在下一代移动网络(NGMN)联盟发布的《绿色未来网络：能效网络路线图》中，人工智能/机器学习(AI/ML)已被确定为电信公司可以采取的一系列节能措施的关键推动者。其作用中包括预测能源消耗、协助移动网络运营商做出节能决策，以及确定移动网络中需要改进的部分。
值得关注的是，许多电信运营商已经开始使用AI/ML来提高其网络的能源效率。例如，英国电信(BT)旗下EE公司率先在英国部署基于AI/ML的蜂窝休眠技术，沃达丰和Three等也紧随其后，这些公司或积极试用AI/ML技术，或正在进行商业部署。
虽然AI/ML无疑在绿色网络中发挥着重要作用，但NGMN联盟的报告还研究评估了一系列不同的改善能源消耗的方法，并将这些方法整合成一份相对简洁（以电信行业标准而言）的指南，旨在指导运营商如何运营更环保的网络。
该报告提出了16项工三类建议：流程优化、工程/运营优化和新技术部署。每一项建议都进一步划分为短期、中期或长期优先事项。
其中大多数建议属于流程优化类别，其中包括在低需求期间关闭网络中的非必要部分。
工程/运营优化包括主动RAN共享、通信网络和本地电源之间的相互协同，以及对开放式RAN无线电单元(RU)与传统RAN的能效进行基准测试。
部署新技术的建议包括所谓的前端适应性。根据该报告，这意味着网络可以根据需求和频谱可用性，通过选择频率调制方案和收发器前端来优化功耗。
另一项新技术是资源感知机器学习框架，旨在减少训练大型语言模型(LLM)时的能耗。
NGMN联盟董事会主席兼德国电信集团技术高级副总裁Arash Ashouriha表示：“在保持服务性能的同时降低能耗是电信行业面临的一个关键挑战。NGMN联盟的绿色未来网络计划通过汇集行业最佳知识和提供明确建议，继续为通信行业提供有价值的可行指导。” 
