日本考察随记：AI革命中日本（之一） 走访日本，研究被动元件产业集群、深度分析村田、太阳诱电、TDK等头部企业后，最大的感受是：市场对本轮AI产业浪潮的认知，长期聚焦于GPU、HBM、光模块等高增长显性赛道，却严重低估了底层物理硬件的话语权博弈。很多人疑惑， AI革命由美国定义算法、 中国落地市场、 韩国主攻存储， 日本似乎缺席了前沿竞争， 但深入产业内核会发现，日本正牢牢卡住AI算力基础设施的“隐形咽喉”——高端MLCC。这也是我判断， 日本在本轮AI革命中依旧具备不可替代核心地位的关键原因。 过去很长一段时间，市场对MLCC的认知极其简单固化，将其归为手机、PC、消费电子的周期附属品，是跟随终端出货量波动的普通被动元件。终端景气则行业回暖，终端低迷则行业承压，这种消费电子周期逻辑，主导了市场对MLCC行业数十年的定价与认知。但AI服务器时代的到来，彻底颠覆了这一传统逻辑，而掌握高端MLCC核心技术与产能的日本企业，顺势站上了AI产业链的核心价值位。 AI产业的核心竞争，早已不局限于大模型、算力芯片、高速存储与光互联，真正制约高端算力稳定高效运行的，是一套极易被忽略的底层体系——服务器供电网络（PDN）。当下AI算力集群的核心痛点，早已不是单纯的算力密度不足，而是超高功耗场景下的供电稳定性问题。单颗AI芯片功耗突破1000W，核心工作电压不足1V，这意味着芯片周边需要承载数百至上千安培的瞬时突变电流，且算力负载会随计算任务启停极速跳变。 这种极端工况下，一旦供电网络响应速度不足，就会出现电压下陷（voltage droop），直接导致芯片降频、运算出错，甚至服务器宕机，彻底摧毁算力集群的稳定性。而高端MLCC的核心价值，就是作为芯片近端的局部电荷缓冲池，压低PDN阻抗，抑制高频噪声与电压波动，为GPU、ASIC等核心算力芯片筑牢供电安全底线。简单来说，没有高端MLCC的稳定加持，再顶级的GPU、HBM、光模块都无法发挥完整算力。 当前全球数据中心供电架构正迎来颠覆性迭代，进一步放大了高端MLCC的刚需属性。传统服务器通用的12V供电架构，早已无法适配AI机架的暴涨功耗，行业正全面向48V/54V架构升级，同时Google、Meta、微软主导OCP Diablo 400标准，英伟达主推800VDC AI工厂供电架构，高压直流供电成为行业确定性趋势。 这里存在一个关键的产业认知误区：高压供电仅解决远距离传输效率问题，无论远端电压提升至48V、400VDC还是800VDC，电流最终输送至AI芯片核心时，都必须降压至1V以内。远端高压、近端低压的架构特性，叠加超大瞬态电流、高频负载跳变的工况，让芯片近端的去耦、稳压、降噪需求达到前所未有的高度，而这一刚需，精准对应日系企业垄断的高端MLCC赛道。 本轮产业变革的核心特征，是MLCC需求的结构性分化，而非全行业周期复苏，这也是日本产业话语权持续强化的核心逻辑。当前全球MLCC市场呈现极致的冰火两重天：手机、PC等传统消费电子需求疲软，普通标准规格MLCC产能充足、竞争激烈、价格承压，不存在短缺行情；但适配AI服务器的高端专用MLCC，陷入持续性、刚性结构性短缺，供需缺口持续扩大。 之所以形成这种结构性差异，核心在于AI场景所需的MLCC，早已脱离普通消费级规格范畴，具备极高的技术、工艺、认证壁垒。AI服务器核心工况，要求MLCC必须同时满足小尺寸、高容量、低ESL（等效串联电感）、低高度、高耐压、耐高温、高可靠的严苛标准，且可适配die-side、land-side贴近芯片部署，参与嵌入式PDN设计。 其中低ESL性能是核心壁垒，也是日韩与国产厂商的核心差距。高频算力场景下，ESL参数直接决定电容的去耦能力，ESL过高会让电容在高频环境下失效，彻底丧失稳压降噪作用。村田、太阳诱电、TDK等日系龙头，凭借长期积累的材料、叠层、共烧工艺优势，实现了单层0.5μm介质薄膜、超1600层叠层的量产能力，对位精度可达±0.3μm，远超行业平均水平，可完美适配AI芯片的高频、大电流工况，这是普通MLCC产线无法复刻的核心优势。 更深层次来看，本轮高端MLCC短缺并非短期库存周期波动，而是技术、产能、认证三重壁垒构筑的长期供需错配，而这三重壁垒，基本由日本企业主导把控。 第一，需求端的增量逻辑彻底重构。本轮MLCC需求增长，并非来自服务器出货量的线性提升，而是单台AI服务器、单颗GPU、单个电源模块的MLCC用量与规格全面升级。算力功耗越高、架构越先进，近端高端MLCC的搭载数量与精度要求就越高，需求呈指数级增长。 第二，供给端产能无法快速释放。高端AI服务器MLCC无法通过普通产线简单改造量产，其小型化、高容量、低ESL、高耐压、高温可靠性的特性，涉及特种陶瓷粉体、电极浆料、精密叠层、低温共烧、高频测试等全套核心技术，量产良率把控难度极大。同时高端MLCC扩产周期长达18-24个月，核心生产设备交期1-2年，短期产能无法快速爬坡。且日系龙头经历多轮行业周期波动后，早已摒弃低端产能扩张策略，村田、太阳诱电、TDK持续收缩消费级标准品产能，将有限产能优先倾斜AI服务器、车载等高利润高端赛道，三星电机更是计划减产30%-35%标准品MLCC，进一步压缩低端供给、聚焦高端市场。目前村田在全球AI高端MLCC市场份额高达70%，形成近乎垄断的格局。 第三，客户认证壁垒构筑长期护城河。进入AI服务器核心供电网络的MLCC，并非简单的元器件采购替换，需要与主板设计、芯片封装、电源模块、散热系统、PDN仿真模型深度绑定验证，认证周期漫长、准入门槛极高。一旦通过头部算力厂商认证，即可形成长期稳定的独家或优先供货资格，新进入者难以快速替代。 行业普遍关注的硅电容替代逻辑，进一步印证了日系高端MLCC的不可替代性，二者并非替代关系，而是场景分工、协同赋能。硅电容优势集中在die-side极近区域，可适配超高频瞬态电流处理，但板级电路、电源模块、48V高低压接口、land-side中高频去耦等核心场景，仍然需要大量高端MLCC支撑。硅电容的技术迭代，本质是行业对芯片电源完整性的极致追求，进一步放大了高端电容的价值，而非颠覆MLCC的产业地位。 纵观整条AI产业链，利润与价值正在从前端算力、光互联，持续向底层物理硬件渗透。GPU、HBM解决算力输出与数据存储问题，而高端MLCC解决算力稳定运行的底层保障问题。随着AI机架功耗持续攀升，48V/54V仅为过渡架构，400VDC/800VDC高压架构将成为未来主流，但无论远端供电架构如何迭代，芯片核心低压、大电流、高瞬态、高热密度的核心工况不会改变，高端MLCC的刚需地位将长期稳固。 本次日本产业考察的核心感悟：AI革命的竞争，从来不是单一技术的竞争，而是全产业链底层能力的比拼。 美国掌控AI算法与算力芯片话语权，韩国主导高端存储，而日本凭借数十年的材料与工艺积累，垄断了AI算力稳定运行的核心底层元件——高端MLCC。 当下的MLCC，早已跳出消费电子的周期桎梏，正式成为AI基础设施供电网络的核心核心。低端MLCC周期疲软、高端MLCC持续紧缺的结构性行情，不会是短期现象。在AI算力持续升级、供电架构持续迭代的背景下，日本企业凭借高端MLCC构筑的产业壁垒，将成为其在全球AI革命中最核心、最隐形的竞争力，这也是解读本轮AI产业格局，必须看懂的日本价值。

MIDA-139 #百田光希# 禁止穿著汗臭的內衣為顧客服務❗️樸素少女在便利店兼職，被迫遵守店長的性騷擾規定，從此墜入深淵！不穿內褲、不戴胸罩、倒立拍攝、收銀台前的全裸舔陰、眼鏡上沾滿乳白色的精液、可恥的制服帶來的羞恥感，J罩杯豐乳的兼職美少女，陷入變態的性習慣‼️

【来论｜纪律涣散却疯狂扩军：扒一扒日本自卫队】 3月24日，日本陆上自卫队三等陆尉村田晃大，光天化日携带18厘米长的刀，翻墙闯入中国驻日本大使馆，扬言要“以神的名义杀死中国外交人员”。这起骇人听闻的恶性事件引发国内外广泛关注和愤慨。据日方披露，村田隶属于陆上自卫队宫崎县虾野驻屯地。通过查阅该驻屯地的一些报道，就会发现这次的事件绝非孤立个案，而是自卫队军纪松弛、管理失序、思想失范的集中曝光。 村田晃大所在的虾野驻屯地堪称自卫队失管失序失范的缩影。据日媒报道，2020年5月，该驻屯地一名18岁的自卫官因口角纠纷，在小林市公园内殴打同僚并用小刀划伤其背部，因伤害罪被逮捕；2023年，一名20多岁的队员以“手头缺钱”为由，多次在市内一家商店盗窃食品与日用品；2024年，20岁的队员前田一星通过社交软件向未成年少女索要猥亵影像，因涉刑事罪名被捕；2026年2月，该驻屯地部队在雾岛演训场进行迫击炮射击训练时，因操作不当引发严重山林火灾，相邻的鹿儿岛、宫崎、大分三个县派出多架直升机才得以控制火情。 从暴力伤人、盗窃犯罪，到猥亵未成年人，再到训练失火，虾野驻屯地的乱象覆盖刑事违法、军纪违规、安全事故等多维度。面对丑闻，自卫队方面仅以“强化指导、防止再次发生”的表态进行敷衍，却从未从根源上整改，军纪废弛已成顽疾。 日本国内民众与有识之士强烈不满。日网民怒斥本应保卫国民的自卫官频频违法，丢尽脸面，令民众失望。共同社、《朝日新闻》等媒体指出，自卫队管理体制“满身疮痍”。日本护宪和平团体等组织多次集会抗议，反对日政府在军纪崩坏的背景下扩军，呼吁强化对军事力量的制度约束。前外相冈田克也、在野党多位议员以及专家学者也发出警告，自卫队扩军催生军工复合体风险，国家发展已偏离和平轨道。 形成鲜明对比的是，日政府仍执意推动自卫队扩军、扩权。防卫预算上，军费14年连增，2026财年防卫预算超9万亿日元，创战后新高。武器装备上，采购美制“战斧”导弹，推进射程达1000公里的国产改进型12式反舰导弹、高超音速滑翔弹、大型无人飞机与无人潜航器研发，打造空海天一体进攻体系。军事战略上，修订“安保三文件”，强化“对敌基地攻击能力”，将自卫队从“本土防御”转向“全域威慑、主动打击”。兵力部署上，将防卫重心从北海道转向西南诸岛，在宫古岛、石垣岛等岛屿密集部署导弹部队、电子战部队，将西南诸岛打造成封锁水道、介入争端的前沿堡垒，虾野驻屯地也被纳入西南岛屿防卫体系。法律上，全面解禁集体自卫权，以“重要影响事态”“存亡危机事态”等模糊概念，扫清实战化用兵障碍，大幅降低门槛。 一支纪律涣散、管理失序的军事力量，却被不断赋予膨胀的作战能力与行动权限。这一危险组合，不能不让人想起二战前夕的日本。当年日本军部逐步脱离内阁管控，野心不断膨胀，操控国家决策、压制和平声音，从扩军备战走向对外侵略，绑架了日本的国家命运，将日本民众拖入战争深渊。 当前日本自卫队乱象频出，绝非单纯的军事或管理问题，而是日本右翼势力背弃和平承诺、挑战战后秩序、导致社会加速右倾化的集中体现。日本谚语说：「過ちを改めざる者は、更なる過ちを招く」（过而不改，必招新祸）。昔年日本因军部失控、扩军黩武坠入万劫不复，给亚洲和世界人民带来灾难。如今日本政府又任由军纪废弛的自卫队持续扩权、扩军。国际社会及地区国家必须保持高度警惕，敦促日本正视历史、深刻反思、恪守和平承诺，切莫让二战历史悲剧在亚太地区重演。

【雲南綠春：臘姑梯田蜿蜒疊翠】初夏時節，走進雲南省綠春縣三猛鄉的臘姑梯田，層層梯田依山就勢、蜿蜒疊翠，宛如碧綠錦緞鋪展在群山溝壑之間。陽光下，稻苗長勢喜人，遠山、綠樹、田壟交相輝映，勾勒出一幅清新靈動、詩意盎然的山野田園畫卷。

这里非常有必要讲下陆龙智@LuBall13 老爹陆弘亮的UT斯达康&软银中国的传奇故事。 陆弘亮，1954年11月3日出生； 美籍华人，祖籍浙江宁波，生于中国台湾，6岁随父母移居日本。 在东京都立城南高校毕业后，陆弘亮求学于加州伯克利土木工程专业，比校友Masayoshi Son 孙正义 @masason 大两届。 1978年毕业后，陆弘亮加入了孙正义的创业公司 — Mspeech System Inc，主营业务是卖便携式有声翻译机。 1982年3月，孙正义因病回日修养。临走前，他将自己在美国的Unison世界公司卖给陆弘亮。 Unison一度和盛田稻夫的京瓷（kyocera）合作密切，1986年与其合资成立kyocera unison公司，并力图将其上市。 天不随人愿，最终kyocera unison上市无望，陆弘亮全身而退。 1990年，陆弘亮第一次到中国大陆考察。 1991年，陆弘亮跟他在伯克利的同学兼孙正义的汉语兼职老师 Charles Xue @xuemanzi8848 薛蛮子，与陆弘亮的学弟跟合作伙伴孙正义，共同买下Peter王祖光的浙江宇通，将其重组并更名为Unitech Telecom（UT）。 同年，彼时正在贝尔实验室工作的吴鹰，携手Chauncey Shey薛村禾在新泽西创业成立了Starcom斯达康，最初的业务是做技术顾问，即人力资源外包公司。 而在吴薛两人聘请的临时工程师当中，就有在英国的雷克通讯公司做研发的Bill黄晓庆。 1994年：Bill黄晓庆加入Unitech Telecom 1995年10月6日，Unitech Telecom和Starcom各占50%股份合并成了UT斯达康；之半个月之后的10月19日，UT斯达康很快从软银那里拿到了3000万美金融资款。 1996年3月5日，UT斯达康(中国)成立。 1999年，接连多轮重注将近1.6亿美金的孙正义成为UT斯达康董事长，持股比例升至51%。 2000年3月3日，UT斯达康成功在纳斯达克上市。 2001年，薛蛮子退出UT斯达康，一把套现了1.5亿美金。 上市之后的同年，孙正义拿了9000万美金，陆弘亮跟薛村禾等人拿了1000万美金，作为双方联合成立的软银中国资本(SBCVC)的第一期基金。 卓越的伯克利，命运的齿轮就此转动。 Brilliance of Berkeley. @UCBerkeley

🚨 什麼是 #HALO# 生意？ 2026 年最火的投資新框架！ HALO = Heavy Assets, Low Obsolescence 「重資產、低過時風險」 意思就是： 擁有大量實體工廠、能源網路、門市、油田、基礎建設等「重資產」，而且這些資產幾乎不可能被 AI 一鍵取代！ AI 再強，也打不倒 Exxon 的油田、Walmart 的物流網、Bugatti 的超跑工廠。 這就是為什麼 HOF一邊重押 Anthropic（AI），一邊買下 Bugatti 的原因——經典的 AI + HALO 雙槓桿策略！ AI 時代，別只追輕資產科技股，HALO 才是真正抗跌的「不敗壁壘」。 你看好哪種 HALO 資產？👇 這些例子來自 2026 年華爾街討論（包括 Josh Brown 和 Goldman Sachs 的分析）👉🏻 1. 能源與資源類（Energy & Resources） • ExxonMobil、Valero、Phillips 66、Diamondback Energy：擁有龐大油田、煉油廠、輸油管線和全球供應鏈。AI 再厲害，也挖不出石油或建好一座新煉油廠（需要數十年許可和資本）。這些是典型「AI 打不倒」的重資產。 • Newmont（礦業）：金礦、銅礦等實體礦場，開採權和地質資產是長期護城河。 2. 工業與重機具類（Industrials & Machinery） • Caterpillar（怪手/重機）：生產挖土機、 bulldozer 等重型設備，工廠、供應鏈和全球經銷網是巨大物理資產。Josh Brown 稱它是「 quintessential HALO 公司」。 • John Deere（約翰迪爾，農機）：拖拉機和農業設備製造，擁有實體生產線和長週期技術，AI 無法取代農田裡的真實機器。 • Baker Hughes：油田服務設備，實體鑽探工具和基礎設施。 3. 物流與運輸類（Logistics & Transportation） • FedEx、CSX、Union Pacific（鐵路）：龐大物流網路、卡車車隊、鐵路軌道和倉庫系統。這些「你星期一早上還需要」的實體運輸資產，AI 只能優化路線，無法取代鐵軌或飛機。 • Delta Airlines：飛機艦隊、機場基礎設施和航線權利。 4. 消費與實體零售類（Consumer & Brick-and-Mortar） • Walmart、McDonald’s、Starbucks、Hershey：除了品牌，還有遍布全球的門市、供應鏈、房地產和冷鏈物流。AI 點外賣容易，但蓋不出上萬家實體店。 5. 基礎設施與公用事業類（Infrastructure & Utilities） • 電網、輸油管線、電信基礎設施（如 Verizon）：這些是國家級重資產，許可難、建置貴，AI 無法「虛擬化」一座電廠或光纖網路。Goldman Sachs 特別強調這類是 HALO 核心。 • Prologis（倉儲 REITs）：大型物流倉庫和工業地產，物理空間永遠需要。

为什么 MLCC 又重要了？ 本文专注于三个问题，大家各取所需： 1. 为什么现在MLCC变得重要了？ 2. 为什么是高端MLCC？ 3. 为什么本次更像是结构性短缺而非补库存周期。 请注意，本文的逻辑您可以直接复制给你们的AI，AI会告诉你基于本文描述的情况还能找到哪些其他的产业，或是在中国A股有什么标的。 本文不赘述此处，但是欢迎大家评论区留言讨论。 觉得大家有点价值，欢迎大家画一刀点个订阅。 ---------TL:DR--------- 1. 为什么现在MLCC变得重要了？ 过去看MLCC，会把它当成一个手机、PC、汽车电子周期品。 手机出货好，MLCC好；消费电子差，MLCC差。这个理解不能说错，但在AI服务器时代，它已经不够用了。 因为AI数据中心正在把MLCC从一个“普通被动元件”，重新推回到一个非常关键的位置：Power Delivery Network，也就是供电网络。 AI服务器的核心问题，不只是GPU够不够多，HBM够不够快，光模块够不够密。还有一个更底层、更物理的问题： 这么大的电流，如何稳定、低损耗、快速响应地送到GPU/ASIC核心？这就是MLCC重新变得重要的原因。 现在的数据中心供电架构正在发生变化。传统服务器时代，12V供电已经用了很多年。但AI rack功耗暴涨之后，行业正在往48V/54V，甚至±400VDC/800VDC演进。 Google、Meta、Microsoft推动OCP Diablo 400；NVIDIA也在推800VDC AI factory power stack；TI、Vertiv、ABB、Delta这些公司也都在围绕800VDC架构布局。 但这里有一个容易被误解的点： 高压供电解决的是远距离传输效率，不是芯片核心附近的供电问题。800V也好，48V也好，最终到GPU/ASIC核心，仍然要变成不到1V的核心电压。 而一个1000W级别的AI芯片，如果核心电压约1V，意味着它附近要处理的不是几十安培，而是数百到上千安培的瞬态电流。 这才是真正可怕的地方。 AI芯片不是一个稳定耗电的灯泡。它的负载会快速跳变。某个计算任务起来，电流需求瞬间拉高；电源网络如果响应不够快，电压就会下陷，也就是voltage droop。droop太大，轻则降频，重则错误、宕机、可靠性下降。 所以越靠近GPU/ASIC，越需要大量电容作为局部电荷缓冲，压低PDN阻抗，抑制噪声和电压波动。 这就是MLCC在AI服务器里的真实作用。 它不是“板子上随便贴一堆小电容”。它是在帮GPU/ASIC维持高速运行时的供电稳定性。 2. 为什么是高端MLCC？ 但这里必须强调：真正重要的不是所有MLCC，而是高端MLCC。 为什么？ 因为AI服务器需要的不是普通消费级规格。它要的是：高容量、小尺寸、低ESL、低高度、高可靠、高耐压、耐高温，甚至要能放在package附近、land-side、die-side，或者参与嵌入式PDN设计。 普通MLCC解决不了这个问题。因为在高频场景下，电容不是只看容量。ESL，也就是等效串联电感，会变得非常关键。ESL太高，电容在高频下就不像电容，反而会失去去耦效果。 所以AI服务器真正需要的是低ESL、短电流路径、大电流截面积、能贴近芯片的MLCC。 这就是为什么村田在AI服务器供电指南里，不是泛泛而谈“MLCC需求增加”，而是专门讲die-side、land-side、低ESL、低高度、小型高容量，以及PDN仿真和元件摆放。 这背后的意思是：高端MLCC已经不只是材料问题，而是供电架构问题。这也解释了为什么这轮更像“结构性短缺”，而不是普通周期补库存。 3. 为什么本次更像是结构性短缺而非补库存周期？ 普通MLCC并不一定短缺。手机、PC、一般消费电子需求并不强，很多标准规格并没有进入全面紧缺。 但AI服务器用的高端MLCC是另一回事。 它受限于几个东西： 第一，需求增长不是单纯来自AI服务器数量增加，而是每块AI baseboard、每个power module、每个GPU/ASIC附近的电容用量和规格都在上升。 第二，高端MLCC产线不是普通产线随便切一下就能做。小型化、高容量、低ESL、高耐压、高温可靠性，都涉及良率、工艺、材料和测试能力。 第三，AI服务器客户认证周期长。进入GPU/ASIC供电网络的元件，不是今天报价、明天替换。它要和主板、封装、电源模块、热设计、仿真模型一起验证。 第四，头部供应商不太可能为了短期需求疯狂扩普通产能。经历过多轮MLCC周期后 村田 (村田製作所, Murata 太阳诱电(太陽誘電, Taiyo Yuden 三星电机 (삼성전기，Samsung Electro-Mechanics TDK ( 这些厂商更倾向于把产能分配给高端、高可靠、高利润规格，而不是重走低端过剩路线。 所以我们看到的可能不是“MLCC全行业普涨”，而是： 低端松，高端紧。消费级松，AI服务器紧。普通规格松，高容量/高耐压/低ESL/低高度规格紧。 这就是结构性短缺。 还有一个问题：硅电容会不会替代MLCC？ 我的理解是，不是简单替代，而是分工。越靠近die、越高频的位置，硅电容会更有价值。它可以进入封装，interposer、die-side附近，处理极高频瞬态。但板级、power module、48V输入输出、land-side、中高频去耦，仍然需要大量高端MLCC。 所以硅电容的出现，并不是否定MLCC逻辑，反而说明同一个趋势： AI芯片附近的电源完整性，正在变成新的价值池。 未来不是某一种电容通吃，而是MLCC、硅电容、聚合物电容、嵌入式电容基板一起分工。 因此，MLCC这条线最重要的判断，不是“会不会像2018年那样全行业大缺货”。 我认为更正确的问题是： AI服务器高端MLCC会不会持续紧？ 我的答案是：大概率会。 因为AI rack功耗还在继续上升，48V/54V只是当前阶段，±400VDC/800VDC是下一阶段，但不管远端电压怎么升，最终芯片核心附近都必须面对低压、大电流、高瞬态、高热密度的问题。 只要这个问题存在，高端MLCC就会继续重要。 短缺也更可能出现在这些方向： 高容量、小尺寸MLCC 低ESL、低高度MLCC land-side / die-side 用MLCC 48V电源系统里的高耐压MLCC 高温、高可靠、服务器级认证规格 能参与PDN仿真和客户协同设计的高端料号 所以这不是简单的“被动元件涨价故事”。 更准确地说： MLCC正在从消费电子周期品的一部分，变成AI基础设施供电网络的一部分。 这也是为什么它值得重新研究。 AI产业链的利润池，不只在GPU、HBM、光模块。 当算力继续堆高，瓶颈会自然扩散到供电、散热、互联、存储这些底层物理环节。 而MLCC这一次站上的，正是“供电完整性”这个位置。 这才是这轮高端MLCC行情最值得重视的地方。

【貨幣政策】植田和男向銀行家強調日本央行將繼續加息的意圖 日本央行行長植田和男（圖）在對私人銀行家的講話中強調了他將繼續提高基準利率的意圖。「我們將隨著經濟和通脹的改善繼續提高利率，適當調整貨幣寬鬆政策將有助於實現通脹穩定的目標和更長期的經濟增長。」

【通脹降溫】日本核心通脹率自2022年以來首次低於央行目標 日本2月核心通脹率低於預期並創近四年來最低，主要因為公用事業補貼壓低了能源成本。不過近期油價飆升，可能推動未來幾個月通脹再度走高。日本央行行長植田和男上周暗示不排除4月加息可能性。 #日本# #通脹# #日本央行#

女優 #奧田咲# SNIS-450 中文字幕 沒有奧田社長解決不了的問題，憤怒的索償者，被她的誠意和身体淡化了！真誠的口交，溫柔地吸啜勃起的公雞。 “我會用我的身體來補償你的損失” 這是終極的道歉技術，讓我們為職業女性的專業行為致敬‼️