir información que le sirviera para resolver mejor un ejercicio. Hugging Face detectó el ataque y lo confirmó públicamente. Días después, OpenAI reconoció su origen en un comunicado firmado por Sam Altman, su CEO.
Un agente de IA es distinto. Es un modelo al que se le da un objetivo y la posibilidad de actuar por su cuenta para cumplirlo, escribiendo y ejecutando código, navegando sistemas, probando herramientas, corrigiendo sus propios errores y encadenando decisiones durante horas sin que un humano intervenga en cada paso. Eso era justamente lo que OpenAI estaba evaluando, cuánto podían hacer estos agentes cuando se les bajaban las restricciones y se los dejaba operar con más libertad. Y esa libertad fue la que terminó llevándolos hasta Hugging Face.
La evaluación se llama ExploitGym, un ejercicio diseñado para medir si los modelos pueden encontrar y explotar vulnerabilidades de seguridad reales. Para correrlo, la empresa usó GPT‑5.6 Sol y otro modelo todavía no presentado públicamente, con menos restricciones de las habituales en temas de ciberseguridad. Los agentes pasaron horas buscando una salida del entorno cerrado en el que debían quedar contenidos, y la encontraron en una vulnerabilidad de tipo día cero, alojada en un software de terceros que OpenAI usaba como proxy para gestionar paquetes. La usaron para escalar privilegios y moverse por la infraestructura interna hasta llegar a una máquina con acceso a Internet.
Una vez afuera, el agente razonó que Hugging Face probablemente tenía información útil para resolver el ejercicio que se le había dado y buscó la forma de entrar. La encontró combinando credenciales robadas con otra falla de día cero, esta vez en el sistema que Hugging Face usa para procesar datasets subidos por usuarios. En un solo fin de semana, el agente subió un dataset malicioso, encadenó dos vulnerabilidades de ejecución de código, escaló sus propios permisos y se movió lateralmente por varios sistemas internos. Quedó un registro de más de 17.000 acciones. Nada de esto significa que el modelo haya “querido” atacar a Hugging Face ni que haya tomado una decisión consciente. No hubo instrucción humana para entrar ahí, sino un objetivo, una cadena de fallas que nadie anticipó, y un sistema capaz de encontrar caminos que sus propios creadores no habían previsto.
Ese problema quedó todavía más claro en la propia investigación del ataque. Para analizar los 17.000 registros, Hugging Face intentó primero usar un modelo comercial estadounidense de última generación, pero no pudo. Los filtros de seguridad del modelo bloquearon el análisis porque los registros contenían código de explotación real. La empresa terminó usando GLM 5.2, un modelo chino de pesos abiertos de Zhipu AI, corriéndolo en su propia infraestructura para no tener que mandar información sensible a servidores externos ni depender de las restricciones de otra compañía. Uno de los incidentes de seguridad más importantes vinculados a modelos estadounidenses terminó siendo investigado con un modelo abierto proveniente de china, no porque fuera mejor, sino porque era el único que la empresa podía controlar por completo.
Muestra hacia dónde se está moviendo el poder de cómputo mientras esto pasaba. En paralelo a todo esto la china Moonshot AI presentó Kimi K3, un modelo de 2,8 billones de parámetros que la compañía describe como el sistema abierto más grande construido hasta ahora. Según Moonshot, todavía queda por debajo de Claude Fable 5 y GPT‑5.6 Sol en rendimiento general, pero superó a ambos en algunas pruebas de programación.
Todas las empresas dicen que la seguridad importa. Ninguna quiere ser la que avanza más lento
La empresa anunció que liberará los pesos del modelo el 27 de julio, por lo tanto estará disponible para que cualquier persona en el mundo pueda utilizarlo libremente, aunque hasta ahora sigue sin publicarse. La carrera por mostrar el modelo más potente no siempre viene acompañada de la misma transparencia sobre sus límites. Los dos episodios, el de Hugging Face recurriendo a un modelo chino y el de Kimi K3 acercándose a la frontera, apuntan en la misma dirección.
Cada avance de OpenAI, Anthropic, Google o Meta presiona a DeepSeek, Moonshot o Alibaba a acortar la distancia, y cada lanzamiento chino refuerza en Estados Unidos la idea de que frenar puede significar perder. Todas las empresas dicen que la seguridad importa. Ninguna quiere ser la que avanza más lento. Es justamente esa dinámica la que intenta romper una propuesta que apareció en paralelo también, AI 2040, Plan A, del AI Futures Project, el mismo grupo detrás del influyente escenario “AI 2027”, liderado por Daniel Kokotajlo. La propuesta plantea que Estados Unidos y China acuerden hacia 2029 un marco de transparencia verificable para frenar deliberadamente el desarrollo de sistemas mucho más avanzados hasta 2040, en lugar de dejar que la competencia los empuje a una carrera hacia la superinteligencia sin controles. No es una predicción sobre lo que va a pasar, sino una recomendación sobre lo que, según sus autores, debería pasar.
El mecanismo que proponen se apoya en algo concreto. Cerca del 98,5% de los chips de IA del mundo pasa por un puñado de fabricantes, lo que permitiría rastrear y verificar quién entrena qué. La primera fase incluiría una pausa temporal de nuevos entrenamientos de gran escala durante varios años, verificable por ambas partes. Es fácil de escribir en un paper. Es mucho más difícil de llevar a la práctica, porque exige que dos potencias que no confían entre sí acepten compartir información sensible y someterse a controles mutuos sobre su infraestructura más estratégica. El incidente entre OpenAI y Hugging Face no responde si eso es posible. Pero muestra por qué la pregunta ya no puede esperar.
No estamos frente a una tecnología terminada a la que solo le falta encontrar mejores usos, sino construyendo los sistemas, descubriendo lo que pueden hacer y armando los controles al mismo tiempo. Todavía falta investigación por delante y es posible que algunos detalles cambien, aunque lo que ya sabemos alcanza para entender la señal. La peor lectura sería convertir esto en una profecía apocalíptica, y la segunda peor tratarlo como una anécdota sin consecuencias.
Lo que sí sabemos es que ya empezó, y que este episodio no muestra un futuro lejano. Muestra, con bastante claridad, dónde estamos hoy.
El autor es arquitecto de Soluciones en IA
Europe
ECONOMIA
Mercados: los bonos argentinos comenzaron octubre hacia la baja y el riesgo país volvió a subir
La sesión financiera estaba marcada por un nuevo repunte de las tasas de los bonos de EEUU, debido a una ola de ventas de renta fija, que condiciona los negocios en todas las bolsas.
A las 12:10 horas los principales índices de Wall Street exhibían bajas en un rango de 0,2% a 0,5%, mientras que el bono del Tesoro de los EEUU a diez años marcaba un rendimiento de 5,30%, un máximo en dos décadas.
El índice S&P Merval de la Bolsa de Comercio de Buenos Aires cae 2,4% en pesos, a 2.750.000 puntos, un mínimo desde el 15 de mayo. Medido en dólares, según la paridad del “contado con liquidación” el panel de acciones líderes porteño cede a los 1.718 puntos, su nivel más bajo desde el 24 de octubre del año pasado (1.333 puntos), la rueda previa a las elecciones legislativas.
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Entre los ADR y acciones de compañías argentinas que son negociados en dólares en Nueva York imperan las bajas, lideradas por Telecom (-4,9%), IRSA (-4,8%) y Banco Francés (4,7%).
Los bonos soberanos en dólares -Bonares y Globales- resignan un 0,6% en promedio, mientras que el riesgo país de JP Morgan, que mide el diferencial de las tasas de retorno de los bonos de los EEUU respeto de similares emisiones emergentes- trepa 29 unidades para la Argentina, en los 635 puntos básicos.
“El mercado financiero argentino evidenciaba el jueves un mayor volumen de liquidez contra el cierre de carteras de septiembre, con operaciones selectivas y un riesgo país que se mantenía por arriba de los complejos 600 puntos básicos”, indicó Reuters en un reporte.
Fuentes del mercado coincidieron en que la reciente intervención cambiaria del Banco Central expandió el circulante y esto ayudaba a un nuevo direccionamiento hacia algunos activos de riesgo.
La autoridad monetaria viene de comprar USD 160 millones en la víspera y así sumó USD 473 millones para sus reservas durante el mes pasado, mediante un mecanismo de regulación para evitar fuertes fluctuaciones en el peso, más la activa participación en el mercado de futuros.
“La liberación de pesos tiende a ayudar a la dinámica operativa con este comienzo de octubre, en un regulación que el Gobierno hace junto a las licitaciones de deuda que encara quincenalmente el Tesoro”, explicó a Reuters un agente financiero del BBVA.
En el 2026, el BCRA acumula unos USD 14.550 millones adquiridos, superando los 10.000 millones comprometidos en un acuerdo de facilidades extendidas vigente con el FMI (Fondo Monetario Internacional).
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Los ingresos por exportaciones agrícolas cayeron un 54,6% interanual en septiembre, a USD 3.228 millones, mientras que, comparado con el mes previo, reportaron un crecimiento del 17%, comunicaron las cámaras sectoriales CIARA y CEC.
“Desde el punto de vista financiero, las tasas americanas siguen siendo el principal riesgo externo para Argentina. Una suba de las tasas largas eleva el piso sobre el cual se mide el riesgo país y hace más difícil que los bonos argentinos compriman sus rendimientos”, explicó Emilio Botto, jefe de Estrategia e Inversiones de Mills Capital.
“El ministro de Economía, Luis Caputo, proyectó que el Banco Central podría cerrar 2026 con adquisiciones de divisas por encima de los USD 19.000 millones, superando el escenario optimista de USD 17.000 millones, y que podría sumar cerca de USD 5.000 millones más en lo que resta del año. El presidente Javier Milei estimó contar con más de USD 70 mil millones de poder de fuego para evitar una corrida cambiaria en 2027″, señalaron los analistas de Rava Bursátil.
Una misión del FMI terminó esta semana una misión en Argentina para revisar los objetivos del acuerdo vigente por 20.000 millones de dólares, dijo una fuente bancaria con conocimiento del tema, aunque no trascendieron detalles de las tratativas.
La petrolera francesa Total Energies tiene previsto invertir 10.000 millones de dólares en Argentina, dijo el jueves su presidente ejecutivo, Patrick Pouyanne, en una conferencia celebrada en París.
Business,Corporate Events,North America
ECONOMIA
Los seis casos que IDEA estudió para analizar la economía argentina: las claves para alcanzar la estabilidad
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/economia/2026/10/01/arca-reglamento-el-fal-cuando-empieza-a-regir-y-como-deberan-aportar-los-empleadores-al-fondo/
/economia/2026/10/01/la-soja-trae-alivio-al-gobierno-liquido-usd-3200-millones-en-septiembre-y-aportara-otros-usd-11000-millones-hasta-el-verano/
Sube el dólar al público
El dólar minorista gana cinco pesos o 0,3%, a $1.545 para la venta, según la referencia del Banco Nación. El dólar blue baja cinco pesos, a 1.555 pesos.
/economia/2026/10/01/cuanto-puede-costar-el-dolar-en-octubre-sin-que-el-gobierno-tenga-que-intervenir-segun-la-nueva-banda-cambiaria/
¿A cuánto se vende el dólar en bancos?
El dólar es ofrecido a $1.540 para la venta en el Banco Nación. A lo largo de septiembre la divisa al público ganó diez pesos o 0,7 por ciento. El BCRA informó que en las entidades financieras el dólar minorita promedió $1.539,87 para la venta y $1.486,11 para la compra.
El dólar blue permanece invariable a $1.560 para la venta y anotó en el último mes una suba de solo cinco pesos o 0,3 por ciento.
El BCRA compró USD 473 millones en septiembre
El BCRA compró el miércoles USD 160 millones en la rueda de contado, el monto diario más alto de septiembre y el 15,5% de la oferta spot. A lo largo del mes las compras oficiales de contado alcanzaron los USD 473 millones, la suma más baja de 2026.
Las reservas internacionales brutas cayeron en USD 1.392 millones, a USD 46.090 millones -el stock más bajo desde el 30 de junio- debido a movimientos técnicos de los bancos. estas de divisas regresarán a las cuentas del BCRA con el inicio de octubre.
/economia/2026/09/30/el-dolar-cayo-por-tercer-dia-consecutivo-y-el-mercado-opero-un-volumen-record-en-el-ano/
Tercera baja para el dólar mayorista
Este miércoles, el monto operado fue el más alto del año, por USD 1.033,6 millones, una firme oferta que habilitó una baja de cinco pesos o 0,3% para el dólar mayorista, a 1.517 pesos. Se trató de la tercera caída consecutiva para el tipo de cambio, que cerró septiembre con una leve suba de 8,50 pesos o 0,6 por ciento.
/economia/2026/09/29/cuantos-dolares-tienen-los-argentinos-debajo-del-colchon-y-como-cambio-el-monto-desde-la-llegada-de-milei/
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