ԲԲՕ (հիմնական շղթայի միավորի) էներգիայի խնայողության օպտիմիզացիան կարևոր է 4G/5G ցանցերում շահագործման ծախսերը կրճատելու համար, քանի որ ԲԲՕ-ները սպառում են մեծ էներգիա՝ շնորհիվ մշտադարձ գործողության մշակման մոդուլների, հնգանկյունաչափերի և սառեցման համակարգերի: Հիմնարար միջոցառումներից են դինամիկ ռեսուրսների մասշտաբային կարգավորումը, երբ անօգտագործ մշակման միջուկները կամ ռադիո ինտերֆեյսի մոդուլները անջատվում են ցածր հոսքի ժամանակ (օրինակ՝ գիշերները), ինչը կրճատում է էներգիայի սպառումը 20-30%-ով՝ առանց սպասարկման որակի վրա ազդելու: Շարժական լարման և հաճախականության կարգավորումը (AVFS) կարգավորում է CPU-ի ժամկետների արագությունը և լարումը կախված իրական ժամանակի բեռնվածությունից՝ ցածր հաճախականությունները թեթև օգտագործման դեպքում կրճատում են էներգիայի օգտագործումը՝ պահպանելով արձագանքման արագությունը: Քունի ռեժիմները, ինչպես օրինակ՝ անընդհատ ընդունման (DRX) դադարեցումը ակտիվ չօգտագործողների համար, թույլ են տալիս ԲԲՕ-ին անցնել ցածր էներգիայի վիճակների, երբ տվյալների մշակում չի իրականացվում, իսկ արթնանալու ժամանակը ճշգրտվում է՝ խուսափելու համար ուշացման ցատկերից: Սարքավորումների օպտիմիզացիան նույնպես նշանակություն ունի. բարձր արդյունավետությամբ աշխատող սնուցման աղբյուրների (80+ Platinum վկայագրում) օգտագործումը կրճատում է փոխակերպման կորուստները, իսկ առաջադեմ ջերմային կառավարումը (օրինակ՝ փոփոխական արագությամբ օդափոխիչներ) կարգավորում է սառեցումը՝ կախված ջերմաստիճանից, խուսափելով ավելորդ էներգիայի օգտագործումից: ՌՌՕ-ների (հեռացված ռադիո միավորներ) հետ համատեղումը բարելավում է խնայողությունը՝ ԲԲՕ-ները կարող են ուղարկել քունի իմպուլսներ քիչ օգտագործվող ՌՌՕ-ներին, ստեղծելով համաձայնեցված ցածր էներգիայի ցանց գագաթնային ժամերին: Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կանխատեսում են հոսքի օրինաչափությունները՝ թույլ տալով ակտիվ էներգիայի ճշգրտումներ. օրինակ՝ առավոտյան բարձր հոսքի ժամերի կանխատեսումը ռեսուրսների նախօրոք մեծացման համար: Փորձարկումները ցույց են տվել, որ այս միջոցառումները կարող են ԲԲՕ-ի էներգիայի սպառումը կրճատել մինչև 40%-ով քաղաքային ցանցերում, իսկ քաղաքատիպ տարածքներում՝ 15-25%՝ հոսքի հաստատունության պատճառով: Կարևոր է, որ օպտիմիզացիան հավասարակշռի խնայողությունը և արդյունավետությունը՝ ապահովելով, որ ուշացումը և թողունակությունը մնան սպասարկման մակարդակի համաձայն (SLA) կրիտիկական կիրառումների համար, ինչպես օրինակ՝ արտակարգ ծառայություններ կամ արդյունաբերական IoT: