Kecerdasan buatan (AI) generatif telah mengalami pergeseran besar. Jika sebelumnya fokus utama ada pada teks, kini gambar dan video menjadi pusat perhatian. Hal ini terlihat dari peluncuran Sora oleh OpenAI dan Veo oleh Google yang langsung mencuri perhatian publik. 

Meta, induk Facebook, Instagram, dan WhatsApp, tidak ingin tertinggal. Perusahaan ini tengah menyiapkan model AI baru bernama Mango, yang ditargetkan meluncur pada paruh pertama 2026. Informasi ini pertama kali diungkap dalam sesi internal oleh Chief AI Officer Meta, Alexandr Wang.

“Mango” Senjata Baru Meta

Industri kecerdasan buatan kini memasuki fase baru AI generatif visual. Setelah OpenAI meluncurkan Sora dan Google memperkenalkan Veo, teknologi yang mampu menghasilkan gambar dan video realistis menjadi sorotan global. Kedua model ini langsung menarik perhatian karena menawarkan pengalaman kreatif yang sebelumnya hanya bisa dilakukan dengan perangkat lunak profesional. 

Meta, sebagai induk Facebook, Instagram, dan WhatsApp, tidak ingin tertinggal. Perusahaan milik Mark Zuckerberg ini tengah menyiapkan model AI generasi baru bernama Mango, yang diposisikan sebagai kompetitor langsung bagi Sora dan Veo.

Baca Juga: Avocado AI Jadi taruhan Meta di Tahun 2026

Apa Itu Mango?

Mango adalah model AI yang difokuskan pada pengolahan gambar dan video. Menurut laporan Wall Street Journal, Chief AI Officer Meta, Alexandr Wang, mengumumkan rencana ini dalam sesi internal bersama Chief Product Officer Chris Cox. 

Peluncuran Mango pada paruh pertama 2026 bukan sekadar agenda teknis, melainkan sebuah taruhan besar bagi Meta dalam membangun fondasi baru di bidang kecerdasan buatan. Proyek ini menandai pergeseran strategi perusahaan dari sekadar platform media sosial menjadi pionir teknologi AI visual. 

Ambisi besar ini tercermin dari cara Meta menempatkan Mango sebagai salah satu proyek unggulan yang diharapkan mampu mengubah cara pengguna berinteraksi dengan konten digital. Dengan kemampuan menghasilkan gambar dan video secara otomatis, Mango berpotensi menghadirkan pengalaman yang lebih imersif, personal, dan interaktif bagi miliaran pengguna di seluruh dunia.

Mengapa Mango Disebut Ambisius?

Ada beberapa faktor yang menjadikan Mango sebagai proyek ambisius: 

• Skala pengguna Meta - Dengan lebih dari 3 miliar pengguna aktif bulanan di Facebook, Instagram, dan WhatsApp, integrasi Mango ke dalam ekosistem ini akan memiliki dampak yang sangat luas. 
• Transformasi bisnis - Mango bukan hanya alat kreatif, tetapi juga dapat menjadi motor penggerak baru bagi bisnis iklan digital Meta. Konten visual yang dihasilkan AI dapat meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran sekaligus menekan biaya produksi. 
• Teknologi frontier - Pengembangan AI visual menuntut kemampuan komputasi tinggi, riset mendalam, serta inovasi algoritma yang kompleks. Menjadikan Mango sebagai salah satu proyek paling menantang secara teknis yang pernah digarap Meta. 

Strategi Meta Lebih dari Sekadar Kompetisi

Meta tidak hanya mengembangkan Mango. Perusahaan juga menyiapkan model lain bernama Avocado yang berfokus pada pemrograman (coding), serta melakukan eksplorasi terhadap World Models sistem AI yang mampu memahami lingkungan dengan menyerap informasi visual. 

Untuk mendukung ambisi ini, Meta membentuk Meta Superintelligence Labs dan merekrut lebih dari 20 peneliti dari OpenAI serta puluhan insinyur baru. Langkah ini menunjukkan keseriusan Meta dalam menantang dominasi OpenAI dan Google.

Mengapa Mango Penting?

Ada beberapa alasan mengapa Mango menjadi sorotan: 

• Ekosistem Meta berbasis visual - Instagram dan Facebook sangat bergantung pada konten gambar dan video. Mango dapat memperkuat daya tarik platform ini. 
• Persaingan pasar - Dengan Sora dan Veo sudah lebih dulu hadir, Mango menjadi ujian apakah Meta mampu menghadirkan keunggulan yang membuat pengguna “lengket” dengan produknya. 
• Potensi bisnis - AI visual membuka peluang besar di bidang iklan, hiburan, pendidikan, dan media sosial. 

Baca Juga: Apple SHARP Mampu Ubah Foto 2D ke 3D secara Instan!

Tantangan yang Harus Dihadapi

Meski menjanjikan, Mango juga menghadapi tantangan besar:

• Teknis - Menciptakan model visual yang realistis, cepat, dan efisien bukan hal mudah.
• Etika - Risiko penyalahgunaan gambar/video AI untuk disinformasi atau manipulasi tetap tinggi.
• Persaingan - OpenAI dan Google sudah lebih dulu membangun basis pengguna yang kuat.

Mango adalah langkah strategis Meta untuk menyaingi Sora dan Veo dalam kompetisi AI visual. Dengan dukungan tim riset kelas dunia dan restrukturisasi besar-besaran, Mango berpotensi menjadi game changer di industri AI. Namun, keberhasilannya akan bergantung pada kemampuan Meta menghadirkan teknologi yang bukan hanya canggih, tetapi juga aman dan relevan bagi pengguna.

Baca Berita dan Artikel lainnya di Google News

(dim/sa)

Teknologi Apple yang Mengubah Foto 2D Menjadi Dunia 3D. Apple selama ini dikenal dengan budaya kerahasiaan yang ketat, terutama dalam hal riset dan pengembangan teknologi internal. Oleh karena itu, keputusan perusahaan untuk merilis SHARP (Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second) sebagai proyek open-source menjadi langkah yang tidak biasa sekaligus strategis. SHARP bukan sekadar eksperimen akademis, melainkan sebuah model kecerdasan buatan yang mampu mengubah foto statis dua dimensi menjadi representasi tiga dimensi fotorealistik dalam waktu kurang dari satu detik. 

Apple tidak hanya berfokus pada produk komersial seperti iPhone atau Mac, tetapi juga mulai menempatkan dirinya sebagai pemain penting dalam riset.

Baca Juga: Penjualan Turun 47%, Apa salahnya iPhone Air Di Pasar?

Keunggulan utama SHARP terletak pada efisiensi dan realisme hasil. Model ini menggunakan pendekatan 3D Gaussian representation, di mana jutaan titik berisi informasi warna dan cahaya ditempatkan dalam ruang tiga dimensi untuk membentuk ulang sebuah adegan. Proses ini dilakukan secara instan melalui jaringan saraf tanpa memerlukan optimasi berulang yang biasanya memakan waktu lama. Hasilnya adalah representasi visual yang konsisten secara spasial, dengan tingkat kesalahan visual jauh lebih rendah dibandingkan metode sebelumnya. 

Cara Kerja SHARP, Dari Foto ke Ruang Tiga Dimensi

Foto: Gigazine

SHARP menggunakan pendekatan 3D Gaussian representation, yaitu jutaan “blob” kecil berisi informasi warna dan cahaya yang ditempatkan di ruang tiga dimensi. 

• Blob-blok ini kemudian digabungkan untuk membentuk ulang adegan yang bisa dilihat dari sudut pandang berbeda.
• Kecepatan luar biasa, Proses dilakukan dalam satu kali feedforward pass melalui jaringan saraf, tanpa optimasi lambat per adegan.
• Konsistensi spasial, Model menjaga skala dan jarak secara nyata, bukan sekadar ilusi visual.

SHARP mampu menurunkan error visual secara drastis dibanding metode sebelumnya, sekaligus memangkas waktu sintesis hingga ribuan kali lebih cepat.

Keterbatasan yang Justru Jadi Kekuatan

SHARP memang tidak dirancang untuk menciptakan bagian adegan yang sama sekali tak terlihat dalam foto asli. Model ini hanya bisa merender sudut pandang yang masih dekat dengan posisi kamera awal. 

Sekilas, ini tampak sebagai keterbatasan. Namun, justru di sinilah kunci kecepatan dan realisme SHARP. Dengan fokus pada area yang relevan, model dapat bekerja lebih cepat dan stabil, tanpa menghasilkan artefak visual yang tidak masuk akal. 

Baca Juga: iPhone 18 Geser Kamera Depan Ke Kiri? Cari Tahu Sekarang!

Dampak bagi Industri Visual dan AR

Bayangkan sebuah foto liburan yang bisa langsung dilihat dari berbagai sudut, atau katalog produk yang menampilkan tampilan 3D hanya dari satu gambar. SHARP membuka kemungkinan besar di berbagai bidang: 

• E-commerce: Produk bisa ditampilkan dalam bentuk 3D tanpa perlu pemindaian khusus.
• AR/VR: Konten visual lebih mudah diadaptasi untuk pengalaman imersif.
• Media kreatif: Fotografer dan desainer bisa mengeksplorasi sudut pandang baru dari satu foto.

Tidak heran jika komunitas teknologi langsung bereksperimen dengan SHARP untuk video, visualisasi 4D Gaussian, hingga aplikasi kreatif di luar skenario awal Apple. 

Apple dan Open-Source

Langkah Apple merilis SHARP sebagai open-source di GitHub menunjukkan sisi yang jarang terlihat, keberanian membuka riset fundamental untuk diuji dan dikembangkan oleh komunitas global.

Selama bertahun-tahun, Apple dikenal dengan pendekatan yang sangat protektif terhadap teknologi internalnya. Budaya kerahasiaan ini bahkan menjadi ciri khas yang membedakan Apple dari banyak perusahaan teknologi lain. Namun, keputusan untuk membuka akses terhadap riset fundamental seperti SHARP menunjukkan adanya keberanian sekaligus kepercayaan diri yang jarang diperlihatkan oleh Apple.

Dengan membuka SHARP kepada komunitas global, Apple seakan mengirimkan pesan bahwa mereka tidak hanya ingin menjaga dominasi di ranah perangkat keras dan perangkat lunak konsumen, tetapi juga berambisi menjadi aktor utama dalam ekosistem riset kecerdasan buatan. Hal ini penting karena riset AI, khususnya yang berkaitan dengan komputasi spasial dan visualisasi tiga dimensi, kini menjadi salah satu bidang paling strategis dalam perkembangan teknologi masa depan.

Dari Riset ke Produk Nyata

Meski SHARP masih berupa riset, arah masa depan sudah jelas: teknologi ini bisa menjadi fondasi bagi konten visual generasi berikutnya.

• iOS dan macOS: Integrasi SHARP dapat menghadirkan fitur foto 3D instan.
• Apple Vision Pro: SHARP bisa menjadi mesin utama untuk menghadirkan pengalaman AR lebih realistis.
• Industri kreatif: Membuka jalan bagi aplikasi desain, film, dan game dengan proses visualisasi lebih cepat.

Jika saat ini SHARP hanya bisa merender sudut pandang dekat, versi masa depan mungkin akan mampu memperluas cakupan hingga menciptakan dunia virtual penuh dari satu foto.

Baca Berita dan Artikel lainnya di Google News

(dim/sa)