Executive Summary

이 글의 수치는 2026년 11월 4일(한국시간) 기준이다. 퀴니피액 수치는 발표문 원본 PDF와 같은 기관이 직접 만든 추세표에서 가져왔다.

2026년 11월 1일 악시오스가 보도한 것은 오픈AI의 제안이다. 보도의 해당 대목을 그대로 옮기면 이렇다. 오픈AI는 "자사가 짓고 있는 인프라는 기존 데이터센터(legacy data centers)와 달리 'AI 컴퓨트 캠퍼스'라 불려야 한다고 주장하겠다"고 했다. 동사가 두 겹이다. 주장하겠다는 것이고, 그렇게 불려야 한다는 것이다. 사내 표기를 바꿨다거나 공식 명칭을 교체했다는 보도가 아니다.

이 제안은 단독으로 나온 것이 아니다. 악시오스가 묶은 정책 공세는 네 갈래였다. 첫째는 가장 강력한 AI 시스템에 의무 안전장치를 두자는 입법 제안이고, 둘째가 데이터센터 묶음, 셋째가 전환기 노동자 지원, 넷째가 국제 AI 표준이다. 호칭 주장은 둘째 묶음의 셋째 항목이다. 같은 묶음의 앞 두 항목은 지역사회 협약과, 주민이 건설 방식과 받을 혜택에 발언권을 갖도록 하는 주 법안 제안이다. 이름을 바꾸자는 요구와 주민 권한을 넓히자는 요구가 한 봉투에 들어 있다. 한쪽만 떼어 읽으면 이 패키지를 잘못 읽게 된다.

오픈AI 대변인은 비즈니스 인사이더에 보낸 성명에서 새 이름의 근거를 이렇게 설명했다. "컴퓨트 캠퍼스가 우리가 AI를 위해 짓고 있는 인프라의 규모와 역할을 더 잘 묘사한다. 이것은 컴퓨팅, 에너지 인프라, 숙련 노동에 대한 장기 투자다." 이 성명도 바꾸기로 결정했다고 말하지 않는다. 그 표현이 더 잘 묘사한다고 말한다. 보도와 성명의 양태가 여기까지는 일치한다.

그런데 하루 뒤에 한 칸이 움직였다. 2026년 11월 2일 오픈AI는 전력망 관련 자사 발표문 「Grid Protectors Program」에서 그 말을 그대로 썼다. 발표문의 한 문장은 이렇다.

새 낱말이 자사 문서에 처음 얹힌 자리가 전기요금 문장이라는 점은 적어 둘 값어치가 있다. 퀴니피액이 2026년 3월에 반대한다고 답한 사람들에게 보기 셋을 읽어 주고 이유를 물었을 때, 전기요금 72%, 물 사용 64%, 소음 41%가 나왔다. 복수 응답이라 합이 100을 넘는다. 발표문의 문장이 그 보기를 보고 쓰였다는 증거는 없다. 다만 새 말과 가장 뜨거운 반대 이유가 같은 문장에 놓였다는 사실은 관찰할 수 있다.

따라서 이 글이 쓸 수 있는 가장 좁은 명제는 두 단계다. 11월 1일 보도된 것은 그렇게 부르자고 주장하겠다는 계획이고, 11월 2일 자사 발표문에서 오픈AI는 그 말을 쓰기 시작했다. 모든 데이터센터의 공식 명칭이 바뀐 것은 아니며, 대상은 오픈AI가 새로 짓는 자사 건설물이다.

떼어내자는 그 말은 오픈AI가 스스로 써 오던 말이기도 하다. 오픈AI에서 컴퓨트 인프라를 총괄하는 사친 카티는 2026년 3월 자사 임원 계정에 텍사스 애빌린 부지를 두고 "우리의 대표 스타게이트 부지는 미국에서 가장 큰 AI 데이터센터 캠퍼스 가운데 하나"라고 적었다. 그때도 '캠퍼스'는 있었다. 그 앞에 붙은 '데이터센터'도 함께 있었다. 이번 제안이 바꾸려는 것은 그 이름에서 낱말 하나다.

한 사건의 동사가 매체를 건너며 흔들리는 모습도 기록해 둘 만하다. 낱말의 힘을 다루는 글이니 보도 동사부터 세어 보는 것이 순서다. 아래는 같은 사건을 전한 네 곳의 표현이다.

같은 사건인데 동사가 주장하겠다에서 계획한다로, 다시 고려 중이다로, 끝에는 정해졌다로 옮겨 간다. 맨 아랫줄은 남의 일이 아니다. 이 리포트의 기획 단계에 들어온 한 줄 요약이 그렇게 적혀 있었고, 악시오스 원문을 열고 나서 고쳤다. 본문은 가장 좁은 칸인 맨 윗줄을 쓴다.

시점도 분명하다. 오픈AI의 대외정책을 총괄하는 크리스 리헤인은 이 제안들을 2026년 11월 9일 개원하는 레임덕 회기부터 펼치겠다고 했다. 그는 지금의 반대 여론을 두고 "우리는 이 대화가 좋고 건강하다고 생각한다. 민주주의가 작동하는 것이다"라고 했고, "속도 제한이라는 개념을 우리가 점점 더 많이 말하는 것을 보게 될 것"이라고 했으며, 2028년을 두고는 "AI가 바로 그 쟁점이 될 것"이라고 했다.

퀴니피액(Quinnipiac)이 2026년 내내 쓴 문항은 한 줄이다. "당신이 사는 지역에 AI 데이터센터를 짓는 데 찬성하십니까, 반대하십니까"(Would you support or oppose the building of an AI data center in your community?). 이 한 줄 안에 'AI 데이터센터'라는 명사구가 통째로 들어 있다. 오픈AI가 바꾸자는 바로 그 말이다. 정확히 말하면 오픈AI가 떼어내자는 것은 'AI'가 아니라 'data center' 쪽이고, 제안된 이름에는 'AI'가 그대로 남는다.

퀴니피액은 전국과 펜실베이니아에서 각각 두 번씩 물었다. 한 계열 안에서는 문장이 그대로였고, 두 계열 사이에만 미세한 차이가 있다. 그래서 선이 둘 생겼다. 아래 두 표는 퀴니피액이 직접 만든 추세표에서 가져온 값이다. 표본 크기와 오차범위가 시점마다 조금씩 다르지만, 물은 문장과 면접 방식과 가중 절차는 같다. 조사 방식은 온라인 패널이 아니라 유선과 휴대폰을 함께 쓰는 전화 임의번호 추출이고, 면접원이 직접 묻는다.

2.1선 하나: 전국 성인

아래 표의 두 줄은 2026년 3월과 9월이고 그 사이는 여섯 달이다. 두 시점 모두 모집단이 전국 성인이고, 물은 문장은 위에 옮긴 한 줄 그대로다. 달라진 것은 표본 크기와 거기서 따라오는 오차범위뿐이다. 같은 기관이 같은 문장으로 같은 모집단에 물었다는 세 가지가 맞아야 추세선이라는 말이 성립한다. 이 표는 그 셋이 맞은 자료다.

퀴니피액 전국 조사, 모집단은 두 시점 모두 성인이다. 단위는 %.

2.2선 둘: 펜실베이니아 등록 유권자

같은 기관이 펜실베이니아에서도 두 번 물었다. 이쪽 모집단은 성인이 아니라 등록 유권자이고, 두 점은 2월과 7월이다. 반대가 68에서 74로 올랐고 찬성은 20에서 16으로 내렸다. 방향은 앞의 전국선과 같다. 다만 재는 대상이 다르므로 두 선을 같은 축에 올려놓고 빼면 안 된다. 선이 둘인 까닭은 물은 상대가 둘이어서다.

퀴니피액 펜실베이니아 조사, 모집단은 두 시점 모두 등록 유권자다. 펜실베이니아판 문항은 전국판과 미세하게 다르다. 전국은 "the building of an AI data center", 주 단위는 "building an AI data center"다. 이 차이가 수치를 움직였다는 증거는 없다. 한 기관도 문구를 완전히 고정하지는 못한다는 사실만 남는다.

2.372와 73은 한 번의 면접에서 나온 두 모집단이다

이 사안을 전한 기사에는 72%와 73%가 섞여 돌아다닌다. 둘 다 실재하는 값이고, 둘 다 2026년 9월 24일부터 27일까지의 같은 면접에서 나왔다. 다른 것은 어느 칸을 읽었느냐다. 전체 성인 1,202명을 세면 반대가 72%이고, 그 안에서 자기 신고 등록 유권자 1,032명만 세면 73%다. 병행 조사 두 건이 아니라 한 설문지를 두 발표문으로 쪼갠 것이다. 등록 유권자 발표문의 문항 번호가 18에서 22, 28로 건너뛰는데, 빠진 번호는 전부 성인 발표문에 들어 있다. 데이터센터 문항은 양쪽 모두 22번이다.

퀴니피액 발표문 3968·3969와 각 발표문의 크로스탭에서 재구성했다. 낱말을 바꾸기 전에, 누구에게 물었는지를 바꾸는 것만으로도 수가 1~2%p 움직인다.

이 구분이 비싼 이유는 추세선 때문이다. 퀴니피액이 직접 만든 추세표에 실린 값은 성인 기준 65와 72, 두 개뿐이다. 73%는 거기에 없다. 그래서 "3월 65%에서 9월 73%로 올랐다"고 적으면 두 시점 사이에 모집단을 갈아탄 선이 된다. 숫자는 둘 다 맞는데 선이 틀리는 것이다. 덧붙여 같은 주 퀴니피액 발표에는 73%가 하나 더 있다. 9월 30일 발표문의 제목 자체가 "73%가 인류 생존에 대한 잠재적 위협을 우려한다"이다. 이쪽은 데이터센터와 무관한 다른 문항의 값이다.

조사들끼리 왜 서로 다른 반대율을 내놓는지는 앞선 리포트에서 한 번 따져 보았다. 그 글이 본 것은 여러 기관이 서로 다르게 물어 생긴 흩어짐이고, 이 글이 보는 것은 한 기관이 같은 말로 재어 온 선이다. 단면과 시계열은 서로 다른 것에 약하다. 단면은 문항 차이에 흔들리고, 시계열은 문항 변경에 끊긴다.

2.4문항을 고정하는 쪽의 규범

문항을 고정해 온 당사자도 그 낱말이 공론장에서 변했다는 것을 안다. 퀴니피액의 여론조사 분석가 팀 맬로이는 2026년 11월 2일 Bisnow 보도에서 이렇게 말했다.

고정된 것은 낱말의 표면이지 낱말이 가리키는 것이 아니다. 이 사실은 문항을 다루는 쪽의 규범을 더 까다롭게 만든다. 미국 여론조사협회(AAPOR)의 조사 모범 실무 지침은 원칙을 한 줄로 정리한다. 변화를 재고 싶으면 잣대를 바꾸지 마라. 두 시점 사이의 차이가 진짜 태도 변화인지 알려면 문항 문구와 앞뒤 맥락과 면접 방식을 최대한 같게 유지해야 한다. 문구가 바뀌면 실제로는 안 변했는데 변한 것처럼 보이거나, 변했는데 안 변한 것처럼 보인다.

「모르겠다」 칸은 보통 아무도 읽지 않는다. 그런데 전국 성인 조사에서 여섯 달 사이에 가장 큰 폭으로 비워진 칸이 거기다. 세 칸의 합이 100이므로 산술이 닫힌다. 찬성 24·반대 65·모르겠다 11이 찬성 21·반대 72·모르겠다 7로 바뀌었으니, 반대가 늘어난 7%p는 「모르겠다」가 줄어든 4%p와 찬성이 줄어든 3%p를 합한 것과 같다. 줄어든 두 칸 가운데 「모르겠다」 쪽이 더 크다.

퀴니피액 공식 추세표의 값을 100% 누적 띠로 다시 그렸다. 가운데 칸이 길어진 만큼 오른쪽 끝 칸이 짧아진다.

여기서 말을 아껴야 한다. 이 수치는 같은 사람을 두 번 따라간 자료가 아니라 두 번의 서로 다른 표본에서 나온 주변분포다. 사실은 「모르겠다」 칸이 11에서 7로 줄고 반대가 65에서 72로 늘었다는 것이다. 해석은 새로 생긴 의견이 반대 쪽으로 갔을 가능성이다. "무응답이던 사람이 반대로 돌아섰다"고 쓰면 자료가 받쳐 주지 않는 문장이 된다. 개인의 이동은 이 표에 없다.

펜실베이니아 쪽은 구성이 다르다. 반대가 6%p 늘었는데 그 가운데 2%p만 「모르겠다」에서 왔고 4%p는 찬성에서 왔다. 전국과 주 단위에서 같은 방향으로 움직이는데 움직인 경로가 다르다. 한 주의 수치로 전국을 설명하거나 그 반대로 하면 안 되는 이유가 여기 있다.

무응답 칸을 신호로 읽는 것은 조사 문헌에서 오래된 습관이다. 필립 컨버스가 1964년에 제기한 비태도(non-attitude) 개념 이후, 많은 응답자가 정책 문항에 실제로는 의견이 없고 그 자리에서 답을 만들어 낸다는 사실은 반복 확인됐다. 존 크로스닉 계열의 연구는 문항이 어렵거나 응답자에게 멀수록 무의견 응답이 늘어난다고 보고한다. 뒤집으면 「모르겠다」가 줄어드는 국면은 그 쟁점이 응답자에게 가까워지고 쉬워진 국면이다. 의견이 굳어 가는 때가 아니라 만들어지는 때다.

문항의 낱말을 바꾸면 응답이 달라진다는 것은 조사방법론에서 가장 오래 검증된 사실 가운데 하나다. 다만 얼마나 달라지는지는 사안마다 다르고, 교과서에 실린 사례들조차 재현 여부가 갈린다. 아래 표는 이 글이 확인한 네 건을 효과 크기와 재현 여부를 같은 줄에 놓고 정리한 것이다. 효과 크기만 보고 넘어가면 이 문헌을 잘못 쓰게 된다.

두 번째 줄과 세 번째 줄을 떼어 놓고 읽으면 안 된다. 6.3%p는 널리 인용된 수치이고, 그 수치가 사전등록 재현에서 사라졌다는 것도 같은 문헌 묶음에 있다.

네 번째 줄이 이 글에 가장 중요하다. 라벨만 바뀌는 것이 아니라 사람들이 머릿속에서 떠올리는 물건 자체가 바뀐다는 비판이다. 무료급식소는 '빈곤층 지원'이라는 말 아래에서는 떠오르고 '복지'라는 말 아래에서는 잘 떠오르지 않는다. 그렇다면 두 문항은 같은 것을 다르게 물은 것이 아니라 애초에 다른 것을 물은 것일 수 있다. 이 비판은 오픈AI의 주장과 묘하게 맞물린다. 오픈AI는 자사 시설이 기존 데이터센터와 다른 부류라고 말하는데, 문구 효과 문헌은 이름이 다르면 사람들 머릿속의 물건이 실제로 달라진다고 말한다. 그러면 그 이름은 거짓인가, 아니면 더 정확한가. 이 물음이 다음 절의 문이다.

한 가지 조건이 더 붙는다. 쟁점이 이미 뜨거워진 뒤에는 말바꾸기가 설득보다 결집으로 작동한다. 베히텔과 하인뮬러 등이 실제 국민투표 현장에서 돌린 실험은, 현저하고 다투어지는 쟁점에서 프레임과 단서가 방향과 무관하게 응답자를 원래의 당파성 쪽으로 더 밀어붙였다고 보고한다. 미국의 데이터센터는 이미 그런 쟁점이다. AdImpact 집계로 2026년 선거에서 데이터센터를 소재로 한 광고에 1억 7,300만 달러가 쓰였고, 그 가운데 9,500만 달러가 오하이오·미시간·위스콘신·펜실베이니아 네 주에 몰렸다. 거의 전부 부정적인 광고였다.

4.1이 사안의 실측은 오히려 반대쪽을 가리킨다

추론을 실측으로 바꿔 보면 더 분명해진다. 같은 기간에 같은 대상을 물은 두 시계열이 있는데, 하나는 문항에 'AI'를 넣었고 다른 하나는 넣지 않았다. 'AI'라는 말이 반대를 키운다면 넣은 쪽이 더 가파르게 올라야 한다. 결과는 그 반대다.

애넌버그 1차 표본 1,330명, 2차 표본 1,320명(현장 6월 16일~7월 19일). 두 기관의 표본 설계와 면접 방식이 달라 상승폭을 직접 빼서 비교할 수는 없다. 다만 'AI'를 넣지 않은 쪽이 덜 오르지 않았다는 것은 말할 수 있다.

애넌버그 쪽 내부 구성도 통념과 어긋난다. 2차 조사에서 30세 미만의 반대가 70%로 가장 높고 65세 이상이 57%로 가장 낮았다. 젊을수록 새 기술에 관대하다는 통상 패턴의 반대 방향이고, 애넌버그 연구자들이 직접 그 점을 짚었다. AI를 자주 쓰는 응답자의 반대도 60%로, 거의 안 쓰는 응답자와 크게 다르지 않았다. AI를 잘 알게 되면 데이터센터 반대가 줄어든다는 가설은 이 자료로는 서지 않는다. 당파별로는 민주당 지지자 69%, 공화당 지지자 54%, 무당파 53%로 어느 쪽에서도 과반이 반대한다.

이름이 갈려 세기 어려워지는 일은 이 블로그에서 한 달 전에도 다뤘다. 미국 국립과학재단이 연구비 서류의 'AI'를 '초지능'으로 고쳐 준 사건을 정리한 글이 그것이다. 그쪽은 정부 문서와 연구비 집계였고 이쪽은 기업과 여론 시계열이다. 겹치는 것은 이름을 고치는 쪽과 그 이름으로 세던 쪽이 서로 다른 사람이라는 구조다.

오픈AI의 주장에는 비교항이 명시돼 있다. 악시오스가 옮긴 문장에 "기존 데이터센터와 달리"(in contrast to legacy data centers)라는 구절이 들어 있다. 이것은 호칭을 바꾸자는 제안이기 이전에 분류를 바꾸자는 주장이다. 자사가 짓는 것은 지금까지 데이터센터라 불리던 것과 다른 종류의 건물이라는 말이다. 이 주장은 참일 수도 있다. 그래서 축을 갈라 따진다.

아래 표의 왼쪽 열은 기존 하이퍼스케일 클라우드 단지의 업계 벤치마크 범위이고, 오른쪽 열은 2025년부터 2026년 사이에 지어진 AI 학습 단지 세 곳의 공개 수치다. 세 곳은 스타게이트 애빌린(텍사스), 메타 Hyperion(루이지애나), xAI Colossus(테네시)다. 못 찾은 칸은 비워 두지 않고 공개 안 됨이라 적었다. 비어 있는 칸도 이 표의 결과다.

확인일 2026년 11월 4일(한국시간). 세 단지 가운데 오픈AI 자사 사업은 애빌린뿐이고 Hyperion은 메타, Colossus는 xAI다. 전력 밀도 칸의 40~132kW는 업계 일반 범위이며, 세 단지가 자체 공개한 랙 밀도 수치는 없다.

결과는 축마다 다르다. 전력 밀도와 부지 면적 두 축에서 오픈AI의 주장은 참에 가깝다. 세제 감면 구조는 기존 데이터센터 유치 모델을 그대로 쓴다. 상시 고용은 비교 자체가 성립하지 않는다. 벤치마크가 100MW당 20명에서 200명까지 열 배로 갈리고, 단지 쪽 수치도 계약상 최소치와 기업 홍보치가 서너 배 차이 난다. 그리고 가장 다투어지는 용수는 세 곳 모두 공식 수치를 내놓지 않아 판단할 자료가 없다. "기존 데이터센터와 다르다"는 말은 일부 축에서 참이고, 일부 축에서 근거가 없고, 가장 중요한 축에서는 검증할 자료가 없다.

5.1상충하는 두 읽기가 나온 자리

상시 고용 칸은 이 글을 준비하는 과정에서 정반대 결론이 두 번 나온 자리다. 한쪽 계산은 메타 Hyperion의 5,000MW에 500명을 놓고 MW당 0.1명이라 읽어 통상 수준인 MW당 1~2명의 한 자릿수 아래라고 적었다. 다른 쪽 계산은 같은 수치를 100MW당으로 환산해 벤치마크 범위 안이라고 적었다. 둘 다 자기 숫자로는 맞다. 갈린 지점은 벤치마크를 100MW당 20~50명으로 잡느냐 100~200명으로 잡느냐였다. 재는 잣대가 갈리면 같은 사실에서 반대 결론이 나온다. 이 글이 다루는 문제와 같은 모양이 자료 안쪽에서 한 번 더 나온 셈이다.

5.2호칭과 무관하게 움직이는 수가 하나 있다

퀴니피액 3월 조사에서 반대자들이 가장 많이 꼽은 이유가 전기요금이었다는 사실은 1절에 적었다. 그 수는 이름이 무엇으로 바뀌든 이미 움직이고 있다. 가장 단단한 수치는 두 개다. 첫째, PJM 용량시장 경매가가 전년 대비 833% 올랐고, 독립 시장감시기구 Monitoring Analytics는 147억 달러 가운데 93억 달러, 그러니까 63%를 데이터센터 수요에 귀속시켰다. 이것은 추정이 아니라 시장 운영 비용을 배분하는 회계적 귀속이다. 둘째, 데이터센터가 몰린 상위 6개 주의 가정용 전기요금이 2022년 이후 25.6% 올랐고 그 밖의 지역은 23.7% 올랐다. 차이는 약 2%p다.

두 번째 수치에 '크게 벌어졌다' 같은 말을 붙이면 안 된다. 2%p는 큰 격차가 아니다. 이 수가 말하는 것은 밀집 지역이 조금 더 올랐다는 것이지 데이터센터가 요금을 끌어올렸다는 것이 아니다. 같은 기간에 천연가스 가격과 노후 송전망 교체 비용도 함께 작용했다. 그래도 방향은 분명하다. 이름을 'AI 컴퓨트 캠퍼스'로 바꿔도 PJM 경매가와 전기요금 고지서는 바뀌지 않는다. 전력 쪽 배경은 전력의 벽을 다룬 리포트에서 따로 정리했다.

5.3오픈AI가 자기 예시로 든 곳은 따로 있다

한 가지 덧붙일 것이 있다. 악시오스 보도에서 오픈AI가 "기존 데이터센터와 다르다"의 실례로 든 곳은 위 표의 세 단지가 아니라 오하이오주 파이크 카운티 사업이다. 2026년 8월 17일 발표된 PORTS-Pike Technology Campus로, SB Energy가 짓고 소유하고 운영하며 오픈AI는 20년 임차인이다. 첫 800MW가 2028년, 완공이 2032년이고, 오픈AI는 오하이오 지역·교육 프로그램에 1억 6,400만 달러를 약정했다. 애빌린의 수치를 파이크 카운티 이야기에 붙이면 안 된다. 어느 부지의 수인지를 매번 적는 것이 이 주제에서는 문체가 아니라 정확성의 문제다.

2026년 11월 3일 미국 전역의 투표용지에 오른 데이터센터 관련 안건은 10개 주 41건이다. Ballotpedia 집계이고, 블룸버그가 이 수를 다시 세어 "40건 넘게"라고 보도했다. 가결되면 개발을 제한하는 쪽이 28건, 개발을 쉽게 하는 쪽이 13건이다. 연간으로 넓히면 13개 주 50건이 된다. 11월 3일 이전에 이미 결정된 6건과 그 이후로 예정된 3건이 더 있다. 두 수를 섞지 않는 편이 좋다. 먼저 결정된 6건은 전부 규제를 강화하는 쪽으로 결론 났다고 Ballotpedia가 적어 두었다. 다만 여섯 건으로 마흔한 건을 점치는 것은 다른 이야기다.

이 수가 얼마나 빨리 불어났는지는 이 블로그의 넉 달 전 기록과 나란히 놓으면 보인다. 2026년 7월에 쓴 몬터레이파크 글의 제목은 "주민 투표로 데이터센터를 막은 미국 첫 도시"였다. 그때는 한 곳이었고 찬성이 86%였다. 넉 달 뒤 같은 종류의 안건이 41건이다.

41건이 어디에 몰려 있는지를 보면 이 쟁점의 지리가 드러난다. 절반 넘게 한 주에 있다.

Ballotpedia 집계, 2026년 11월 3일 투표분. 성격별로 가르면 개발을 제한하는 쪽 28건, 쉽게 하는 쪽 13건이다. 제한 28건 가운데 17건이 금지이고, 그 17건 중 12건은 일정 규모를 넘는 사업만 막고 5건은 전면 금지다. 나머지는 6개월 유예 3건과 주민 승인·전문가 검토 등 8건이다.

여기서 이 글의 반전이 나온다. 이 조례들이 세는 것은 낱말이 아니다. 캔자스의 안건은 25MW를 넘는 시설을 금지하고, 오하이오 어버나는 7.5MW를 넘는 시설을 금지한다. 공개된 것 가운데 가장 낮은 문턱이다. 25MW라는 문턱은 오하이오 안에서만 아홉 곳의 투표용지에 같은 문안으로 올랐다. 그랜빌과 선버리와 피콰를 비롯한 아홉 지자체가 주 전역 운동이 쓰던 문구를 그대로 옮겨 적었다. 문구가 이렇게 쉽게 복제되는 것은 그 문구의 핵심이 숫자이기 때문이다. 위스콘신의 한 안건은 4억 5천만 달러를 넘는 사업에 주민 승인을 요구하고, 노스다코타의 안건은 문턱을 넘는 사업에 독립 전문가 검토와 공청회를 요구한다. 일리노이의 두 건은 구속력 없는 반대 의사 표시다. 조례가 세는 단위는 메가와트와 달러다.

범위를 흐리지 않기 위해 두 가지를 덧붙인다. 첫째, 오하이오의 21건은 전부 지방 단위다. 25MW 초과를 금지하는 주 전역 헌법개정안은 2026년 6월 19일자로 올해 투표에 오르지 못하는 것이 확정됐다. 둘째, 조례의 실제 문안은 이 글이 원문으로 확보하지 못했다. 위 내용은 집계처와 보도에 적힌 요지를 옮긴 것이고, 그래서 조문을 큰따옴표로 인용하지 않았다.

이 글은 여론 기사가 아니라 측정 기사다. 페블러스가 고객 데이터를 열 때 가장 먼저 묻는 질문이 있다. 이 칸의 정의가 언제 바뀌었는가. 정의가 바뀐 시점을 모르면 추세는 추세가 아니라 두 토막이고, 그 두 토막을 이어 붙인 그래프는 없는 변화를 보여 주거나 있는 변화를 지운다. 이 글은 그 질문을 전국 여론조사의 한 문항에 들이댄 것이다.

7.1이 글이 건넨 품질 교훈 셋

첫째, 모집단 이름 한 낱말이 숫자를 바꾼다. 같은 면접인데 성인 기준 72와 등록 유권자 기준 73이 나오고, 같은 28번 문항이 81과 79로 갈린다. 데이터 쪽으로 옮기면 집계 대상을 정의하는 필터 한 줄이 그 역할을 한다. 그 필터가 어디에 쓰여 있는지 모르면 두 리포트가 왜 다른지도 모른다.

둘째, 「모르겠다」 칸은 잔여가 아니라 신호다. 반대가 7%p 느는 동안 그 칸은 4%p 줄었고, 찬성 칸이 준 3%p보다 크다. 라벨링 작업에서 판단 보류 칸의 비율이 하는 일과 같다. 보류가 줄어드는 구간은 대개 작업자가 기준을 잡아 가는 구간이고, 그때 결정면이 어디로 밀렸는지는 보류 비율을 따로 보지 않으면 보이지 않는다.

셋째, 바꾼 이름이 더 맞는 이름이어도 지난 값과는 이어지지 않는다. 스키마 칼럼에 더 맞는 이름을 달아 주는 날에도 같은 일이 일어나고, 그날 대시보드는 아무 경고도 내지 않는다. 같은 회사가 '매출'을 서로 다르게 세는 바람에 두 수가 비교 불가가 되는 일은 바로 이 회사들에게서도 한 번 봤다. 그때는 정의가 회사마다 달랐고, 이번에는 정의가 시점 앞뒤로 달라질 참이다.

7.2지표 이름을 바꿔야 할 때 물을 네 가지

이 글에서 그대로 나오는 질문 넷이 있다. 여론조사에만 쓰는 질문이 아니라 KPI와 라벨 정의와 스키마 칼럼 이름에 똑같이 걸린다.

• 무엇이 달라져서 바꾸는가. 대상이 바뀌었는가, 아니면 보이는 모습만 바꾸고 싶은가. 오픈AI의 경우 전력 밀도와 부지 면적에서는 대상이 실제로 달라졌고, 세제 구조에서는 달라지지 않았다.
• 바꾸면 무엇이 끊기는가. 끊기는 선의 길이를 재고, 그 선을 보고 결정하던 사람이 누구인지 적는다.
• 겹쳐 재는 구간을 둘 수 있는가. 조사 쪽에는 이미 이름이 있다. 반쪽 설문이다. 같은 조사 안에서 옛 문구와 새 문구를 나눠 물어 차이를 먼저 잰다. 그리고 바꾼 뒤 보고하는 방식은 셋뿐이다. 퓨리서치센터가 전화에서 온라인으로 옮길 때 공개한 틀이 그 셋을 정리해 두었다. 추세를 끊고 새 값만 보이거나, 옛 추세 안에 새 값을 넣되 변경 지점을 표시하거나, 새 값이 몇 해 쌓인 뒤에 완만하게 잇거나.
• 바꾸자는 쪽이 결과에 이해가 걸려 있는가. 걸려 있다면 그 사실을 같이 기록한다. 기록하는 것만으로 충분하고, 그 이상은 읽는 사람의 몫이다.

7.3사후 감사가 아니라 사전 기록

이 블로그가 지금까지 쓴 같은 계열의 글들은 대체로 사후 감사였다. 편향 검사가 정작 추론 실력을 재고 있었다는 것도, 매출의 정의가 회사마다 달랐다는 것도, 연구비 서류의 'AI'가 '초지능'으로 고쳐졌다는 것도 모두 일이 벌어진 뒤에 지표를 열어 본 기록이다. 이 글은 조금 다른 자리에 선다. 재는 말이 바뀌기 직전의 순간을 적어 두는 것이다. 바뀐 다음에 적으면 바뀌기 전의 값이 무엇이었는지를 복원하는 일부터 해야 한다.

퀴니피액 수치는 발표문 PDF와 거기 딸려 나오는 추세표·표본 문서에서 직접 뽑았다. 접근이 막힌 원문은 전재본으로 확인했고, 그 사실을 해당 항목에 적었다.

1차 — 여론조사 발표문

• 1.Quinnipiac University Poll, 릴리스 3955 (2026-03-30). 전국 성인 AI 조사. 데이터센터 문항은 38번. poll.qu.edu
• 2.Quinnipiac University Poll, 릴리스 3969 (2026-09-30). 전국 성인 AI 조사와 공식 추세표·표본 문서. 데이터센터 문항은 22번. poll.qu.edu
• 3.Quinnipiac University Poll, 릴리스 3968 (2026-09-29). 전국 등록 유권자 정치 조사. 같은 면접의 부분집합이며 데이터센터 문항 번호도 22번으로 같다. poll.qu.edu
• 4.Quinnipiac University Poll, 릴리스 3962 (2026-07-15). 펜실베이니아 등록 유권자 조사와 추세표. poll.qu.edu
• 5.Quinnipiac University Poll, 릴리스 3948 (2026-02-25). 펜실베이니아 등록 유권자 조사. pa02252026_pdkl34.pdf
• 6.Annenberg Public Policy Center. AI 조사 톱라인(W38). annenbergpublicpolicycenter.org

1차 — 보도와 기업 발표

• 7.Jim VandeHei. "Behind the Curtain: OpenAI's post-election power play." Axios (2026-11-01). axios.com 직접 접근이 막혀 전재본으로 확인했다. 전재본
• 8.Sasha Jones. "OpenAI Plans Data Center Rebrand To Make Projects Palatable To Voters." Bisnow (2026-11-02). 오픈AI 대변인 성명(비즈니스 인사이더 제공)과 팀 맬로이 발언의 출처다. bisnow.com
• 9.OpenAI. "Introducing the Grid Protectors Program" (2026-11-02). openai.com 직접 접근이 막혀 전재·인용 경로로 확인했다.
• 10.Ballotpedia. "Data center-related ballot measures, 2026." ballotpedia.org
• 11.Miquéla V Thornton. Bloomberg (2026-11-03), BusinessMirror 전재. 집계 원출처는 Ballotpedia라고 기사 안에 밝혀져 있다. businessmirror.com.ph
• 12.AdImpact 집계, Axios (2026-10-31) 경유. 데이터센터 소재 광고 지출 1억 7,300만 달러. axios.com
• 13.Sachin Katti (오픈AI 컴퓨트 인프라 총괄). 애빌린 스타게이트 부지를 "AI 데이터센터 캠퍼스"라 부른 게시물 (2026-03-06). x.com

학술 — 문구 효과와 무응답

• 14.Smith, Tom W. (1987). "That Which We Call Welfare by Any Other Name Would Smell Sweeter." Public Opinion Quarterly 51:75–83.
• 15.Schuldt, Jonathon P., Sara H. Konrath, & Norbert Schwarz (2011). "'Global Warming' or 'Climate Change'? Whether the Planet Is Warming Depends on Question Wording." Public Opinion Quarterly 75(1):115–124.
• 16.Soutter, Alistair R. B., & René Mõttus (2020). "'Global warming' versus 'climate change': A replication." Journal of Environmental Psychology.
• 17.Schuldt, Jonathon P., Peter K. Enns, Sara Konrath, & Norbert Schwarz (2020). 위 재현 연구에 대한 저자들의 응답. Journal of Environmental Psychology.
• 18.Huber, Gregory A., & Celia Paris (2013). "Assessing the Programmatic Equivalence Assumption in Question Wording Experiments." Public Opinion Quarterly 77(1):385–397.
• 19.Bechtel, Michael M., Jens Hainmueller, Dominik Hangartner, & Marc Helbling (2015). "Reality Bites: The Limits of Framing Effects for Salient and Contested Policy Issues." Political Science Research and Methods 3(S3).
• 20.Krosnick, Jon A. 외 (2002). "The Causes of No-Opinion Responses to Attitude Measures in Surveys."
• 21.Converse, Philip E. (1964). 비태도 개념의 출처. 간접 인용.

규범과 방법론

• 22.AAPOR. Best Practices for Survey Research. 추세 문항 유지 원칙과 반쪽 설문 처방. aapor.org
• 23.Pew Research Center (2019-02-27). "What our transition to online polling means for decades of phone survey trends." 끊긴 추세선을 보고하는 세 가지 방식.
• 24.U.S. Energy Information Administration. Today in Energy — PJM 용량시장. eia.gov

페블러스 인접 글

• 25.페블러스, "데이터센터에 대한 미국 여론, 전력망 비용은 지은 기업이 내야" (2026-09-23). report/datacenter-opposition-reasons-pa-study
• 26.페블러스, "미국 국립과학재단, 연구비 서류의 AI를 '초지능'으로 고쳐 준다" (2026-10-13). blog/nsf-grant-ai-to-si-renaming
• 27.페블러스, "주민 투표로 데이터센터를 막은 미국 첫 도시, 몬터레이파크" (2026-07-16). blog/monterey-park-data-center-ban
• 28.페블러스, "전력의 벽에 가로막힌 미국 AI 데이터센터 붐" (2026-08-01). report/ai-datacenter-power-wall-2026
• 29.페블러스, "오픈AI와 앤트로픽은 '매출'을 서로 다르게 센다" (2026-10-10). blog/openai-anthropic-annualized-revenue-definition
• 30.페블러스, "AI 편향 검사, 정작 재는 건 추론 실력" (2026-09-16). report/benchmark-concept-validity-2026-09