De ce startup-urile americane se bazează în secret pe China: Când „propriul” lor model de inteligență artificială vine brusc din China

Economii de 80% la costuri: Cum cuceresc în tăcere modelele chinezești de inteligență artificială piața americană

O revoluție secretă în Silicon Valley: De ce startup-urile americane se bazează brusc pe inteligența artificială a Chinei

Multă vreme, Silicon Valley a fost considerată epicentrul incontestabil și invincibil al dezvoltării globale a inteligenței artificiale. Însă, departe de marile scene de marketing, o schimbare remarcabilă are loc în prezent: tot mai multe startup-uri americane și giganți tehnologici consacrați adoptă în liniște modele open-source chinezești precum Qwen, Kimi și DeepSeek. Motivul pentru aceasta nu este simpatia geopolitică, ci economia intransigentă. Alternativele chinezești oferă acum performanțe în sarcinile de programare și automatizare care rivalizează cu modelele occidentale de top - dar la o fracțiune din cost. Această dezvoltare pune o presiune masivă asupra giganților din industrie precum OpenAI, forțând reduceri drastice de prețuri și ridicând întrebări fundamentale cu privire la distribuția viitoare a puterii în cadrul industriei. Următorul articol examinează cifrele impresionante din spatele acestei revoluții discrete, folosește exemple proeminente de companii pentru a ilustra modul în care companiile își adaptează strategiile și explică de ce problema suveranității datelor joacă un rol crucial în această nouă piață.

Un continent își schimbă în tăcere partea

Timp de două decenii, Silicon Valley a fost considerată epicentrul incontestabil al inovației software, iar în urmă cu doar doi ani, ideea că tehnologia chineză ar deveni fundamentul următoarei generații de companii de acolo ar fi părut absurdă. Dar exact asta se întâmplă acum și cu o viteză care îi surprinde chiar și pe observatorii experimentați ai pieței. Investitorul Martin Casado de la Andreessen Horowitz a rezumat perfect acest lucru într-un interviu mult citat: „Dacă echipele fondatoare se bazează astăzi pe a16z și pe modele deschise de inteligență artificială, există o probabilitate de aproximativ 80% ca acesta să fie un model chinezesc.” Este important de reținut clarificarea adăugată ulterior de Casado: „Acest procent de 80% se referă la proporția de startup-uri care utilizează modele deschise, estimată la 20-30% din totalul startup-urilor de inteligență artificială.” Extrapolată la întregul peisaj al startup-urilor, aceasta înseamnă că aproximativ 16-24% din toate companiile americane de inteligență artificială au modele deschise chinezești ferm încorporate în setul lor tehnologic. Această diferențiere poate, la prima vedere, să diminueze dramatismul afirmației, dar nu schimbă conștientizarea fundamentală că o parte semnificativă și în creștere rapidă a sectorului american de inovare se îndepărtează de furnizorii interni.

Numerele din spatele afirmației: Ce arată cu adevărat OpenRouter

Oricine dorește să înțeleagă obiectiv această schimbare a pieței nu poate ignora datele de pe platforma OpenRouter, considerată cel mai mare serviciu intermediar independent pentru accesul la modele de inteligență artificială, permițând dezvoltatorilor să comute între sute de modele de la diferiți furnizori. Datele de utilizare colectate acolo oferă o imagine obiectivă a cererii reale a pieței, deoarece nu se bazează pe anunțuri sau afirmații de marketing, ci pe token-uri efectiv procesate - unitatea de bază în care modelele de limbaj de inteligență artificială procesează textul. La sfârșitul anului 2024, ponderea modelelor chinezești în volumul total de token-uri al platformei era încă în jur de 1,2%, o cifră neglijabilă care a primit puțină atenție. În doar un an și jumătate, acest raport s-a schimbat de peste cincizeci de ori. În februarie 2026, modelele chinezești au depășit pentru prima dată pragul de 30% din volumul săptămânal de token-uri în rândul utilizatorilor americani, iar această cifră a rămas peste acest prag în fiecare săptămână de atunci. Până în iulie 2026, ponderea a ajuns la 46% în săptămânile de vârf, în timp ce modelele americane au reprezentat 35,7% în aceeași perioadă. Dacă luăm în considerare doar cele mai utilizate zece modele de pe platformă, apare o imagine și mai clară: în săptămâna 24 februarie 2026, 61% din volumul de tokenuri dintre aceste zece modele de top a fost atribuit dezvoltatorilor chinezi. Potrivit OpenRouter, până la sfârșitul lunii iulie 2026, modelele chinezești ocupau chiar și toate cele cinci locuri de top în clasamentul global al utilizării, volumul total al platformei depășind acum 20 de trilioane de tokenuri pe săptămână, din care modelele chinezești au procesat peste 60%.

Această evoluție nu poate fi respinsă ca un simplu zgomot statistic, ci mai degrabă dezvăluie o tendință clară în ultimul an și jumătate. În același timp, limitările metodologice trebuie luate în serios. Deși OpenRouter este cel mai important indicator independent al comportamentului dezvoltatorilor, acesta nu reprezintă întreaga piață globală a inteligenței artificiale, ci în primul rând grupuri de utilizatori sensibili la costuri, pricepuți din punct de vedere tehnic, care pun mare preț pe ponderile deschise. Aplicațiile de consum precum ChatGPT sau contractele API directe pentru întreprinderi cu Anthropic sunt abia reflectate în aceste cifre. Acesta este motivul pentru care studii precum raportul anual major al OpenRouter și a16z din 2025 prezintă o imagine oarecum mai moderată, arătând că modelele nord-americane proprietare au reprezentat încă majoritatea token-urilor pe parcursul întregului an, în timp ce modelele deschise chinezești au înregistrat o medie de aproximativ 13%. Prin urmare, adevărul se află undeva între titlu și undă verde: tendința este reală, se accelerează vizibil, dar afectează în primul rând segmente specifice de utilizare, în special dezvoltarea de software și munca automată a agenților, care împreună reprezintă acum peste jumătate din totalul token-urilor de pe platformă.

De ce programarea și automatizarea în special sunt motorul acestei revoluții

Un element cheie în înțelegerea acestei schimbări constă în natura volumului de muncă care domină acum sistemele de inteligență artificială. În 2024, programarea reprezenta doar unsprezece procente din volumul total de tokenuri pe OpenRouter, în timp ce astăzi mai mult de jumătate din toate tokenurile procesate sunt dedicate sarcinilor de programare și fluxurilor de lucru autonome ale agenților, unde modelele execută independent sarcini în mai multe etape. Modelele chinezești au făcut progrese enorme în acest domeniu, deoarece sunt optimizate special pentru codare și lucrul cu agenții. Directorul de operațiuni al OpenRouter, Chris Clark, a explicat fără echivoc mecanismul de bază: modelele deschise chinezești au câștigat o poziție disproporționat de puternică tocmai în acele fluxuri de lucru bazate pe agenți care sunt utilizate intens de dezvoltatorii americani. Cu alte cuvinte, nu este o decizie ideologică, ci un răspuns pragmatic la un raport preț-performanță greu de depășit pentru sarcinile de programare repetitive și cu volum mare.

Șocul prețurilor care a dat startul întregului

Nucleul economic al acestei dezvoltări constă într-o diferență de preț atât de semnificativă încât modifică fundamental fiecare calcul făcut de un manager financiar. Un milion de token-uri de emisiune costă în jur de 50 de dolari cu un model de top precum Fable de la Anthropic, în timp ce aceeași cantitate costă aproximativ 15 dolari cu Kimi K3 de la Moonshot, 4,40 dolari cu GLM-5.2 de la Zhipu și doar 0,87 dolari cu modelul V4 Pro de la DeepSeek. Aceste cifre înseamnă practic că o companie poate plăti de cinci până la șaizeci de ori mai mult preț pentru aceeași sarcină, în funcție de modelul ales. Pentru o companie care gestionează milioane de solicitări zilnic, aceasta nu este o problemă minoră, ci un factor de cost crucial care determină marjele de profit și scalabilitatea întregului model de afaceri.

Această dinamică a prețurilor explică și de ce OpenAI și-a redus prețurile cu până la 80% în cursul anului 2026. O companie cu o evaluare de miliarde de dolari și o putere enormă pe piață nu își reduce prețurile din bunăvoință, ci datorită presiunii concurențiale pure. Atunci când clienții pot trece la un furnizor cu un singur clic care îndeplinește aceeași sarcină pentru o fracțiune din cost, un furnizor consacrat nu are decât de ales între a-și ajusta prețurile sau a pierde clienți. Acest mecanism este un exemplu de manual al economiei concurențiale clasice: de îndată ce o piață se confruntă cu bunuri aproape omogene, unde diferența de calitate devine marginală pentru cazul de utilizare mediu, prețul se apropie de costul marginal al celui mai ieftin furnizor credibil. Exact asta observăm în prezent pe piața modelării limbajului.

Când corporațiile își recalculează conturile: Exemple specifice de companii

Datele abstracte de piață capătă o putere de convingere reală doar atunci când vezi cum companiile concrete își restructurează efectiv procesele interne. Platforma de tranzacționare cripto Coinbase oferă cel mai viu exemplu în acest sens în 2026. CEO-ul Brian Armstrong a publicat informații detaliate despre strategia de costuri interne a companiei sale în vara anului 2026, explicând că au redus aproape la jumătate cheltuielile cu inteligența artificială, crescând simultan volumul de utilizare. Pârghia cheie a fost schimbarea modelelor implicite dintr-o poartă internă de inteligență artificială la GLM 5.2 de la Zhipu și Kimi 2.7 Code de la Moonshot - două modele chinezești open-source care gestionează sarcini de rutină, cum ar fi revizuirile de cod, rezumatele și redactarea, în timp ce modele mai scumpe, de înaltă performanță, precum Opus de la Anthropic, au rămas rezervate sarcinilor complexe de planificare. Este demn de remarcat faptul că această schimbare nu a fost singura măsură de reducere a costurilor. Coinbase a crescut simultan rata de accesare a memoriei cache a instrumentului său intern de inteligență artificială de la 5 la 60%, ceea ce explică în sine o parte semnificativă a economiilor, deoarece interogările repetate pot primi acum răspuns aproape gratuit din memoria cache, în loc să se declanșeze de fiecare dată o nouă interogare de model costisitoare. Acest exemplu ilustrează faptul că trecerea la modelele chinezești este rareori o decizie izolată, ci mai degrabă parte a unei strategii mai ample de alocare inteligentă a resurselor, unde alegerea modelului este doar una dintre mai multe pârghii.

Cursor, o platformă de dezvoltare și unul dintre cele mai apreciate instrumente pentru dezvoltarea de software bazate pe inteligență artificială, s-a aflat și ea într-o situație revelatoare în martie 2026. Compania și-a prezentat noul model, Composer 2, ca fiind propria dezvoltare internă, lăudându-se cu performanțe de codare presupuse de top. Cu toate acestea, la câteva ore de la lansare, dezvoltatorii atenți au descoperit un identificator intern de model în datele de răspuns tehnic ale API-ului care făcea referire în mod inconfundabil la Kimi K2.5, modelul open-source de la Moonshot AI. Cursor a fost ulterior forțată să recunoască public că Composer 2 se baza într-adevăr pe arhitectura Kimi K2.5, deși compania a subliniat că aproximativ trei sferturi din puterea totală de calcul utilizată pentru reglarea fină a modelului final provenea din propria instruire, doar aproximativ un sfert bazându-se pe fundația originală Kimi. Cofondatorul Aman Sanger a recunoscut autocritic că a fost o greșeală să nu menționeze fundația Kimi în anunțul inițial. Acest incident ilustrează un tipar mai amplu: multe inovații în domeniul inteligenței artificiale, așa-zis americane, sunt acum construite pe modele de bază chinezești, ascunse sub suprafață, fără ca acest lucru să fie comunicat extern, ceea ce observatorii descriu uneori, oarecum cu îngâmfare, ca un fel de ascundere tăcută a originii tehnologice reale.

Pe lângă aceste exemple proeminente, numeroase alte companii și-au restructurat infrastructura de inteligență artificială pentru a se alinia la modelele deschise chinezești. Printre acestea se numără serviciul de livrare de alimente DoorDash, care externalizează sarcini simple de programare către Kimi, păstrând în același timp deciziile critice cu modele mai scumpe și de ultimă generație, precum și companii precum Snowflake și startup-ul de inteligență artificială Lindy, care urmăresc strategii similare de optimizare a costurilor. Conform rapoartelor disponibile publicului, compania de software Siemens se bazează pe antrenarea Qwen cu propriile date industriale pentru a dezvolta sisteme de asistență specifice industriei, în loc să construiască modele de bază complet noi de la zero - o decizie economică logică, având în vedere costurile imense ale antrenării de noi modele lingvistice.

Soluția cvasi-internă: Cum acoperă Xpert.Digital lacunele operaționale în marketingul și vânzările B2B – Smart Content-Driven Business - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital este un hub industrial B2B bazat pe date, condus de Konrad Wolfenstein . Compania acționează ca o soluție externă, cvasi-internă, pentru partenerii industriali, eliminând lacunele operaționale în marketing, conținut și vânzări – fără a necesita resurse suplimentare din partea clientului.

Mai multe informații aici:

• Soluția cvasi-internă: Cum acoperă Xpert.Digital lacunele operaționale în marketingul și vânzările B2B – Smart Content-Driven Business

Patru nume de reținut

Pentru a înțelege schimbarea actuală a pieței, trebuie să cunoaștem actorii cheie din spatele acestei dezvoltări. În primul rând, este Qwen, dezvoltat de compania chineză de tehnologie Alibaba, care este considerat acum cel mai descărcat model de inteligență artificială deschisă din lume, având o acoperire impresionantă, cu aproximativ 700 de milioane de descărcări. Qwen este considerat un instrument versatil și complet, cu puncte forte deosebite în procesarea limbajului natural și analiza documentelor, ceea ce îl face potrivit pentru producția de text, raportare și servicii pentru clienți. Al doilea model care merită o atenție specială este Kimi K3 de la Moonshot AI, care a fost introdus în iulie 2026 ca cel mai mare model deschis lansat vreodată și care are performanțe în teste de programare apropiindu-se de modelele proprietare de top. Este deosebit de potrivit pentru dezvoltarea de software și procesarea documentelor lungi, deoarece funcționează cu o fereastră de context de până la 256.000 de token-uri, corespunzătoare cantității de text pe care modelul o poate procesa și reține simultan. Ca al treilea model, GLM, de la compania chineză Zhipu AI (care operează acum sub marca Z.ai), s-a impus ca specialist în controlul fiabil al instrumentelor și sistemelor, fiind deosebit de valoros pentru sarcinile de automatizare și fluxurile de lucru bazate pe agenți. În cele din urmă, DeepSeek se poziționează ca campionul incontestabil al pieței în ceea ce privește raportul preț-performanță, ale cărui modele oferă sarcini de raționament logic și programare la o mică fracțiune din costul furnizorilor consacrați, ceea ce le face ideale pentru toate sarcinile care au loc la scară foarte mare.

Chestiunea suveranității datelor și a zonelor gri de reglementare

Un aspect adesea subestimat în dezbaterea publică se referă la diferența fundamentală dintre utilizarea unui model chinezesc prin intermediul API-ului cloud al furnizorului original și rularea ponderilor modelului deschis pe propria infrastructură sau pe una europeană. Toate cele patru modele prezentate aici - Qwen, Kimi, GLM și DeepSeek - sunt lansate sub licențe deschise. Aceasta înseamnă că firmele pot descărca parametrii matematici subiacenți ai modelului și îi pot rula pe propriile servere sau cu un furnizor european de găzduire. În acest scenariu, toate datele rămân fizic și legal la compania operatoare, ceea ce, din perspectiva Regulamentului general privind protecția datelor (GDPR), poate fi o configurație semnificativ mai curată decât utilizarea unei infrastructuri cloud americane, unde datele pot fi supuse Legii americane CLOUD. Această distincție este crucială deoarece demonstrează că originea politică a unui model și riscul real pentru protecția datelor și securitatea națională sunt două probleme distincte care sunt adesea combinate în mod necorespunzător în discursul public.

În același timp, rămân întrebări legitime care împiedică adoptarea necritică a modelelor chinezești. În 2026, Congresul SUA a lansat investigații asupra unor companii precum Airbnb și Cursor, legate de utilizarea de către acestea a modelelor chinezești de inteligență artificială. Aceste investigații nu se concentrează în primul rând pe ponderile modelelor deschise în sine, ci mai degrabă pe probleme de auditare a securității, influență potențială și dependență strategică de tehnologia unui rival geopolitic. Evaluările independente de securitate au arătat, de asemenea, că unele dintre cele mai utilizate modele chinezești primesc scoruri relativ slabe în testele de securitate standardizate, ceea ce ar putea fi deosebit de relevant pentru companiile cu cerințe stricte de conformitate. Cu toate acestea, aceste preocupări se referă în mare măsură la utilizarea modelelor prin intermediul serviciilor cloud găzduite furnizate de furnizorii chinezi înșiși, nu la funcționarea independentă a ponderilor deschise pe infrastructura europeană sau americană, unde companiile păstrează controlul deplin asupra fluxurilor de date, a înregistrării în jurnal și a configurației de securitate.

Logica strategică din spatele mixului de modele

Exemplele de companii observate dezvăluie un model strategic clar, care s-a consacrat în discursul profesional ca un fel de strategie de tip „barbell” – o distribuire deliberată a sarcinilor între doi poli opuși. Sarcinile simple, cu volum mare și repetitive, cum ar fi rezumatele de text, revizuirile standard de cod sau sarcinile de traducere, sunt din ce în ce mai mult delegate modelelor ieftine, adesea chinezești, open-source, în timp ce sarcinile critice din punct de vedere strategic, complexe sau deosebit de sensibile rămân la modelele mai scumpe, de top, de la furnizorii occidentali. Această diviziune este extrem de rațională din punct de vedere economic, deoarece optimizează raportul cost-beneficiu al fiecărei sarcini individuale în loc să utilizeze un singur model de top, de obicei supraevaluat, pentru toate cazurile de utilizare. Serviciul de livrare de alimente DoorDash implementează deja acest principiu în practică, prin transmiterea sistematică a sarcinilor simple de programare către Kimi, în timp ce deciziile critice pentru afaceri rămân la modelele de top, mai scumpe și consacrate. Pentru companiile care doresc să își profesionalizeze structura de costuri a inteligenței artificiale, aceasta înseamnă, în cele din urmă, trecerea de la întrebarea care furnizor este fundamental cel mai bun, la o întrebare diferențiată despre care sarcină specifică se potrivește cel mai bine cărui model cu care profil de cost.

Ce înseamnă acest lucru pentru industria occidentală a inteligenței artificiale

Trecerea către modele open-source chinezești pune furnizorii americani consacrați în fața unei dileme structurale care se extinde dincolo de ajustările de preț pe termen scurt. Companii precum OpenAI și Anthropic și-au construit modelele de afaceri timp de ani de zile pe premisa că superioritatea tehnologică justifică un preț premium susținut. Cu toate acestea, odată ce diferențele de performanță devin atât de mici pentru majoritatea cazurilor practice de utilizare încât nu mai reprezintă o diferență relevantă din punct de vedere economic pentru companii, concurența se deplasează inevitabil spre preț. În această cursă, furnizorii chinezi au un avantaj structural datorită costurilor de operare mai mici, subvențiilor guvernamentale și unei strategii open-source mai agresive. Răspunsul OpenAI de a-și reduce propriile prețuri cu până la 80% este mai puțin un semn de putere și mai mult o recunoaștere a faptului că prețul premium anterior nu mai era sustenabil fără un răspuns concurențial corespunzător. Pentru întreaga industrie occidentală a inteligenței artificiale, aceasta semnifică o tranziție de la o fază în care inovația singură garanta o putere de stabilire a prețurilor suficientă la o fază în care eficiența costurilor, controlul infrastructurii și serviciile suplimentare specializate devin factorul decisiv de diferențiere.

Amânările viitoare

Evoluțiile actuale sugerează că această tendință nu se va inversa în viitorul previzibil, ci se va diversifica și mai mult. În loc de un singur model dominant, se conturează un peisaj din ce în ce mai fragmentat, în care niciun model deschis nu deține mai mult de un sfert din cota totală de piață în rândul modelelor deschise, indicând o piață sănătoasă și competitivă, cu mai multe alternative la fel de viabile. Pentru companiile din Europa, și în special pentru întreprinderile mijlocii cu bugete IT limitate, aceasta reprezintă o oportunitate rară de a beneficia simultan de scăderea costurilor și de creșterea maturității tehnologice, cu condiția să fie dispuse să abordeze cadrele juridice și de securitate pentru operarea modelelor deschise. Cei care își bazează strategia de inteligență artificială exclusiv pe un singur furnizor, de obicei american, riscă astăzi nu numai costuri excesive, ci și dependență strategică de o piață care se schimbă în prezent mai rapid decât orice alt sector tehnologic din memoria recentă. Cel mai pragmatic răspuns la această incertitudine constă într-o diversificare conștientă a propriului portofoliu de modele, combinată cu o guvernanță internă clară care atribuie ce clasă de sarcini ce model și ce locație de găzduire.

De la vizibilitate la încredere: Calea ta scalabilă cu Xpert.Digital - Imagine: Xpert.Digital

În domeniul B2B industrial, relațiile de afaceri sustenabile apar rareori peste noapte. Ele se dezvoltă pas cu pas – prin vizibilitate, relevanță profesională, puncte de contact recurente și încredere crescândă. Modelul în 4 etape al Xpert.Digital abordează exact acest aspect: oferă o cale structurată care începe cu un punct de intrare ușor de gestionat și poate evolua către o colaborare mai profundă în dezvoltarea afacerii, dacă este necesar.

În loc să se bazeze pe promisiuni de marketing zgomotoase, acest model pune relația în prim-plan. Companiile încep cu măsuri clar definite, ușor de calculat, iar apoi decid, pe baza propriei experiențe, cât de mult doresc să extindă colaborarea. Un factor cheie pentru acest proces de construire a încrederii netulburat: platforma evită complet reclamele publicitare enervante, astfel încât accentul editorial rămâne exclusiv pe expertiza companiilor.

Mai multe informații aici:

• De la vizibilitate la încredere: Calea ta scalabilă cu Xpert.Digital

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

Konrad Wolfenstein

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici wolfenstein@xpert.digital:sau pur și simplu sunându-mă la +49 7348 4088 965. Adresa mea de e-mail este

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare Afaceri Pioneer / Marketing / PR / Târguri Comerciale

O nouă dimensiune a transformării digitale cu „IA gestionată” (Inteligență Artificială) – Platformă și soluție B2B | Xpert Consulting - Imagine: Xpert.Digital

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice