生物计算机作为一种新兴的计算模型，虽然具有巨大的潜力和优势，但也存在一些明显的弊端：
限制性
生物计算机目前还处于研究阶段，技术相对不成熟，应用范围有限。
复杂性
生物计算机的设计和操作相对复杂，需要深入了解生物学和计算机科学的交叉领域知识。
可扩展性
目前生物计算机的规模较小，扩展性有限，难以应对大规模计算需求。
信息提取困难
生物计算机虽然能够完成大规模计算，但从中提取一个信息却花费很长时间，这是目前生物计算机没有普及的最主要原因。
稳定性和可控性
生物计算机的稳定性和可控性仍是挑战，需要进一步的研究和改进。
运行速度
生物计算机的运行速度相对较慢，无法与传统计算机相比。
环境要求
量子计算机的操作需求极为严苛，需要极低的温度、湿度和干扰等环境条件。
综上所述，生物计算机在技术成熟度、应用范围、设计复杂性、可扩展性、信息提取速度、稳定性和环境要求等方面都存在明显的不足。尽管如此，随着技术的不断进步和研究工作的深入，未来生物计算机有望克服这些弊端，实现更广泛的应用和突破。