一场围绕 OpenAI Jalapeño 推理芯片的讨论提出了一个看似矛盾的问题：专用 AI 计算核心可能比顶级通用 CPU 更规则，为什么 AI 芯片仍然很难做？

两句话可以同时成立。矩阵乘加阵列的局部控制逻辑相对规则，但一款有竞争力的 AI 产品还要跨过微架构、RTL、验证、物理实现、先进封装、内存与互联、编译器、Kernel、运行时、模型适配和客户部署。真正的壁垒没有消失，而是从单个计算核心转移到了整条系统栈及其持续迭代能力。

RL 中的 rollout 不是普通离线推理。它不仅要生成 response，还要和训练阶段共享策略版本、返回 token 级信息，并参与后续 logprob、reward 和 advantage 计算。

因此 vLLM 图模式也不能只写成“开不开 CUDA Graph”。在 verl rollout 里，enforce_eager、compilation_config.cudagraph_mode 和 cudagraph_capture_sizes 共同决定性能、显存、capture 成本和兼容性。