Centraliserede BBU (Baseband Unit)-implementeringsmodeller repræsenterer en paradigmeskift i radiotilgangsnets (RAN) arkitektur, hvor baseband-processeringsressourcer konsolideres i centraliserede datacentre eller centre i stedet for at være fordelt over individuelle cellestationer. Den mest prominente model er C-RAN (Cloud RAN), hvor flere Remote Radio Units (RRU'er) ved cellestationer forbinder til en centraliseret BBU-pulje via højkapacitets, lav forsinkelse forbindelser (typisk fiber). Denne konsolidering muliggør effektiv ressource-deling – BBU-processorkapacitet kan dynamisk allokeres til RRU'er baseret på den aktuelle trafik efterspørgsel, hvilket reducerer overprovisionering og lavere investeringsomkostninger. En anden model er det regionale BBU-hub, som betjener en gruppe af nærliggende cellestationer (f.eks. 5-10 stationer inden for en radius på 10 km), der balancerer fordelene ved centralisering med begrænsninger i forhold til forsinkelse i forbindelsen. I tætbefolkede byområder anvendes ekstremt centraliserede modeller med store BBU-puljer (der betjener 50+ stationer), som udnytter skalafordele, mens forstæder eller landdistrikter typisk anvender mindre lokale centre for at minimere omkostninger til forbindelser. Nøgelfordelene inkluderer forenklet vedligeholdelse (én lokation til opgraderinger/vedligeholdelse), forbedret energieffektivitet (fælles køling og strømforsyning) samt forbedret koordinering mellem celler (reducerer interferens i MIMO-scenarier med flere celler). Disse modeller kræver dog robuste forbindelsesnetværk, der understøtter 10+ Gbps per RRU med en forsinkelse under 10 ms – for at undgå ydelsesnedgang. De kræver også avanceret orchestreringssoftware til at administrere ressourceallokering og sikre problemfri overtagelse og QoS (Quality of Service) for kritiske applikationer såsom 5G URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication). Når 5G-netværk udvikles, integreres centraliserede BBU-modeller i stigende grad med virtualisering (vBBU) og cloud-teknologier, hvilket muliggør endnu mere fleksibel skalering og tilpasning til cloud-strategier i kernenettet.