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    <title>英伟达史上最强季报为何盘后再跌？OpenAI自研芯片Jalapeño首秀碾压能效、DeepSeek估值跳涨至740亿美元——AI算力的验证、替代与重定价同日上演 - Markdown</title>
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title: '英伟达史上最强季报为何盘后再跌？OpenAI自研芯片Jalapeño首秀碾压能效、DeepSeek估值跳涨至740亿美元——AI算力的验证、替代与重定价同日上演'
description: '8月26日盘后，英伟达交出营收962亿美元（+106%）、数据中心890亿美元、Q3指引1080亿美元的全面超预期季报，股价却连续第五个季度「beat即下跌」；同日OpenAI与博通合作的首颗自研推理芯片Jalapeño公布基准，700W对抗1400W的GB300；而DeepSeek新一轮融资估值跳涨至约740亿美元，Moonshot的Kimi K3则开始与微软、亚马逊、谷歌洽谈上云分成。'
pubDate: 2026-08-27
tags: ['AI', '分析', '行业动态', '英伟达', 'OpenAI', 'DeepSeek', '大模型', '芯片', '算力', '中美竞争']
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8月27日（覆盖时段：8月26日至27日晨），昨天提出的「三场检验」中的第一场——也是最重的一场——已于北京时间今日清晨揭晓答案：[英伟达2027财年第二季度财报全面超预期](https://www.kiplinger.com/investing/live/nvidia-earnings-live-updates-and-commentary-august-2026)，营收962亿美元、同比翻倍，数据中心营收890亿美元创历史纪录，Q3指引1080亿美元同样高出共识——**然后，股价盘后下跌了约2%**。这是英伟达连续第五个季度在「业绩超预期」之后收跌。

但今天的新闻不止是「验证通过、市场不买账」这一个悖论。就在财报公布的同一个24小时里，两件结构性事件同时发生：**[OpenAI与博通合作的首颗自研推理芯片Jalapeño公布了首批公开基准](https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/)**，以700瓦功耗在能效与延迟上对标1400瓦的英伟达旗舰；**[DeepSeek的新一轮融资估值跳涨至约740亿美元](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)**（据南华早报，8月底前close），而其同胞对手Moonshot AI正就Kimi K3登上Azure、AWS、谷歌云与三大云厂商[洽谈分成协议](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)（据Reuters）。

需求被验证、替代路线浮现、中国资产被重新定价——这三件事发生在同一天，本身就是今天最重要的信号。

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## 英伟达交出半导体史上最强季报，为什么盘后又跌了？

### 发生了什么？

据[英伟达财报](https://www.kiplinger.com/investing/live/nvidia-earnings-live-updates-and-commentary-august-2026)（北京时间8月27日清晨发布）及[Israel Hayom对LSEG共识数据的梳理](https://www.israelhayom.com/2026/08/26/nvidia-q2-earnings-market-expectations/)，核心数字如下：

| 维度 | 实际 | 预期/对比 |
|------|------|------|
| **Q2营收** | **962.2亿美元**（同比+106%） | 共识921.7亿，超出约4.4% |
| **EPS** | **2.22美元**（同比+111%） | 共识2.10美元 |
| **数据中心营收** | **890.2亿美元**（同比+116.6%、环比+18.3%） | 预期854亿，创公司纪录 |
| **超大客户（Hyperscale）** | 487.1亿美元（+101.5%） | 由Blackwell Ultra驱动 |
| **ACIE（AI云、行业与企业）** | 403.1亿美元（**同比+138.1%、环比+25.2%**） | 增速首度全面超过超大客户 |
| **毛利率** | 75.0% | 去年同期72.7% |
| **Q3营收指引** | **1080亿美元±2%**（同比+89%） | 共识1042亿，但仅触及买方最乐观预期的下沿 |
| **Q3毛利率指引** | **74.0%** | 略低于本季的75%——内存涨价的侵蚀开始显形 |
| **盘后股价** | **下跌约1.3%-2%** | 期权市场此前定价±5.4%波动（约2800亿美元市值） |

黄仁勋在财报声明中给出了一个新的口号式判断：「**AI已经到达拐点。它在做有用的工作，它的token是可生产、可盈利的。现在，算力即收入（compute is revenue），而且需求还在加速。**」CFO Colette Kress的补充数据则显示，非超大客户业务（ACIE）的增速已达138%，印证了黄仁勋此前「ACIE增长会更快」的判断——AI算力的买方结构正在从少数几家云巨头，扩散到AI原生公司、企业与主权客户。

### 为什么这很重要？

**1. 昨日前瞻提出的两道考题，答案一好一坏。** 如昨日报道所述，本次财报的真正悬念有二：Q3指引与内存成本对利润率的侵蚀。指引这道题答得漂亮（1080亿 vs 共识1042亿）；但毛利率指引从75%回落到74%，第一次在数字上坐实了「存储涨价开始吃掉利润率」——正如昨日分析，这是英伟达多年来第一次在需求无虞的情况下面对成本端失控。

**2. 「中国市场收入按零计算」藏在中性假设里。** 据Israel Hayom梳理，Q3指引假设来自中国客户的**数据中心计算收入为零**——这个细节把出口管制从「风险提示」变成了「定价前提」。结合下方DeepSeek与Moonshot的两条新闻，同一天出现了两组方向截然相反的中美AI数据流，这种撕裂本身就是今日最值得记录的图景。

**3. 「beat即下跌」的统计结构已经固化。** 据Israel Hayom汇总，英伟达此前已连续四个季度超预期后次日收跌（分别跌0.8%、3.2%、5.5%、1.8%）；拉长到2016年以来的42次财报反应，次日上涨24次、下跌18次，胜率57%。昨日前瞻中提到的「预期跑步机」没有失灵——它已经变成了这台机器的默认输出。

### 历史镜鉴：当「史上最好」成为利空

- **2000年的思科与通用电气**：两者在各自周期顶峰都仍在创纪录增长，但股价顶点早于业绩顶点数个季度出现——市场定价的不是「现在有多好」，而是「斜率还能维持多久」。英伟达连续五季beat后下跌，说明市场已经完全切换到「斜率定价」模式：106%的增速再惊艳，市场追问的是2027年还能剩多少。
- **一个关键差异**：与2000年不同，本轮英伟达的需求端有真实现金流背书（ACIE 138%的增长来自付费的企业与主权客户，而非纯内部循环）。这也是为什么「跌2%」而非「崩盘」——市场在给斜率打折，而不是在给需求证伪。

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## OpenAI的Jalapeño为何敢在英伟达财报日晒成绩单？

### 发生了什么？

8月25-26日，OpenAI[官方博客](https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/)首次公布与博通联合开发的自研推理芯片Jalapeño的基准成绩，[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/08/25/openais-jalapeno-chip-is-built-for-fast-inference-at-scale-benchmarks-show/)、[Tom's Hardware](https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/openai-says-its-jalapeno-chip-beats-nvidias-gb300-in-first-published-benchmarks)与[SemiAnalysis](https://newsletter.semianalysis.com/p/openai-jalapeno-better-than-nvidia)先后验证：

- **能效**：在SemiAnalysis的InferenceX基准上，Jalapeño以**700瓦**的功耗，对比英伟达**1400瓦**的GB300旗舰，单位功耗AI工作量（AI work per watt）达**1.5-1.9倍**
- **延迟**：端到端延迟降低**1.7-3.6倍**，高交互负载最高提升**4.1倍**
- **测试模型**：GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B与Kimi K2.5 1T（OpenAI用竞争对手的开源模型自证中立性，是个聪明的设计）；SemiAnalysis确认GSM8k等评测结果与英伟达芯片持平
- **时间表**：2026年底有限部署，2027年扩大规模；OpenAI明确表示将继续大规模使用英伟达芯片

### 为什么这很重要？

**1. 推理时代的竞争单位从FLOPS变成了「每瓦token数」。** 训练时代比的是峰值算力，推理时代（智能体长时间运行、交互延迟敏感）比的是能效与延迟。Jalapeño作为专用集成电路（ASIC），用一半的功耗打赢通用GPU，等于宣告：**推理工作负载正在从「通用芯片的顺带业务」变成「专用芯片的主战场」**。黄仁勋财报电话会上强调的「性能/瓦特是关键指标」，与这份基准报告说的是同一件事——双方都看到了同一个战场。

**2. 历史平行几乎完美：这就是谷歌TPU剧本的复刻。** 谷歌2015年起与博通合作开发TPU，从「自用省钱」走到「外租创收」，如今已是其内部推理的主力。OpenAI今天走的正是同一条路：同样的合作伙伴（博通）、同样的动机（推理成本）、同样的「先用再租」路径。区别在于谷歌有自家云，OpenAI则必须与Broadcom绑定更深——这解释了为何上周的Broadcom千亿债券（如8月22日报道）里有如此明确的OpenAI敞口。

**3. 发布时点是一次精确的叙事操作。** 选择英伟达财报前夕公布首份基准，无论有意与否，客观上把「英伟达统治力」与「最大客户自研替代」放在了同一个新闻周期里对冲。对英伟达而言，这是比财报数字本身更长期的利空：其数据中心收入的最大买家们（微软、谷歌、亚马逊、OpenAI）如今每一家都有自己的定制芯片项目。

### 需要保持的清醒

Jalapeño目前只是基准数据而非量产部署；2026年底才有限上线，届时英伟达的Vera Rubin平台也将开始出货。700瓦打1400瓦的能效优势，能否在真实集群规模、软件生态（CUDA的护城河依然存在）与供应规模上兑现，要到2027年才有答案。

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## DeepSeek估值为何一周之内从200亿跳到740亿美元？

### 发生了什么？

据[南华早报报道](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)（经TechStartups转述）：

- DeepSeek正接近完成一轮融资，**投前估值约5000亿元人民币（约740亿美元）**，寻求募资约50亿元人民币（约70亿美元），预计8月底前close
- 现有投资者Monolith与实相资本参与，**电池巨头宁德时代（CATL）亦在出资方之列**
- DeepSeek已开始筹备**上海科创板上市**，最早今年底申报、目标2027年挂牌

同日，据[Reuters报道](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)：Moonshot AI正与微软、亚马逊、谷歌洽谈Kimi K3（2.8万亿参数）登上Azure、AWS与谷歌云的**收入分成协议，要价最高达30%**——若达成，将是中国前沿模型与美国三大云平台之间最重大的商业整合。需注意，两条新闻均来自匿名信源，交易细节仍可能变化。

### 为什么这很重要？

**1. 一周之内，估值传闻从200亿跳到740亿美元。** 如8月24日报道所述，上周市场还在讨论腾讯、阿里以「超200亿美元估值」参投DeepSeek的洽谈。如今740亿美元的投前估值，意味着几天内定价翻了约3.7倍——这种跳变在私募市场极不寻常，它说明的不是DeepSeek基本面的一夜变化，而是**买方竞争的突然激化**（潜在战投、国资背景资金与Pre-IPO轮需求同时涌入）。参照同日Anthropic向投资者兜售「30万亿美元TAM」（见下文速览），全球资本正在为「下一个OpenAI级别标的」支付前所未有的稀缺性溢价。

**2. 「科创板+宁德时代」是一组产业信号。** 若以2027年科创板挂牌为目标，DeepSeek将成为中国第一家以「前沿模型」为主体的重量级上市公司；宁德时代的出现在股东名单中，则暗示「AI×制造」的资本绑定正在成形——中国AI公司的融资生态（如8月24日分析的「自循环」格局）又多了一块产业拼图。

**3. Kimi K3进美国云：商业流通正在穿越地缘壁垒。** 与英伟达「中国收入按零计」同日出现的，是中国模型通过分成协议进入美国三大云的谈判。K3高达2.8万亿参数、部署门槛极高，这恰恰使云分发成为必经之路——**芯片出口在收紧，模型进口在谈判**，两条管道一关一开，构成了中美AI关系最真实的横截面。当然，Moonshot在华盛顿面临的知识产权审查，随时可能让这条管道重新收窄（TikTok式的政治风险并未消失）。

### 历史镜鉴：估值跳涨的三种结局

- **SpaceX路径（2015-2024）**：私募估值阶梯式跳涨、迟迟不上市、稀缺性定价——最终以史上最大IPO之一收尾。DeepSeek的「融资—科创板」节奏与之形似，但科创板对亏损模型的估值宽容度远逊于美股，这是关键差异。
- **WeWork教训（2019）**：私募市场估值与公开市场估值之间存在「汇率风险」，Pre-IPO轮的狂热往往是最后一棒。740亿美元对应的收入体量若远小于同估值的美国同行，科创板申报材料将被迫直面这个问题。
- **字节跳动路径**：中国公司、全球产品、地缘夹缝——Moonshot的K3云谈判若达成，其后续面临的审查强度可参照字节在美国的五年拉锯。

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## 行业观察：今日数据带来的新视角——「验证、替代、重定价」的三重奏

把今天的主线并置，可以得到一个此前未被合并观察的判断：**AI算力产业在同一天完成了三种不同性质的动作，而它们指向同一个方向——从「建设」转向「换轨」。**

- **验证**：英伟达的962亿美元证明需求真实且仍在加速（ACIE +138%尤其说明非巨头客户在真金白银付费）——「AI基建决定论」本季度安然过关。
- **替代**：但需求的真实性不再只利好英伟达。OpenAI的Jalapeño、三星的存内计算（见速览）、云巨头们各自的定制芯片，都在把「推理能效」开辟为第二条赛道。**GPU的统治力第一次被最大客户用公开基准正面挑战。**
- **重定价**：DeepSeek的740亿美元与Moonshot的30%分成要价，说明资本与商业条款都在为中国AI资产给出「平台级」而非「追赶者级」定价——与英伟达把中国市场收入按零计同时成立，意味着**全球AI市场正在分裂成「两套互相定价、部分互通」的体系**。

一句话概括今天：需求没问题，霸权有了对手，地图重画了。

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## 今日要闻速览

- **Anthropic向投资者兜售30万亿美元TAM叙事**：据[WSJ报道](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)，Anthropic拟在IPO路演中宣称其可及市场超30万亿美元——超过SpaceX IPO时的28.5万亿；其IPO可能募资超1000亿美元、估值接近2万亿美元，为8月22日报道的IPO预期补上了最激进的定价版本。
- **软银洽谈100-200亿美元债券发行**：据[The Straits Times报道](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)，用于再融资400亿美元OpenAI过桥贷款，若足额发行将是2026年亚洲最大公司债——AI资本开支正从风投条款迁移到全球债市，债券市场将开始为「OpenAI风险」公开定价。
- **亚马逊宣布9月30日关闭Mechanical Turk**：运行21年的「人工的人工智能」众包市场谢幕——大模型已接管其上的廉价标注任务，现代AI技术栈最早的人类劳动层正式退场。
- **比尔·盖茨发表6000字长文**：呼吁为部分职业设立「人类保留区」（类比自然保护区），极端版本下或保留多达40%的岗位，并重提对AI token与机器人征税——行业奠基人公开主张「有些工作法律上不许自动化」。
- **三星发布LPDDR5X-PIM存内计算技术**：在Hot Chips 2026上披露，实测模型运行时间快2.28倍、token吞吐量高3.01倍，理论带宽达614GB/s（8倍提升）——在HBM短缺昂贵的背景下，为端侧推理开辟了另一条内存路线。
- **IBM发布Granite 4.2开源模型家族**：3B/8B/30B三档、128K上下文、Apache 2.0协议，主打企业本地部署的推理与智能体能力——「可控的小模型」市场再添重量级玩家。
- **OpenAI数据中心负责人Chris Malone离职**：据WSJ，这位2025年Stargate宣布后加入的高管在公司基础设施团队重组期间离开——在IPO前夕，算力获取已与模型研发同等战略化，高层变动值得持续追踪。
- **伦敦Robotaxi落地推迟**：据FT，Waymo、Wayve、百度的全无人商业运营今年内无望，监管指引缺位是主因——自动驾驶的瓶颈正从算法转向审批。

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## 关键要点

- **英伟达Q2 FY27全面超预期**：营收962亿美元（+106%）、数据中心890亿、Q3指引1080亿——但毛利率指引降至74%（内存涨价开始侵蚀），中国市场收入按零计，股价盘后跌约2%，连续第五个季度「beat即下跌」。
- **OpenAI首颗自研芯片Jalapeño公布基准**：与博通合作，700瓦对比GB300的1400瓦，每瓦工作量1.5-1.9倍、延迟低至1/3.6——推理能效成为对GPU霸权的第一条正面挑战赛道，2027年见分晓。
- **DeepSeek估值一周内从传闻200亿跳至740亿美元**，并筹备科创板上市（2027年目标）；宁德时代现身出资方——中国AI资产的资本定价与产业绑定同时升维。
- **Moonshot就Kimi K3进入美国三大云洽谈最高30%分成**：芯片出口收紧与模型进口谈判同日并存，中美AI体系「分裂但互通」的格局首次如此具象。
- **三种动作一个方向**：验证（需求为真）、替代（专用芯片开赛道）、重定价（中国资产升格）——AI产业的主叙事正从「建设」切换到「换轨」。

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## 常见问题

### 英伟达业绩这么好股价为什么还跌？
市场早已把「超预期」定价在内（过去十个季度九次超预期），当前定价的是「增速斜率」而非「绝对业绩」：Q3指引1080亿虽超共识，却只够到买方最乐观预期的下沿，加上毛利率指引下滑和中国收入归零，超预期幅度不足以支撑新的上涨——这是「预期跑步机」的典型表现，而非需求出了问题。

### Jalapeño会威胁英伟达的垄断地位吗？
短期不会：它2026年底才开始有限部署，且OpenAI会继续大量采购英伟达芯片。但长期信号明确——当最大的买家们（OpenAI、微软、谷歌、亚马逊）都拥有专用推理芯片且能效翻倍时，英伟达在推理市场的定价权会被逐步侵蚀，竞争的焦点已从「峰值算力」转向「每瓦token数」。

### DeepSeek 740亿美元估值意味着什么？
意味着全球资本对中国头部模型公司的定价从「追赶者」切换到「平台级」，且科创板若接纳其2027年上市，将诞生中国第一家以前沿模型为主体的重量级上市公司。但私募估值与公开市场估值之间存在汇率风险，其收入体量能否支撑估值将在申报材料中接受检验。

### 这对中国AI行业和普通开发者意味着什么？
模型层：Kimi K3若进入美国三大云，中国前沿模型将首次获得全球主流分发渠道，开发者可以在海外云上直接调用；算力层：英伟达中国收入归零的定价前提，则提示国内推理基建的国产化与降本（DeepSeek式的效率路线）仍是长期主线。

### 接下来最值得关注的时间点是什么？
三个：8月底DeepSeek融资正式close（验证740亿估值的真实性）、9月软银债券发行（债市首次大规模为OpenAI风险定价）、2026年底Jalapeño有限部署与英伟达Rubin平台出货的正面交锋。

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## 参考资料

- [Nvidia Earnings: Live Updates and Commentary August 2026 — Kiplinger](https://www.kiplinger.com/investing/live/nvidia-earnings-live-updates-and-commentary-august-2026)
- ['AI at inflection point': NVIDIA crushes earnings in major beat — Israel Hayom](https://www.israelhayom.com/2026/08/26/nvidia-q2-earnings-market-expectations/)
- [NVIDIA Announces Financial Results for First Quarter Fiscal 2027 — NVIDIA Newsroom](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-first-quarter-fiscal-2027)
- [NVIDIA Sets Conference Call for Second-Quarter Financial Results — NVIDIA Newsroom](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-sets-conference-call-for-second-quarter-financial-results-6927195)
- [OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip — OpenAI](https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/)
- [OpenAI's Jalapeño chip is built for fast inference at scale, benchmarks show — TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/08/25/openais-jalapeno-chip-is-built-for-fast-inference-at-scale-benchmarks-show/)
- [OpenAI's 700W Jalapeño ASIC outpaces 1,400W Nvidia flagship GPU — Tom's Hardware](https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/openai-says-its-jalapeno-chip-beats-nvidias-gb300-in-first-published-benchmarks)
- [OpenAI Jalapeño: Better Than Nvidia Blackwell — SemiAnalysis](https://newsletter.semianalysis.com/p/openai-jalapeno-better-than-nvidia)
- [OpenAI Jalapeño chip beats Nvidia GB300 in benchmark tests — Quartz](https://qz.com/openai-jalapeno-chip-nvidia-benchmark-results-082626)
- [Top Tech News Today, August 26, 2026（DeepSeek/Moonshot/软银/Anthropic等，原始信源为SCMP、Reuters、WSJ、The Straits Times） — TechStartups](https://techstartups.com/2026/08/26/top-tech-news-today-august-26-2026-amazon-anthropic-google-microsoft-waymo-more/)
- [英伟达财报会实录丨黄仁勋：AI已转变为核心生产力，未来ACIE增长更快 — 财联社](https://www.cls.cn/detail/2377397)
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                    '<span style="margin: 0 8px; color: ' + (isDark ? '#484f58' : '#d0d7de') + ';">|</span>' +
                    '<a href="' + webUrl + '" style="color: ' + linkColor + '; text-decoration: none;">Switch to Web View</a>' +
                '</div>';

            let contentToRender = rawMarkdown;
            let frontmatterHtml = '';
            
            const fmMatch = rawMarkdown.match(/^---\s*[\r\n]+([\s\S]*?)[\r\n]+---\s*/);
            
            if (fmMatch) {
                contentToRender = rawMarkdown.substring(fmMatch[0].length);
                const yamlText = fmMatch[1];
                
                const borderColor = isDark ? '#30363d' : '#d0d7de';
                const bgColor = isDark ? '#161b22' : '#f6f8fa';
                const keyColor = isDark ? '#8b949e' : '#57606a';
                const valColor = isDark ? '#c9d1d9' : '#24292f';

                const rows = yamlText.split('\n')
                    .filter(line => line.trim() && line.includes(':'))
                    .map(line => {
                        const splitIdx = line.indexOf(':');
                        const key = line.slice(0, splitIdx).trim();
                        let val = line.slice(splitIdx + 1).trim();
                        if ((val.startsWith("'") && val.endsWith("'")) || (val.startsWith('"') && val.endsWith('"'))) {
                            val = val.slice(1, -1);
                        }
                        
                        return '<tr>' +
                            '<td style="white-space:nowrap; padding:8px 12px; color:' + keyColor + '; font-weight:600; border-bottom:1px solid ' + borderColor + '; width:1%;">' + key + '</td>' +
                            '<td style="padding:8px 12px; color:' + valColor + '; border-bottom:1px solid ' + borderColor + ';">' + val + '</td>' +
                        '</tr>';
                    }).join('');
                
                if (rows) {
                    frontmatterHtml = 
                        '<div style="margin-bottom: 32px; border:1px solid ' + borderColor + '; border-radius:6px; overflow:hidden; background-color:' + bgColor + ';">' +
                            '<table style="width:100%; border-collapse:collapse; font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,Segoe UI,Helvetica,Arial,sans-serif; font-size:13px;">' +
                                rows +
                            '</table>' +
                        '</div>';
                }
            }
            
            const renderedHtml = marked.parse(contentToRender);
            
            const wrapper = document.createElement('article');
            wrapper.className = 'markdown-body';
            wrapper.innerHTML = navHtml + frontmatterHtml + renderedHtml;
            
            document.body.innerHTML = '';
            document.body.appendChild(wrapper);
        } catch (e) {
            console.error("Markdown rendering failed", e);
        }
    });
</script>
</body>
</html>